KR20120021966A - System for nulling interference using weighted precoding in mimo cognitive radio system - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A system for eliminating interference using a weighted precoder in an MIMO cognitive radio system is provided to apply an weighted value induced by similarity of vectors to a ZF based beam forming algorithm. CONSTITUTION: A weighted value allocating unit(506-2) calculates a weighted value to be applied to a precoder using similarity between spatial fading correlation matrixes of a CR(Cognitive Radio) system. A power assigning unit(506-3) assigns power of the precoder using a unique matrix to which the weighted value is applied. A beam determining unit(506-4) determines a beam direction of the precoder using the unique matrix.

Description

다중 안테나를 사용하는 인지무선 시스템에서 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템{SYSTEM FOR NULLING INTERFERENCE USING WEIGHTED PRECODING IN MIMO COGNITIVE RADIO SYSTEM}Interference Cancellation System Using Weighted Precoder in Cognitive Radio System Using Multiple Antennas {SYSTEM FOR NULLING INTERFERENCE USING WEIGHTED PRECODING IN MIMO COGNITIVE RADIO SYSTEM}

본 발명의 실시예들은 다중 안테나를 가지는 인지무선 시스템(Cognitive Radio System)이 주사용자와 공존하는 환경에서 주사용자로의 간섭을 끼치지 않는, 인지무선 사용자간 송신을 위한 선형 프리코딩 기술에 관한 것이다.Embodiments of the present invention relate to a linear precoding technique for transmission between cognitive radio users, in which a cognitive radio system having multiple antennas does not interfere with the main user in an environment in which the cognitive radio system coexists with the main user. .

최근 들어, 인지무선 시스템의 효율을 높이기 위해 다중 안테나 기술을 사용하여 인지무선 시스템의 전송률 및 BER(bit error rate) 성능을 높이려는 방법들이 제안되었다. 다중 안테나 기술은 공간 상관(Spatial Correlation)이 없는 채널 환경에서 한정된 주파수 자원 및 송신 전력을 이용하여 공간 다중화를 통해 채널 용량(capacity)을 증대시킬 수 있고, 송신 다이버시티 이득을 얻는 부호화 기법인 시공간 블록 부호(STBC; Space Time Block Coding)를 적용해 시스템의 BER 성능을 높일 수 있다.Recently, in order to increase the efficiency of a cognitive radio system, a method for increasing the transmission rate and the bit error rate (BER) performance of a cognitive radio system using a multi-antenna technique has been proposed. Multi-antenna technology can increase channel capacity through spatial multiplexing using limited frequency resources and transmit power in a channel environment without spatial correlation, and is a space-time block that is a coding technique that obtains transmit diversity gain. By applying Space Time Block Coding (STBC), the BER performance of the system can be improved.

하지만 실제 전파 환경에서는 낮은 채널 산란(scattering)으로 인해 다중 안테나 채널은 서로 상관되어 있으며, 공간 상관이 없다고 가정하였을 때보다 채널 용량이 저하된다. 이러한 단점을 해결하기 위해 송신단에서 채널 정보를 이용하는 경우, 수신단에서만 채널 정보를 이용한 기법들에 비해 채널 용량, 비트오율 성능 등의 측면에서 상당한 이득을 얻을 수 있다. 특히, 부분적인 채널 정보인 공간 페이딩 상관 행렬만을 사용하더라도 채널 페이딩에 강인한 기법을 구현하는 것이 가능하다.However, in a real propagation environment, multiple antenna channels are correlated with each other due to low channel scattering, and channel capacity is lowered than when assuming that there is no spatial correlation. In order to solve this drawback, when channel information is used at the transmitter, a significant gain can be obtained in terms of channel capacity, bit error rate, and the like compared to techniques using channel information only at the receiver. In particular, even when only the spatial fading correlation matrix, which is partial channel information, is used, it is possible to implement a robust scheme for channel fading.

부분적인 채널 정보인 송신단 안테나들의 상관관계 행렬을 사용하는 인지무선 시스템의 송신 프리코더는 인지무선 시스템의 제한 조건인 주사용자로의 간섭 임계값과 부사용자의 최대 송신 전력 조건을 적용하여 설계할 수 있다. 여기에서 송신단 안테나들의 상관 행렬은 부사용자 송신단과 수신단간의 링크와 부사용자 송신단과 주사용자 수신단간의 링크의 행렬을 각각 사용한다.The transmission precoder of the cognitive radio system using the correlation matrix of the transmitting antennas, which is partial channel information, can be designed by applying the interference threshold to the main user and the maximum transmission power condition of the secondary user. have. Here, the correlation matrix of the transmitting antennas uses a matrix of the link between the sub-user transmitting end and the receiving end, and the link between the sub-user transmitting end and the main user receiving end, respectively.

도 1에 도시한 바와 같이, 송수신단(101)에 다수의 안테나를 가지는 인지무선 시스템과 1개의 수신 안테나를 가지는 주사용자 수신단(201)을 고려한다. 이 때 인지무선 시스템의 송신단(101) NT개의 안테나는 서로 상관되어 있으며 NR개의 부사용자 수신단(102)의 안테나와 주사용자 수신단(201)의 안테나는 서로 상관관계가 없다고 가정한다.As shown in FIG. 1, a cognitive radio system having a plurality of antennas in the transceiver 101 and a main user receiver 201 having one receive antenna are considered. In this case, it is assumed that N T antennas of the transmitting terminal 101 of the cognitive radio system are correlated with each other, and that the antennas of the N R sub-user receiving terminals 102 and the antennas of the main user receiving terminal 201 are not correlated with each other.

인지무선 시스템은 도 2와 같이 나타낼 수 있다. 랜덤하게 발생된 비트(301)는 변조(302)된 후 직교 시공간 블록 부호화(303)된다. 이때 시공간 부호 C(304)는 안테나 상관 정보(305-1, 305-2)를 사용하여 ZF 기법과 가중치가 적용된 복소값을 가지는 선형 프리코더(306)를 거친 후 MIMO 채널(307)을 통해 송신된다. 수신단에서 수신된 정보 Y(308)는 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다. A cognitive radio system may be represented as shown in FIG. The randomly generated bits 301 are modulated 302 and then orthogonal space-time block coded 303. In this case, the space-time code C 304 passes through a linear precoder 306 having a complex value with a ZF technique and a weighted value using the antenna correlation information 305-1 and 305-2, and then transmits it through the MIMO channel 307. do. The information Y 308 received at the receiving end may be represented by Equation 1 below.

Figure pat00001
Figure pat00001

여기에서 H는 MIMO 채널(307)을 나타내고 F는 선형 프리코딩 행렬(306)을, C는 OSTBC(orthogonal space time block coding) 코드워드(cordword)(304)를 각각 나타낸다. 그리고, Rts는 부사용자 MIMO 링크에서의 페이딩 상관 행렬(305-1), N은 σ2의 분산을 가지는 ZMCSCG(zero mean circularly symmetric complex Gaussian)이라 가정한다.Where H represents a MIMO channel 307, F represents a linear precoding matrix 306, and C represents an orthogonal space time block coding (OSTBC) codeword 304, respectively. In addition, it is assumed that R ts is a fading correlation matrix 305-1 in the sub-user MIMO link and N is a zero mean circularly symmetric complex Gaussian (ZMCSCG) having a variance of σ2.

수신된 정보 Y(308)는 ML(Maximum Likelihood) 검출방식(309)을 사용하여 검출된 후 복조(310)된다.The received information Y 308 is detected using the Maximum Likelihood (ML) detection scheme 309 and then demodulated 310.

플랫(Flat) 페이딩 채널 환경에서 ML 검출방식을 사용한다고 하였을 때, 최적의 프리코더는 송신 안테나 상관 행렬의 넌-제로 아이겐모드(non-zero eigenmode)로 전송하는 것이다. 이러한 송신 공간 페이딩 상관 행렬의 아이겐 모드 송신 방법을 고유 빔포밍이라 한다. 고유 빔포밍은 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.Assuming that ML detection is used in a flat fading channel environment, the optimal precoder is to transmit in the non-zero eigenmode of the transmit antenna correlation matrix. The eigen mode transmission method of the transmission spatial fading correlation matrix is called unique beamforming. Inherent beamforming may be represented as in Equation 2.

Figure pat00002
Figure pat00002

최적의 빔 방향 URts은 Rts의 고유벡터이고 최적 전력 할당

Figure pat00003
은 워터 필링 방법을 통해 얻어진다. 여기에서 워터 레벨은 종래의 워터 필링 방법과는 달리 고유벡터에 따른 상수가 아니기 때문에 멀티 레벨(multi-level) 워터 필링 방법으로 불리며 할당된 전력은 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.Optimal beam direction U Rts is the eigenvector of R ts and optimal power allocation
Figure pat00003
Is obtained through a water peeling method. Here, since the water level is not a constant according to the eigenvector, unlike the conventional water filling method, the water level is called a multi-level water filling method and the allocated power may be expressed as Equation 3 below.

Figure pat00004
Figure pat00004

수학식 3에서

Figure pat00005
와
Figure pat00006
는 각각 인지무선 시스템의 제한 조건인 송신 전력 제한 조건, 주사용자로의 간섭 제한 조건과 관련된 음수가 아닌 라그랑지안 계수이다. ui(Rts)는 URts의 i 번째 열벡터를 나타내고 λi(Rts)는 λRts의 i 번째 대각 요소를 나타낸다. In equation (3)
Figure pat00005
Wow
Figure pat00006
Are the non-negative Lagrangian coefficients associated with the transmit power constraints and the interference constraints to the main user, respectively. u i (R ts ) represents the i th column vector of U Rts and λ i (R ts ) represents the i th diagonal element of λ Rts .

상기와 같은 고유 빔포밍에 간섭 널링 기법을 적용하여 인지무선 시스템의 비트오율 성능과 간섭 억압 성능을 상당히 개선시킬 수 있다. 이러한 선형 프리코딩 기법 중 ZF 기준을 적용한, 사영된(projected) 고유 빔포밍 알고리즘이 있다. 사영된 고유 빔포밍 알고리즘은 URts(k)가 URts의 상위 k번째까지의 고유치에 해당하는 k개의 열벡터를 나타낸다고 하면(k≤NT), Rts를 URts(k)가 스팬된(span) 공간인 영공간 N(URts(k))으로 사영시키는 것이다. 이러한 고유 빔포밍 알고리즘의 사영된 상관 행렬은 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.By applying an interference nulling technique to the original beamforming as described above, the bit error rate performance and the interference suppression performance of the cognitive radio system can be significantly improved. Among these linear precoding techniques, there is a projected unique beamforming algorithm using ZF criteria. The projected eigenbeamforming algorithm assumes that U Rts (k) represents k column vectors corresponding to eigenvalues up to the upper k th of U Rts ( k ≤ N T ), where R ts is U Rts (k) spanned. (span) projected into space N (U Rts (k)). The projected correlation matrix of this eigenbeamforming algorithm can be expressed as Equation 4.

Figure pat00007
Figure pat00007

이렇게 사영된 행렬

Figure pat00008
은 특이값 분해(Singular value decomposition; SVD)를 통해 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다. This projected matrix
Figure pat00008
Can be represented by Equation 5 through singular value decomposition (SVD).

Figure pat00009
Figure pat00009

여기에서 V와

Figure pat00010
는 각각
Figure pat00011
의 좌측 특이 벡터, 우측 특이 벡터라고 하고
Figure pat00012
는
Figure pat00013
의 특이값을 포함하는 대각행렬이다. 특이값 분해를 통해 최적의 선형 프리코더는 수학식 6과 같이 나타낼 수 있으며 이때의 빔방향과 할당된 전력은 수학식 5에서 얻어진 우측 특이벡터와 대각행렬로 나타내어진다.Where V and
Figure pat00010
Respectively
Figure pat00011
Left singular vector of, right singular vector of
Figure pat00012
Is
Figure pat00013
Diagonal matrix containing singular values of. Through singular value decomposition, the optimal linear precoder can be represented by Equation 6, and the beam direction and the allocated power are represented by the right singular vector obtained by Equation 5 and the diagonal matrix.

Figure pat00014
Figure pat00014

기존의 ZF 기반 빔포밍 기법은 수학식 4에서 만약 k=NT가 되었을 경우, URts(k)는 URts가 된다. URts는 유니타리 행렬로

Figure pat00015
는 단위 행렬 I 가 되므로 사영 상관 행렬
Figure pat00016
는 영행렬이 된다. 즉, k=NT가 되었을 경우, 기존의 사영된 고유 빔포밍 프리코더를 얻을 수 없게 되는데 이것은 기존의 ZF 기반 빔포밍 기법이 최대 k=NT-1에 해당하는 간섭만 제거시킬 수 있다는 것을 의미한다. 즉, 기존의 알고리즘은 최소 간섭 부공간에 대한 널링이 불가능하기 때문에 주사용자로의 간섭 전력을 줄이는데 한계가 있다.In the conventional ZF-based beamforming scheme, if k = N T in Equation 4, U Rts (k) becomes U Rts . U Rts is a unitary matrix
Figure pat00015
Becomes the identity matrix I, so the projective correlation matrix
Figure pat00016
Becomes a zero matrix. In other words, when k = N T , the existing projected unique beamforming precoder cannot be obtained, which indicates that the existing ZF-based beamforming technique can only remove interference up to k = N T -1. it means. That is, the existing algorithm has a limitation in reducing the interference power to the main user because it is impossible to null the minimum interference subspace.

기존의 ZF 기법 빔포밍 알고리즘이 최소 간섭 부공간에 대한 널링이 적용되지 않는 단점을 해결하기 위한 프리코딩 수단으로, ZF 기법과 벡터 유사도를 기반으로 가중치를 적용한 선형 프리코딩 기술이 제공된다.As a precoding means for solving the disadvantage that the conventional ZF technique beamforming algorithm does not apply nulling for the minimum interference subspace, a linear precoding technique is applied, which is weighted based on the vector similarity with the ZF technique.

다중 안테나를 가진 인지무선 시스템이 주사용자와 공존하는 환경에서 주사용자로의 간섭 전력을 줄이고 인지무선 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템이 제공된다.In an environment in which a cognitive radio system having multiple antennas coexists with a main user, an interference cancellation system through a weighted precoder is provided to reduce the interference power to the main user and improve the performance of the cognitive radio system.

다중 안테나를 사용하는 인지무선 시스템에서의 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템에 있어서, 인지무선 시스템에서의 공간 페이딩 상관 행렬간의 유사도를 사용하여 프리코더에 적용할 가중치를 계산하는 가중치 할당부; 가중치가 적용된 특이 행렬을 이용하여 프리코더의 전력을 할당하는 전력 할당부; 및 특이 행렬을 이용하여 프리코더의 빔 방향을 결정하는 빔 결정부를 포함하는 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템이 제공된다.An interference cancellation system using a precoder in a cognitive radio system using multiple antennas, comprising: a weight assignment unit for calculating a weight to be applied to the precoder using the similarity between spatial fading correlation matrices in the cognitive radio system; A power allocator for allocating power of the precoder using a weighted singular matrix; And a beam determiner configured to determine a beam direction of the precoder using the singular matrix.

일측에 따르면, 가중치 할당부는 하나의 벡터를 다른 벡터 또는 간섭 부공간으로 사영시키는 방식에 의해 상기 공간 페이딩 상관 행렬간의 유사도를 계산할 수 있다.According to one side, the weight allocator may calculate the similarity between the spatial fading correlation matrix by a method of projecting one vector into another vector or interference subspace.

다른 측면에 따르면, 가중치 할당부는 공간 페이딩 상관 행렬의 특이값 분해를 통해 도출된 특이 벡터에 가중치를 할당한다.According to another aspect, the weight allocator assigns weights to the singular vectors derived through the singular value decomposition of the spatial fading correlation matrix.

또 다른 측면에 따르면, 인지무선 시스템은 ZF(zero-forcing) 기반 빔포밍 알고리즘에 가중치를 적용하여 ZF 기반 빔포밍 알고리즘과 가중치가 적용된 프리코더를 거쳐 MIMO(multiple input multiple output) 채널을 통해 정보를 송신한다.According to another aspect, a cognitive radio system weights a zero-forcing (ZF) based beamforming algorithm to pass information through a multiple input multiple output (MIMO) channel through a ZF based beamforming algorithm and a weighted precoder. Send.

또 다른 측면에 따르면, 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템은 ZF 기반 빔포밍 알고리즘을 적용하여 주사용자로의 간섭에 해당하는 공간 페이딩 상관 행렬의 벡터를 간섭 부공간으로의 사영(projection)을 통해 제거하는 널링부를 더 포함하고, 프리코더는 가중치를 적용하여 널링부에서 제거되지 않는 간섭 성분을 제거하거나 감소시킬 수 있다.According to another aspect, an interference cancellation system using a weighted precoder applies a ZF-based beamforming algorithm to remove a vector of a spatial fading correlation matrix corresponding to interference to a main user through projection into an interference subspace. Further comprising a nulling unit, the precoder may apply a weight to remove or reduce the interference component that is not removed from the nulling unit.

벡터의 유사도를 이용하여 유도된 가중치를 ZF 기반 빔포밍 알고리즘에 적용함으로써 기존 알고리즘보다 간섭 억압 성능을 향상시켜 주사용자로의 간섭 전력을 줄이고 인지무선 시스템의 비트오율, 채널 용량 등의 성능을 향상시킬 수 있다.By applying weights derived from vector similarity to ZF-based beamforming algorithms, interference suppression performance can be improved by reducing the interference power to the main user and improving the performance of bit error rate and channel capacity of cognitive radio system. Can be.

도 1은 인지무선 MIMO 채널 모델을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 인지무선 MIMO 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 실시예에 있어서, 다중 안테나를 사용하는 인지무선 시스템에서 가중치를 적용한 프리코더 구성을 도시한 블록도이다.
도 4는 본 실시예에 있어서, 부공간으로의 사영 원리를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 실시예에 있어서, 벡터의 유사도를 기반으로 가중치를 계산하는 알고리즘을 도시한 도면이다.
도 6은 본 실시예에 있어서, 다중 안테나를 사용하는 인지무선 시스템에서의 가중치를 적용한 프리코딩 과정을 도시한 흐름도이다.
도 7 내지 도 12는 본 실시예에 있어서, 가중치 적용한 프리코딩으로 얻을 수 있는 효과를 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram illustrating a cognitive radio MIMO channel model.
2 is a block diagram illustrating an internal configuration of a cognitive radio MIMO system.
3 is a block diagram illustrating a precoder configuration to which weights are applied in a cognitive radio system using multiple antennas according to the present embodiment.
4 is a diagram for explaining the projection principle to the subspace in this embodiment.
FIG. 5 is a diagram illustrating an algorithm for calculating a weight based on the similarity of vectors in the present embodiment.
6 is a flowchart illustrating a precoding process using weights in a cognitive radio system using multiple antennas according to the present embodiment.
7 to 12 are diagrams for explaining the effects that can be obtained by weighted precoding in the present embodiment.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 3은 본 실시예에 있어서, 다중 안테나를 사용하는 인지무선 시스템에서의 가중치를 적용한 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템의 내부 구성을 도시한 블록도이다. 도 3은 안테나 상관 정보(505-1, 505-2)를 사용하여 ZF 기법과 가중치가 적용된 복소값을 가지는, 인지무선 시스템에서의 선형 프리코더(506)를 도시하고 있다.3 is a block diagram illustrating an internal configuration of an interference cancellation system using a precoder to which weights are applied in a cognitive radio system using multiple antennas according to the present embodiment. FIG. 3 illustrates a linear precoder 506 in a cognitive radio system with complex values with ZF techniques and weights using antenna correlation information 505-1, 505-2.

일실시예에 따른 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템에서, 랜덤하게 발생된 비트(501)는 변조부(502)를 통해 변조된 후 STBC 엔코더(503)를 거쳐 직교 시공간 블록 부호화된다. 이때, STBC 엔코더(503)에서 부호화 된 시공간 부호(C)(504)는 안테나 상관 정보(505-1, 505-2)를 사용하여 ZF 기법과 가중치가 적용된 복소값을 가지는 선형 프리코더(506)를 거친 후 MIMO 채널(507)을 통해 송신된다. 수신단에서 수신된 정보(Y)(508)는 수학식 1과 같다. 수신된 정보(508)는 ML 디코더(509)에서 ML 검출방식을 사용하여 검출된 후 복조부(510)를 통해 복조된다.In the interference cancellation system using the weighted precoder according to an embodiment, the randomly generated bits 501 are modulated by the modulator 502 and are orthogonal space-time block coded through the STBC encoder 503. In this case, the space-time code (C) 504 encoded by the STBC encoder 503 is a linear precoder 506 having a complex value to which the ZF technique and the weight are applied using the antenna correlation information 505-1 and 505-2. After passing through the MIMO channel 507 is transmitted. The information (Y) 508 received at the receiving end is expressed by Equation 1 below. The received information 508 is detected by the ML decoder 509 using the ML detection scheme and then demodulated by the demodulator 510.

일실시예에 따른 인지무선 시스템에서의 선형 프리코더(506)는 도 3에 도시한 바와 같이, 널링부(506-1), 가중치 할당부(506-2), 전력 할당부(506-3), 빔 결정부(506-4)로 구성될 수 있다.As shown in FIG. 3, the linear precoder 506 of the cognitive radio system according to an embodiment includes a nulling unit 506-1, a weight allocation unit 506-2, and a power allocation unit 506-3. , The beam determination unit 506-4.

본 실시예에서, ZF 기법과 가중치가 적용된 복소값을 가지는 선형 프리코더(506)는 ZF 기법을 사용하여 주사용자로의 송신 방향에 해당하는 간섭 성분을 제거하는 널링부(506-1), 널링부(506-1)에서 제거되지 않은 간섭을 줄이기 위해 가중치를 할당하는 가중치 할당부(506-2), 전력을 할당하는 전력 할당부(506-3), 빔 방향을 결정하여 정보를 송신하는 빔 결정부(506-4)로 구성된다.In the present exemplary embodiment, the linear precoder 506 having a complex value with a ZF technique and a weighted value may include a nulling unit 506-1 and a null that remove an interference component corresponding to a transmission direction to a main user using the ZF technique. A weight allocator 506-2 for allocating weights to reduce interference not removed by the ring unit 506-1, a power allocator 506-3 for allocating power, and a beam for determining information in a beam direction to transmit information And a decision unit 506-4.

도 4는 본 실시예에 있어서, 부공간으로의 사영 원리를 설명하기 위한 도면이다. 벡터의 내적에서 알 수 있듯이 하나의 벡터를 다른 벡터 또는 부공간으로 사영시키는 방법을 통해 벡터 방향의 유사도를 알 수 있다. 도 4는 A(401-1), U(402-1)를 크기가 같고 방향이 다른 벡터라고 했을 때 A(401-1)가 부공간

Figure pat00017
(403)으로 사영되는 것을 나타낸다. 여기에서,
Figure pat00018
(401-2)는 A(401-1)의 사영된 벡터를 나타내고,
Figure pat00019
(403)는 벡터
Figure pat00020
(402-1)와
Figure pat00021
(402-2)에 의해 스팬된(span) 부공간을 나타낸다. 그리고,
Figure pat00022
(404)는 벡터 A(401-1)와 부공간
Figure pat00023
(403)사이의 각을 나타낸다. 도 4의 (A)는
Figure pat00024
(404)가 큰 경우, 도 4의 (B)는
Figure pat00025
(404)가 작은 경우이다. 도 4에서 사영된 벡터는 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다. 4 is a diagram for explaining the projection principle to the subspace in this embodiment. As can be seen from the dot product of the vector, the similarity of the vector direction can be determined by projecting one vector into another vector or subspace. 4 A (401-1), U A ( 401-1) , when said (402-1) is the same of different vector direction size of the subspace
Figure pat00017
It is projected to (403). From here,
Figure pat00018
401-2 represents the projected vector of A (401-1),
Figure pat00019
403 is a vector
Figure pat00020
(402-1) and
Figure pat00021
The subspace spanned by (402-2). And,
Figure pat00022
404 is a vector A (401-1) and a subspace
Figure pat00023
An angle between 403 is shown. 4A is
Figure pat00024
If 404 is large, Fig. 4B is
Figure pat00025
404 is small. The projected vector in FIG. 4 may be represented as in Equation 7.

Figure pat00026
Figure pat00026

도 4에서 보는 것처럼 벡터 A(401-1), U(402-1)의 방향의 차이가 작아진다면 두 벡터 사이의 사이각

Figure pat00027
는 점점 작아질 것이고 벡터 A와 사영된 벡터
Figure pat00028
의 크기(norm)비는 1에 가까워질 것이다. 이를 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.As shown in Fig. 4, if the difference in the directions of the vectors A 401-1 and U 402-1 becomes small, the angle between the two vectors is small.
Figure pat00027
Will be getting smaller and the projected vector A and
Figure pat00028
The norm ratio will be close to one. This may be represented as in Equation 8.

Figure pat00029
Figure pat00029

즉, 벡터와 사영된 벡터의 크기(norm)비를 통해 벡터와 사영 부공간을 형성하는 벡터의 유사도를 알 수 있다. 이러한 기본 원리를 적용하여 간섭 부공간과 인지무선 시스템 공간 페이딩 상관 행렬간의 유사도에 기반한 가중치를 유도할 수 있다. 그리고, 널링 과정에서 제거되지 않은 간섭을 줄이기 위하여 공간 페이딩 상관 행렬의 특이값 분해를 통해 도출된 특이 벡터에 가중치를 적용한다.That is, the similarity between the vector and the vector forming the projective subspace can be determined by the norm ratio between the vector and the projected vector. By applying this basic principle, weights based on the similarity between the interference subspace and the cognitive radio system spatial fading correlation matrix can be derived. In addition, weights are applied to the singular vectors derived through singular value decomposition of the spatial fading correlation matrix in order to reduce interference that is not eliminated in the nulling process.

다시 말해, 부사용자 MIMO 링크에서의 페이딩 상관 행렬(

Figure pat00030
)이 주사용자로의 간섭 방향에 해당하는 최적의 빔 방향(
Figure pat00031
)의 열벡터와 방향이 유사해진다면
Figure pat00032
와 사영된
Figure pat00033
의 크기비는 1에 가까워질 것이다. 이것을 이용하여 주사용자로의 간섭을 제거하기 위한 가중치를 계산할 수 있다.In other words, the fading correlation matrix in the secondary user MIMO link (
Figure pat00030
) Is the optimal beam direction (
Figure pat00031
If the direction is similar to the column vector of
Figure pat00032
Projected with
Figure pat00033
The size ratio of will be close to one. This can be used to calculate weights to eliminate interference to the main user.

도 5는 본 실시예에 있어서, 벡터의 유사도를 기반으로 가중치를 계산하는 알고리즘을 도시한 도면이다. 도 5에서 가중치에 해당하는 행렬 W는 송신전력을 증가시키지 않고 가중치를 적용하기 위하여

Figure pat00034
이다. 위 가중치를 적용한 선형 프리코딩의 전력 할당에 관한 수식은 수학식 9, 수학식 10과 같이 나타낼 수 있다.FIG. 5 is a diagram illustrating an algorithm for calculating a weight based on the similarity of vectors in the present embodiment. In FIG. 5, the matrix W corresponding to the weight is used to apply the weight without increasing the transmission power.
Figure pat00034
to be. Equation regarding the power allocation of the linear precoding to which the above weight is applied may be expressed as Equation 9 and Equation 10.

Figure pat00035
Figure pat00035

Figure pat00036
Figure pat00036

여기서,

Figure pat00037
는
Figure pat00038
의 우측 특이 벡터이고 W는 NT개의 음수가 아닌 값을 가지는 NT
Figure pat00039
NT의 대각행렬이다. 라그랑지안 계수는 이진 검색(Binary search) 알고리즘을 사용하여 구한다. 최종적으로 제안된 선형 프리코딩 알고리즘은 도 5를 통해 설명한 알고리즘과 수학식 11과 같이 나타낼 수 있다. 수학식 12과 수학식 13은 인지무선 간섭 제한 조건들로
Figure pat00040
는 부사용자의 최대 전송 전력,
Figure pat00041
는 주사용자로의 간섭 임계값을 나타낸다. here,
Figure pat00037
Is
Figure pat00038
Right singular vectors of W is a N T N T has a value which is not a negative one
Figure pat00039
Diagonal matrix of N T. Lagrangian coefficients are obtained using a binary search algorithm. Finally, the proposed linear precoding algorithm may be represented as shown in Equation 11 and the algorithm described with reference to FIG. 5. Equations 12 and 13 are cognitive radio interference constraints.
Figure pat00040
Is the maximum transmit power of the secondary user,
Figure pat00041
Represents an interference threshold to the main user.

Figure pat00042
Figure pat00042

Figure pat00043
Figure pat00043

Figure pat00044
Figure pat00044

도 6은 본 실시예에 있어서, 다중 안테나를 사용하는 인지무선 시스템에서의 가중치를 적용한 프리코딩 과정을 도시한 흐름도이다. 일실시예에 따른 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 방법은 도 3을 통해 설명한 간섭 제거 시스템에 의해 실행된다.6 is a flowchart illustrating a precoding process using weights in a cognitive radio system using multiple antennas according to the present embodiment. An interference cancellation method using a weighted precoder according to an embodiment is executed by the interference cancellation system described with reference to FIG. 3.

단계(501)에서 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템은 안테나 상관 정보(500)를 사용하여 ZF 기법을 거쳐 부호화 된 시공간 부호(C)에서 주사용자로의 송신 방향에 해당하는 간섭 성분을 제거한다.In step 501, the interference elimination system using the weighted precoder removes the interference component corresponding to the transmission direction from the space-time code C encoded through the ZF scheme to the main user using the antenna correlation information 500.

단계(502)와 단계(503)에서 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템은 특이값 분해(SVD)를 통해 사영된 공간 페이딩 상관 행렬(507)과 공간 페이딩 상관 행렬(507)의 특이 벡터를 산출한다. In steps 502 and 503, the interference cancellation system using the weighted precoder calculates the singular vectors of the projected spatial fading correlation matrix 507 and the spatial fading correlation matrix 507 through singular value decomposition (SVD). .

단계(504)에서 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템은 단계(501)에서 제거되지 않은 간섭을 줄이기 위해 공간 페이딩 상관 행렬 간의 유사도를 사용하여 가중치를 계산할 수 있다.In step 504, the interference cancellation system using the weighted precoder may calculate the weight using the similarity between the spatial fading correlation matrices to reduce interference that was not removed in step 501.

단계(505)에서 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템은 가중치가 적용된 특이 행렬(508)을 기반으로 프리코더에 할당될 전력을 계산한다.In step 505, the interference cancellation system via the weighted precoder calculates the power to be allocated to the precoder based on the weighted singularity matrix 508.

단계(506)에서 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템은 특이 행렬(508)을 기반으로 프리코더의 빔 방향을 결정한다.In step 506 the interference cancellation system via the weighted precoder determines the beam direction of the precoder based on the singular matrix 508.

상기한 과정에 의하면, 다중 안테나를 가지는 인지무선 시스템은 ZF 기반 빔포밍 알고리즘에 가중치를 적용하여 ZF 기반 빔포밍 알고리즘과 벡터의 유사도를 기반으로 한 가중치가 적용된 프리코더를 거쳐 MIMO(multiple input multiple output) 채널을 통해 정보를 송신할 수 있다.According to the above process, a cognitive radio system having multiple antennas applies a weight to a ZF-based beamforming algorithm and passes a weighted precoder based on the similarity between the ZF-based beamforming algorithm and a vector to a multiple input multiple output. Information can be transmitted through the channel.

도 7은 간섭 임계값이 -10dB, 각도 퍼짐(AS)이 25°일 때 주사용자에서의 평균 간섭 전력 레벨을 나타낸 그래프이다. 도 7에서 보는 것처럼 본 발명에서 제안된(proposed) 알고리즘이 SNR(신호대잡음비) 전영역에 걸쳐 2?8dB 우수한 간섭 억압 성능을 보이는 것을 알 수 있다.7 is a graph showing the average interference power level at the main user when the interference threshold is -10dB and the angle spread (AS) is 25 °. As shown in FIG. 7, it can be seen that the algorithm proposed in the present invention exhibits excellent interference suppression performance of 2 to 8 dB over the entire SNR (signal-to-noise ratio) region.

도 8은 각도 퍼짐이 25°, 간섭 임계값이 -10dB의 조건하에 고유 빔 포밍, 하나의 간섭 부공간만 널링한 사영된 고유 빔포밍과, 본 발명에서 제안된 알고리즘의 SER(심볼오류확률) 성능을 나타내는 그래프이다.FIG. 8 is a projected inherent beamforming nulling only one interference subspace under the condition of an angle spread of 25 ° and an interference threshold of -10 dB, and the SER (symbol error probability) of the proposed algorithm. Graph showing performance.

도 9는 각도 퍼짐이 25°, 간섭 임계값이 -15dB의 조건하에 고유 빔포밍, 하나의 간섭 부공간만 널링한 사영된 고유 빔포밍과, 본 발명에서 제안된 알고리즘의 SER 성능을 나타내는 그래프이다. FIG. 9 is a graph showing eigenbeamforming under angular spread of 25 ° and interference threshold of -15dB, projected eigenbeamforming nulling only one interfering subspace, and SER performance of the proposed algorithm. .

도 10과 도 11은 간섭 임계값이 각각 -10dB, -15dB 일 때, 고유 빔포밍, 다수의 간섭 부공간을 널링한 사영된 고유 빔포밍과, 본 발명에서 제안된 알고리즘의 SER 성능을 나타내는 그래프이다. 10 and 11 are graphs showing the eigen beamforming, the projected eigenbeam beamforming nulling a plurality of interference subspaces, and the SER performance of the algorithm proposed in the present invention when the interference thresholds are -10 dB and -15 dB, respectively. to be.

도 7 내지 도 11에서 보는 것처럼 SNR이 높아지거나 간섭 임계값이 낮아질수록 본 발명에서 제안된 알고리즘의 성능이 더 좋다는 것을 알 수 있다.As shown in FIGS. 7 to 11, the higher the SNR or the lower the interference threshold, the better the performance of the algorithm proposed in the present invention.

도 12는 간섭 임계값이 -10dB이고 AS가 25°일 때 SNR에 따른 각 알고리즘의 채널 용량을 비교한 그래프이다. 전체적으로 기존 알고리즘보다 간섭 억압 능력이 우수한, 본 발명에서 제안된 알고리즘이 간섭 조건이 엄격해질수록 전송 용량 면에서 성능이 우수하다는 것을 알 수 있다.12 is a graph comparing channel capacity of each algorithm according to SNR when the interference threshold is -10dB and the AS is 25 °. Overall, the algorithm proposed in the present invention, which has better interference suppression capability than the existing algorithm, has better performance in terms of transmission capacity as the interference condition becomes more severe.

일실시예에 따른 인지무선 시스템에서의 가중치를 적용한 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템은 벡터의 유사도에 따른 가중치 방법을 적용하므로 주사용자로의 간섭 성분이 클수록 큰 가중치가 할당되어 제거되는 양이 크고 가장 작은 간섭 성분에 해당하더라도 가중치만큼 제거할 수 있으므로 기존의 알고리즘을 통해 제거되지 않은 간섭의 양을 줄일 수 있다. 또한, 제거되지 않은 간섭 부공간에 대해서도 가중치가 적용되므로 적용된 가중치만큼 간섭을 억압시켜 간섭 억압 성능을 향상시킬 수 있다.In the cognitive radio system according to an embodiment, the interference elimination system using the precoder applying the weight is applied to the weighting method according to the similarity of the vector. Even small interference components can be removed by weight, thus reducing the amount of interference that has not been eliminated through conventional algorithms. In addition, since the weight is applied to the interference subspace that is not removed, the interference suppression performance can be improved by suppressing the interference by the applied weight.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, the present invention has been described by way of limited embodiments and drawings, but the present invention is not limited to the above embodiments, and those skilled in the art to which the present invention pertains various modifications and variations from such descriptions. This is possible.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined not only by the claims below but also by the equivalents of the claims.

502: 변조부
503: STBC 엔코더
506: 선형 프리코더
506-1: 널링부
506-2: 가중치 할당부
506-3: 전력 할당부
506-4: 빔 결정부
507: MIMO 채널
509: ML 디코더
510: 복조부502: modulator
503: STBC encoder
506: linear precoder
506-1: knurled part
506-2: weight allocation unit
506-3: power allocation unit
506-4: beam determination unit
507: MIMO channel
509: ML decoder
510: demodulator

Claims (6)

다중 안테나를 사용하는 인지무선 시스템에서의 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템에 있어서,
상기 인지무선 시스템에서의 공간 페이딩 상관 행렬간의 유사도를 사용하여 상기 프리코더에 적용할 가중치를 계산하는 가중치 할당부;
상기 가중치가 적용된 특이 행렬을 이용하여 상기 프리코더의 전력을 할당하는 전력 할당부; 및
상기 특이 행렬을 이용하여 상기 프리코더의 빔 방향을 결정하는 빔 결정부
를 포함하는 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템.In the interference cancellation system using a precoder in a cognitive radio system using multiple antennas,
A weight allocator configured to calculate a weight to be applied to the precoder using the similarity between spatial fading correlation matrices in the cognitive radio system;
A power allocator for allocating power of the precoder using the weighted singular matrix; And
A beam determination unit which determines a beam direction of the precoder using the singular matrix
Interference cancellation system through a weighted precoder comprising a. 제1항에 있어서,
상기 가중치 할당부는,
하나의 벡터를 다른 벡터 또는 간섭 부공간으로 사영시키는 방식에 의해 상기 공간 페이딩 상관 행렬간의 유사도를 계산하는 것
을 특징으로 하는 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템.The method of claim 1,
The weight allocation unit,
Calculating the similarity between the spatial fading correlation matrices by projecting one vector into another vector or interference subspace
Interference cancellation system using a weighted precoder characterized in that. 제1항에 있어서,
상기 가중치 할당부는,
상기 공간 페이딩 상관 행렬의 특이값 분해를 통해 도출된 특이 벡터에 상기 가중치를 할당하는 것
을 특징으로 하는 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템.The method of claim 1,
The weight allocation unit,
Assigning the weights to a singular vector derived through singular value decomposition of the spatial fading correlation matrix
Interference cancellation system using a weighted precoder characterized in that. 제1항에 있어서,
상기 인지무선 시스템은,
ZF(zero-forcing) 기반 빔포밍 알고리즘에 상기 가중치를 적용하여 상기 ZF 기반 빔포밍 알고리즘과 상기 가중치가 적용된 상기 프리코더를 거쳐 MIMO(multiple input multiple output) 채널을 통해 정보를 송신하는 것
을 특징으로 하는 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템. The method of claim 1,
The cognitive radio system,
Applying the weight to a zero-forcing (ZF) based beamforming algorithm to transmit information through a multiple input multiple output (MIMO) channel through the ZF based beamforming algorithm and the weighted precoder
Interference cancellation system using a weighted precoder characterized in that. 제1항에 이어서,
상기 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템은,
ZF 기반 빔포밍 알고리즘을 적용하여 주사용자로의 간섭에 해당하는 상기 공간 페이딩 상관 행렬의 벡터를 간섭 부공간으로의 사영(projection)을 통해 제거하는 널링부
를 더 포함하는 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템.Following claim 1
The interference cancellation system using the weight precoder,
A nulling unit that removes the vector of the spatial fading correlation matrix corresponding to the interference to the main user through projection to the interference subspace by applying a ZF-based beamforming algorithm.
Interference cancellation system through a weighted precoder further comprising. 제5항에 있어서,
상기 프리코더는,
상기 가중치를 적용하여 상기 널링부에서 제거되지 않는 간섭 성분을 제거하거나 감소시키는 것
을 특징으로 하는 가중치 프리코더를 통한 간섭 제거 시스템.The method of claim 5,
The precoder,
Applying the weight to remove or reduce interference components that are not eliminated in the nulling portion
Interference cancellation system using a weighted precoder characterized in that.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9998257B2 (en) 2013-04-10 2018-06-12 Samsung Electronics Co., Ltd. Relay method and relay system for relaying temporal-spatial block code scheme-based data using multiple relay terminals
CN109362090A (en) * 2018-11-27 2019-02-19 南京信息工程大学 Recognize the maximized power distribution optimization method of junction network energy efficiency

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100923913B1 (en) * 2005-11-17 2009-10-28 삼성전자주식회사 Apparatus and method for canceling multi user interference
KR101424697B1 (en) * 2007-09-03 2014-08-05 삼성전자주식회사 Apparatus and method for signal processing to eliminate interference in multi-user multiple input multiple output wireless communication system

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9998257B2 (en) 2013-04-10 2018-06-12 Samsung Electronics Co., Ltd. Relay method and relay system for relaying temporal-spatial block code scheme-based data using multiple relay terminals
CN109362090A (en) * 2018-11-27 2019-02-19 南京信息工程大学 Recognize the maximized power distribution optimization method of junction network energy efficiency
CN109362090B (en) * 2018-11-27 2021-11-16 南京信息工程大学 Power distribution optimization method for maximizing energy efficiency of cognitive relay network

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