KR20120065884A - Ｍｉｍｏ-ｏｆｄｍ 시스템에서 신호 수신 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

다중 안테나를 이용한 다중입출력(Multiple Input Multiple Output: MIMO) 시스템에서 신호의 검출장치를 제공한다. 상기 신호의 검출장치는 입력되는 RF(Radio Frequency) 대역의 신호를 기저대역(Base Band) 신호로 변환하는 RF 처리부, 상기 기저대역 신호를 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform: FFT)하여 복수의 부반송파(subcarrier)에 실린 병렬의 주파수 영역의 심볼(symbol)들을 출력하는 OFDM 복조부, 상기 다중 안테나에 의해 송수신단간에 형성되는 채널행렬(channel matrix)에 대해 조건수(condition number)를 감소시키는 알고리즘을 적용하여 새로운 가상 채널행렬을 계산하는 채널 추정부, 및 상기 병렬의 주파수 영역의 심볼들과 상기 가상 채널행렬에 대해 QRD-M 검출기법을 적용하여 송신신호를 검출하는 신호 검출부를 포함한다. 본 발명은 기존의 채널 이득 행렬을 대신하여 더욱더 직교성을 가지도록 하는 가상 채널 이득 행렬을 기반으로 적응형 QRD-M을 적용함으로써 송신신호 검출의 복잡도를 줄일 수 있다.

Description

ＭＩＭＯ-ＯＦＤＭ 시스템에서 신호 수신 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR RECEIVING SIGNAL IN MULTIPLE INPUT MULTIPLE OUTPUT-ORTHOGONAL FREQUENCY DIVISION MULTIPLEXING SYSTEM}

본 발명은 다중 입출력(MIMO : Multiple Input Multiple Output) 무선통신 시스템에 관한 것으로, 특히, MIMO-OFDM 시스템에서 다수의 안테나들을 통해 송신된 서로 다른 신호들을 수신 및 검출하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.

최근 고속 및 고품질의 데이터 전송에 대한 요구가 증대됨에 따라, 이를 만족시키기 위한 기술 중의 하나로 다수의 송수신 안테나들을 사용하는 다중 입출력(Multiple Input Multiple Output: 이하 MIMO) 무선통신 시스템이 크게 주목되고 있다. MIMO 시스템은 안테나를 통한 다수의 스트림을 이용하여 통신을 수행함으로써, 단일 안테나를 사용하는 경우보다 채널 용량을 크게 개선 시킬 수 있는 기술이다. 예를 들어, 송수신단이 모두 M개의 송신 안테나 및 수신 안테나를 사용하고, 각 안테나 간의 채널이 독립적이며, 대역폭과 전체 송신 파워가 고정되었을 경우, 평균 채널 용량은 이론적으로 단일 안테나에 비해 M배 증가하게 된다.

MIMO 시스템에서, 다수의 안테나들을 통해 서로 다른 독립적인 신호를 송수신하기 위해 고안된 시스템의 하나로 V-BLAST(Vertical-Bell Labs Layered Space Time) 시스템이 있다. V-BLAST 시스템과 같이, 다수의 안테나들을 통해 서로 다른 신호를 송신하는 경우, 최적의 수신 성능을 보이는 기법으로 ML(Maximum Likelihood) 검출기법이 있다. 하지만, 상기 ML 검출기법의 문제점은 송신 안테나 개수와 변조 차수에 따라 연산의 복잡도가 지수적으로 증가한다는 것이다. 따라서, 상기 ML 검출기법은 실제 구현되기 매우 어렵다.

ML 검출기법과 유사한 성능을 보이되 비교적 낮은 복잡도를 갖는 기법들 중 하나로 QRD-M(QR Decompositon-M) 검출기법이 있다. QRD-M 검출기법은 QR 분해된 채널행렬의 R 행렬 특성을 이용하여 신호들을 트리(Tree) 구조로 배열하고, 각 단에서 M개의 후보를 선택하며 송신 신호를 검출하는 기법이다. 트리 구조에서, 단의 수는 송신 안테나 개수만큼 발생하고, 하나의 후보는 변조 차수만큼의 하위 후보들을 갖는다. QRD-M 검출기법을 사용하는 수신단은 각 단에서 가장 작은 크기의 누적 지표(Metric)을 갖는 M 개의 후보를 선택하고, 다음 단에서 앞서 선택된 후보에 대해서만 변조 차수만큼의 후보를 확장한다. 수신단은 이러한 과정을 마지막 단까지 반복하여 최종적인 안테나별 신호들을 검출한다. 이때, M의 값이 변조 차수와 같다면, 수신단은 트리 내의 모든 경로(Path)를 검색하게 되고, 이는 ML 검출기법을 사용하는 것과 동일하다.

따라서, QRD-M 검출기법을 사용하는 경우, M의 값에 따라 검출 성능이 좌우된다. QRD-M 검출기법의 성능을 ML 검출기법에 근접하도록 하기 위해서는, 수신단은 M의 값을 변조 차수와 가깝게 설정해야한다. 하지만, M의 값이 증가할수록, QRD-M 검출기법의 연산 복잡도는 증가하며, 이는 구현 측면에서의 어려움으로 작용한다. 따라서, QRD-M 검출기법 적용 시, ML 검출기법의 성능에 근접하되 연산 복잡도를 낮추기 위한 대안이 필요하다.

본 발명의 기술적 과제는 MIMO-OFDM 시스템에서 다수의 안테나들을 통해 송신된 서로 다른 신호들을 수신 및 검출하기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.

본 발명의 일 양태에 따르면, 다중 안테나를 이용한 다중입출력(Multiple Input Multiple Output: MIMO) 시스템에서 신호의 검출장치를 제공한다. 상기 신호의 검출장치는 입력되는 RF(Radio Frequency) 대역의 신호를 기저대역(Base Band) 신호로 변환하는 RF 처리부, 상기 기저대역 신호를 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform: FFT)하여 복수의 부반송파(subcarrier)에 실린 병렬의 주파수 영역의 심볼(symbol)들을 출력하는 OFDM 복조부, 상기 다중 안테나에 의해 송수신단간에 형성되는 채널행렬(channel matrix)에 대해 조건수(condition number)를 감소시키는 알고리즘을 적용하여 새로운 가상 채널행렬을 계산하는 채널 추정부, 및 상기 병렬의 주파수 영역의 심볼들과 상기 가상 채널행렬에 대해 QRD-M 검출기법을 적용하여 송신신호를 검출하는 신호 검출부를 포함한다.

상기 채널 추정부는 LLL(Lenstra-Lenstra-Lovasz) 알고리즘을 적용하여 상기 새로운 가상 채널행렬을 계산한다.

상기 채널 추정부는 유니모듈러 행렬(unimodular matrix)을 상기 채널행렬에 곱함으로서 상기 가상 채널행렬을 계산한다.

상기 신호 검출부는 상기 송신신호의 송신심볼(symbol)에 대해 상기 유니모듈러 행렬의 역행렬을 취한 새로운 송신심볼을 포함하는 테이블(table)을 생성한다.

상기 신호 검출부는 상기 새로운 송신심볼을 이용하여 상기 QRD-M 검출기법을 적용한다.

상기 가상 채널행렬은 상기 채널행렬에 비해 직교성이 더 크다.

상기 QRD-M 검출기법은 매 계층에 대한 노드(node)간의 유클리디안 거리(Euclidean distance) 값의 계산시 남겨지는 노드의 개수가 가변적이다.

본 발명의 다른 양태에 따르면, 다중 안테나를 이용한 다중입출력 시스템에서 신호의 검출방법을 제공한다. 상기 신호의 검출방법은 입력되는 RF 대역의 신호를 기저대역 신호로 변환하는 단계, 상기 기저대역 신호를 고속 푸리에 변환하여 복수의 부반송파에 실린 병렬의 주파수 영역의 심볼들을 출력하는 단계, 상기 다중 안테나에 의해 송수신단간에 형성되는 채널행렬에 대해 조건수를 감소시키는 알고리즘을 적용하여 새로운 가상 채널행렬을 계산하는 단계, 및 상기 병렬의 주파수 영역의 심볼들과 상기 가상 채널행렬에 대해 QRD-M 검출기법을 적용하여 송신신호를 검출하는 단계를 포함한다.

상기 가상 채널행렬은 유니모듈러 행렬을 상기 채널행렬에 곱함으로서 계산될 수 있다.

상기 송신신호의 송신심볼에 대해 상기 유니모듈러 행렬의 역행렬을 취한 새로운 송신심볼을 포함하는 테이블을 생성할 수 있다.

특히 상기 송신신호를 검출하는 단계는, 상기 새로운 송신심볼을 이용하여 상기 QRD-M 검출기법을 적용할 수 있다.

본 발명은 기존의 채널 이득 행렬을 대신하여 더욱더 직교성을 가지도록 하는 가상 채널 이득 행렬을 기반으로 적응형 QRD-M을 적용함으로써 송신신호 검출의 복잡도를 줄일 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 MIMO-OFDM 시스템에서 신호 송신 장치 및 수신 장치를 도시한 블록도이다.
도 2 는 QRD-M 추정 방법을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따라 수신기가 적응적 QRD-M 검출기법을 이용하여 송신신호를 추정하는 방법을 설명하는 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 수신장치의 동작을 설명하는 순서도이다.

이하, 본 발명에 의한 채널 상태에 따른 MIMO-OFDM 신호 수신 장치를 [0007] 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 MIMO-OFDM 시스템에서 신호 송신 장치 및 수신 장치를 도시한 블록도이다.

도 1을 참조하면, MIMO-OFDM 송수신 시스템은 N_t 개의 송신 안테나를 갖는 MIMO-OFDM 송신기와 N_r개의 수신안테나를 갖는 MIMO-OFDM 수신기를 포함한다. MIMO-OFDM 송신기는 모듈레이터(Modulator, 10), 직/병렬 변환기(S/P, 20), OFDM 변조부(30) 및 RF 처리부(40)를 포함한다. OFDM 변조부(30)에 의해 OFDM 심볼(symbol)이 생성되는데, OFDM 심볼은 RF 처리부(40)에 의해 RF 대역 신호로 변환되어 다중 송신 안테나를 통해 전송된다. 하나의 OFDM 심볼의 부반송파를 K라 하고 전송되는 데이터를 X라고 한다면, m번째 송신 안테나에서 전송되는 OFDM 심볼은 아래의 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.

OFDM 심볼은 N_t개의 송신안테나에서 서로 다른 데이터들이 동시에 전송된다.

한편, MIMO-OFDM 수신기는 RF 처리부(50), OFDM 복조부(60), 채널 추정부(70), 신호 검출부(80), 병/직렬 변환기(P/S, 90) 및 디모듈레이터(Demodulator, 100)를 포함한다.

RF 처리부(50)는 입력되는 RF 대역의 아날로그 신호를 기저대역 신호로 변환하고, 채널 추정을 위한 신호를 채널 추정부(70)로 제공하고, 데이터 신호를 신호 검출부(80)로 제공한다.

OFDM 복조부(60)는 입력되는 기저대역 신호(또는 OFDM 심볼)를 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform: FFT)하여 복수의 부반송파에 실린 병렬의 주파수 영역의 심볼(symbol)들을 출력한다.

채널 추정부(70)는 RF 처리부(50)로부터 제공되는 신호로부터 송신기와의 안테나별 채널을 추정하여 채널행렬 H^k을 구성한다. 즉, 채널 추정부(70)는 수신신호 중 파일럿(Pilot) 신호와 같은 미리 약속된 신호를 이용하여 송신단의 각 안테나와 각 수신안테나 쌍(Pair)의 채널계수를 계산함으로써, {송신 안테나 수}×{수신 안테나 수} 크기의 채널행렬 H^k을 생성한다. 예를 들어, 수신기에서 받은 K개의 부반송파 신호중에 k번째 부반송파 신호는 아래의 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.

여기서 j,i는 송신,수신 안테나 기호를 나타내고, X^k, Y^k, N^k는 아래의 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.

여기서 X^k는 N_t*1크기를 가지는 송신안테나에서 전송되는 송신 심볼, Y^k는 N_r*1의 수신기에서 받은 수신심볼, N^k는 N_r*1의 가우시안 형태를 가지는 잡음의 벡터이다.

한편, 수학식 2에서의 H^k는 아래의 수학식 4의 행렬로 나타낼 수 있다.

여기서 H^k는 N_r*N_t의 크기를 갖는다. H_{i ,j}는 j번째 송신 안테나에서 i번째 수신 안테나 사이의 채널상태를 나타내며, H_{i ,j}는 다중경로 채널을 통과한다고 가정한다.

채널 추정부(70)는 채널행렬 H^k에 대해 조건수(condition number)를 감소시키는 알고리즘을 적용하여 새로운 가상 채널행렬

를 계산한다. 상기 알고리즘의 일 예는 LLL(Lenstra-Lenstra-Lovasz) 알고리즘일 수 있다. 채널행렬 H^k와 가상 채널행렬

간의 관계는 아래의 수학식 5와 같다.

여기서, 행렬 T는 유니모듈러(unimodular)로서, 채널행렬 H^k의 조건수를 감소시키는 연산행렬이다. 행렬 T의 행렬식(determinant)은 1이다.

가상 채널행렬

의 조건수가 적기 때문에 수신기가 얻을 수 있는 채널상태보다 더 직교에 가까운 상태를 유지한다. 따라서 수신신호를 추정하는 과정에서 증폭되는 잡음이 줄어든다.

신호 검출부(80)는 RF 처리부(50)로부터 입력되는 데이터 신호에 대해 QRD-M 검출기법 송신신호를 추정한다. 이 때, 시간 및 주파수 동기와 채널 추정은 최적이라고 가정을 하고, 수신기에서 신호 검출은 각 부반송파 마다 수행된다고 가정한다. 특히, 신호 검출부(80)는 QRD-M 검출기법의 적용시 변조레벨의 가능한 모든 송신 심볼에 대해 연산행렬 T의 역행렬인 T^{- 1}를 적용한 테이블(table)을 생성하고, 이를 참조하여, 테이블에 포함된 새로운 송신 심볼을 이용하여 QRD-M 검출기법을 수행한다. 이는 송신신호의 검출에 사용될 기존 채널행렬이 새로운 가상 채널행렬

로 전환되었기 때문이다.

이와 같이 새로운 가상 채널행렬

을 기반으로 QRD-M 검출기법을 적용하여 송신신호를 검출하면 각 계층(layer)별로 적은 수의 노드(node)를 남기고도 높은 성능을 얻을 수 있다.

한편, 신호 검출부(80)는 복잡도를 더욱 줄이기 위해 적응형(adaptive) QRD-M 검출기법을 사용할 수 있다.

병/직렬 변환기(90)는 OFDM 복조부(60)로부터 입력되는 병렬, 다수의 심볼들을 직렬 데이터 스트림으로 변환한다.

디모듈레이터(100)는 직렬 데이터 스트림을 복조하여 부호화된 비트열, 즉, 코드워드(Codeword)로 변환하고, 코드워드를 복호하여 사용자 데이터로 변환한다.

이하에서, 본 발명에 따른 QRD-M 검출기법 및 적응적 QRD-M 검출기법을 이용하여 송신신호를 추정하는 방법을 설명한다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따라 수신기가 QRD-M 검출기법을 이용하여 송신신호를 추정하는 방법을 설명하는 개념도이다. 이는 송신 안테나가 3개이고 송신심볼이 QPSK에 의해 변조되며, M=2인 경우이다.

도 2를 참조하면, QRD-M 검출기법은 먼저 가상 채널행렬을

를 QR 분해를 통해 시작을 한다. 여기서 Q는 정규직교 행렬, 즉 유니터리 행렬(unitary matrix)로써 Q^HQ=I의 특성을 가지고, R은 상 삼각행렬이다. Q^H는 행렬 Q의 conjugate transpose 행렬이다. QR분해를 적용하고 수신 신호에 Q^H을 곱한 송수신 간의 관계를 아래의 수학식 6으로써 표현할 수 있다.

이는 다시 수학식 7과 같이 나타내어질 수 있다.

여기서,

은 가우시안 분포를 가지는 벡터이다.

수신기는 각 단계에서 확장된 경로 메트릭(path metric) 값 중에서 신뢰도가 높은 값, 즉 유클리디안 거리(Euclidean distance) 값이 작은 경로들을 선택하고, 나머지 가능성이 없다고 판단되어진 경로들은 고려하지 않는다. QRD-M 검출기법에 있어서 첫번째 계층(first layer)에 대한 경로 메트릭 계산방법은 아래의 수학식 8과 같다.

여기서,

는 송신신호의 모든 가능한 성상도(constellation map) 또는 송신심볼로서, 연산행렬 T의 역행렬인 T^{- 1}를 적용한 테이블(table)에 포함된다. 만약 송신기가 송신신호를 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)로 변조하는 경우, 4가지의 모든 가능한 값을 나타낸다. 수신기는 수학식 8에서 유클리디안 거리가 가장 작은 값 M(=2)개만을 남기고 나머지 값들은 버린다. 도 2에서는 유클리디안 거리가 가장 작은 노드가 1, 4번이다.

이후 수신기는 노드 1, 4를 바탕으로 두번째 계층(second layer)에 대해 수학식 9와 같은 경로 메트릭 연산을 수행한다.

여기서,

의 값은 수학식 8에서 남겨진 송신심볼의 값을 나타낸다. 수학식 9에서의 경로 메트릭 값은 M*(송신심볼 크기)의 메트릭으로 확장되고, 여기서도 작은 값을 가지는 메트릭 중 M(=2)개만을 남기고 나머지는 모두 버린다. 이 때 노드 4, 2가 남겨진다.

마지막 단계에서는 세번째 계층(third layer)에서는 최종적으로 유클리디안 거리가 가장 작은 값을 가지는 송신심볼(노드 4)을 송신신호로 추정한다.

이하에서, 본 발명에 따른 QRD-M 검출기법 및 적응적 QRD-M 검출기법을 이용하여 송신신호를 추정하는 방법을 설명한다.

수신기는 MIMO 시스템에서 실시간으로 변하고 있는 채널의 상태를 추정하여 각 계층에서 생존 경로(survival path)들의 개수인, M을 효율적으로 조절하는 적응적 QRD-M 검출기법 사용할 수 있다. 채널상태와 상관없이 고정된 M을 사용하는 QRD-M 기법은 MLD(maximum-likelihood detection)의 성능에 근접하기 위해 정확한 경로(correct path)를 놓치지 않기 위한 큰 값의 M을 사용하여야 하므로, 큰 계산양이 요구된다. 반면, 적응적 QRD-M 검출기법은 채널환경이 좋은 경우에는 그렇지 못한 경우에 비해, 가장 작은 경로 메트릭 값이 다른 경로의 메트릭 값들에 비해 확연히 작다는 사실을 이용하여, 가장 작은 값을 가지는 두 경로 메트릭의 비(ratio)로 채널상태를 추정하도록 하거나 사후 신호대 잡음비(Post SNR)을 사용하여 채널상태를 추정한다. 사후 신호대 잡음비는 아래의 수학식 10으로 나타낼 수 있다.

여기서

은 i번째 부반송파의 송신 파워를 의미라고 G(i)는 Moore-Penrose pseudo-inverse 행렬의 i번째 열을 의미하고, σ는 노이즈 분산값을 의미한다. Penrose pseudo-inverse 행렬은 아래의 두 수학식 11 및 수학식 12의 행렬로 나타낼 수 있는데 수학식 11은 잡음이 고려가 되지 않은 zero-forcing 방식을 나타내고, 수학식 12는 잡음이 고려된 minimum mean square error (MMSE) 방식을 나타낸다.

채널 상태를 판단하는 수학식 10에서 송신 신호의 파워는 전체 파워를 1로 정규화 해서 보내기 때문에 사후 신호대 잡음비에 미치는 영향은 아주 적고 대부분

의 값에 따라 판단된다. 만약

값이 크면 사후 신호대 잡음비가 작게 되어 채널의 상태가 좋지 않다고 판단하고 반대로 작으면 채널의 상태가 좋다고 판단해 그 열에 해당하는 i 번째 계층에서는 적은 노드를 남기게 된다.

도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따라 수신기가 적응적 QRD-M 검출기법을 이용하여 송신신호를 추정하는 방법을 설명하는 개념도이다. 이는 송신 안테나가 3개이고 송신심볼이 QPSK에 의해 변조되며, M=2인 경우이다.

도 3을 참조하면, 적응적 QRD-M 검출기법의 동작방식은 QRD-M 검출기법과 비슷하지만 채널이 좋을 경우는 M값을 크게 설정하고, 채널이 안 좋을 경우에는 M 값을 작게 설정하는 방식을 사용한다. 예를 들어, 도 3에서 첫번째 계층에서는 M=3이어서 노드 1, 3, 4가 남고, 두번째 계층에서는 M=4이어서 노드 2, 4, 2, 4가 남는다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 수신장치의 동작을 설명하는 순서도이다.

도 4를 참조하면, 수신기는 기존 채널행렬 H^k의 조건수를 감소시켜 직교성을 증가시키는 새로운 가상 채널행렬

를 생성한다(S400). 이 때, H^k와

간에는 연산행렬 T를 매개로 하여 상기 수학식 5의 관계가 성립한다.

수신기는 송신가능한 심볼에 연산행렬 T의 역행렬 T^{- 1}를 적용하여 새로운 송신심볼들을 테이블로 생성한다(S410).

수신기는 가상 채널행렬

및 테이블내의 송신심볼들을 기반으로 각각의 계층별로 채널상태를 파악한다(S420).

수신기는 QRD-M 검출기법 또는 적응적 QRD-M 검출기법을 적용하여 송신신호를 검출한다(S430).

한편, 상술한 본 발명의 채널 상태에 따른 MIMO-OFDM 신호 수신 방법은 컴퓨터에서 읽을 수 있는 코드/명령들(instructions)/프로그램으로 구현될 수 있다. 예를 들면, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 이용하여 상기 코드/명령들/프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는 마그네틱 저장 매체(예를 들어, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크, 마그네틱 테이프 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장 매체를 포함한다. 또한, 본 발명의 실시예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드를 내장하는 매체(들)로서 구현되어, 네트워크를 통해 연결된 다수개의 컴퓨터 시스템들이 분배되어 처리 동작하도록 할 수 있다. 본 발명을 실현하는 기능적인 프로그램들, 코드들 및 코드 세그먼트(segment)들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 쉽게 추론될 수 있다.

이러한 본원 발명인 채널 상태에 따른 MIMO-OFDM 신호 수신 장치 및 방법은 이해를 돕기 위하여 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (14)

1. 다중 안테나를 이용한 다중입출력(Multiple Input Multiple Output: MIMO) 시스템에서 신호의 검출장치에 있어서,
   입력되는 RF(Radio Frequency) 대역의 신호를 기저대역(Base Band) 신호로 변환하는 RF 처리부;
   상기 기저대역 신호를 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform: FFT)하여 복수의 부반송파(subcarrier)에 실린 병렬의 주파수 영역의 심볼(symbol)들을 출력하는 OFDM 복조부;
   상기 다중 안테나에 의해 송수신단간에 형성되는 채널행렬(channel matrix)에 대해 조건수(condition number)를 감소시키는 알고리즘을 적용하여 새로운 가상 채널행렬을 계산하는 채널 추정부; 및
   상기 병렬의 주파수 영역의 심볼들과 상기 가상 채널행렬에 대해 QRD-M 검출기법을 적용하여 송신신호를 검출하는 신호 검출부를 포함하는 신호의 검출장치.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 채널 추정부는 LLL(Lenstra-Lenstra-Lovasz) 알고리즘을 적용하여 상기 새로운 가상 채널행렬을 계산하는 것을 특징으로 하는, 신호의 검출장치.
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 채널 추정부는 유니모듈러 행렬(unimodular matrix)을 상기 채널행렬에 곱함으로서 상기 가상 채널행렬을 계산하는 것을 특징으로 하는, 신호의 검출장치.
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 신호 검출부는 상기 송신신호의 송신심볼(symbol)에 대해 상기 유니모듈러 행렬의 역행렬을 취한 새로운 송신심볼을 포함하는 테이블(table)을 생성하는 것을 특징으로 하는, 신호의 검출장치.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 신호 검출부는 상기 새로운 송신심볼을 이용하여 상기 QRD-M 검출기법을 적용하는 것을 특징으로 하는, 신호의 검출장치.
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 가상 채널행렬은 상기 채널행렬에 비해 직교성이 더 큰 것을 특징으로 하는, 신호의 검출장치.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 QRD-M 검출기법은 매 계층에 대한 노드(node)간의 유클리디안 거리(Euclidean distance) 값의 계산시 남겨지는 노드의 개수가 가변적인 것을 특징으로 하는, 신호의 검출장치.
8. 다중 안테나를 이용한 다중입출력 시스템에서 신호의 검출방법에 있어서,
   입력되는 RF 대역의 신호를 기저대역 신호로 변환하는 단계;
   상기 기저대역 신호를 고속 푸리에 변환하여 복수의 부반송파에 실린 병렬의 주파수 영역의 심볼들을 출력하는 단계;
   상기 다중 안테나에 의해 송수신단간에 형성되는 채널행렬에 대해 조건수를 감소시키는 알고리즘을 적용하여 새로운 가상 채널행렬을 계산하는 단계; 및
   상기 병렬의 주파수 영역의 심볼들과 상기 가상 채널행렬에 대해 QRD-M 검출기법을 적용하여 송신신호를 검출하는 단계를 포함하는 신호의 검출방법.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 가상 채널행렬은 유니모듈러 행렬을 상기 채널행렬에 곱함으로서 계산되는 것을 특징으로 하는, 신호의 검출방법.
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 송신신호의 송신심볼에 대해 상기 유니모듈러 행렬의 역행렬을 취한 새로운 송신심볼을 포함하는 테이블을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 신호의 검출방법.
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 송신신호를 검출하는 단계는,
    상기 새로운 송신심볼을 이용하여 상기 QRD-M 검출기법을 적용하는 것을 특징으로 하는, 신호의 검출방법.
12. 제 8 항에 있어서,
    상기 가상 채널행렬은 상기 채널행렬에 비해 직교성이 더 큰 것을 특징으로 하는, 신호의 검출방법.
13. 제 8 항에 있어서,
    상기 QRD-M 검출기법은 매 계층에 대한 노드간의 유클리디안 거리 값의 계산시 남겨지는 노드의 개수가 가변적인 것을 특징으로 하는, 신호의 검출방법.
14. 제 8 항에 있어서,
    상기 가상 채널행렬은 LLL(Lenstra-Lenstra-Lovasz) 알고리즘을 적용하여 계산되는 것을 특징으로 하는, 신호의 검출방법.
    
    
    

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