KR20120070992A - 신호대 잡음비 및 Ｃｈｉ 분포를 기반으로 하는 적응적 송신 신호 검출 방법 및 장치 - Google Patents

신호대 잡음비 및 Ｃｈｉ 분포를 기반으로 하는 적응적 송신 신호 검출 방법 및 장치 Download PDF

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KR20120070992A KR1020100132559A KR20100132559A KR20120070992A KR 20120070992 A KR20120070992 A KR 20120070992A KR 1020100132559 A KR1020100132559 A KR 1020100132559A KR 20100132559 A KR20100132559 A KR 20100132559A KR 20120070992 A KR20120070992 A KR 20120070992A
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박인숙
임광재
권동승
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한국전자통신연구원
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Abstract

통신 시스템에서 적응적 송신 신호 검출 방법 및 장치가 제공된다. 상기 적응적 송신 신호 검출 장치는 수신 신호 벡터를 수신하며, 상기 수신 신호 벡터가 거친 채널의 채널 행렬을 추정하고, 상기 추정된 채널 행렬에 대하여 QR 분해를 수행한다. 또한, 상기 수신 신호 벡터로부터 신호대 잡음비(SNR; Signal-to-Noise Ratio) 또는 신호대 간섭 잡음비(SINR; Signal-to-Interference Noise Ratio)를 측정하며, 이를 기반으로 적응적으로 복수의 분할 공간의 차원을 계산한다. 상기 적응적 송신 신호 검출 장치는 상기 QR 분해 수행 결과를 기반으로 상기 각 분할 공간 내에서 상기 격자점 중 최대우도(maximum likelihood)값을 가지는 최대우도점을 검출하며, 상기 검출된 최대우도점들을 기반으로 송신 신호 벡터를 복원한다. 구복호 기법의 계산량을 제어하여 효율적으로 송신 신호를 검출할 수 있다.

Description

신호대 잡음비 및 Ｃｈｉ 분포를 기반으로 하는 적응적 송신 신호 검출 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS OF ADAPTIVE TRANSMISSION SIGNAL DETECTION BASED ON SIGNAL-TO-NOISE RATIO AND CHI DISTRIBUTION}
본 발명은 신호 처리에 관한 것으로, 보다 상세하게는 다중 스트림으로 입력되는 수신 신호를 송신 신호로 복호하기 위한 신호대 잡음비 및 Chi 분포를 기반으로 하는 적응적 송신 신호 검출 방법 및 장치에 관한 것이다.
통신 시스템에서 송신기와 수신기가 신호를 주고받을 때 복수의 신호 스트림(stream)을 통해 신호가 전송 또는 수신될 수 있다. 즉, 기지국, 단말 또는 중계기 등의 전송기가 복수의 신호 스트림을 만들어 전송하고, 상기 복수의 신호 스트림은 채널(channel)을 통과하여 수신기에서 수신된다. 이때 수신기가 한 단위 이상의 장치로 구성되는 경우, 전송되는 복수의 신호 스트림들은 매 단위 시간 동안 수신 신호 벡터의 형태로 출력되어 수신기의 복호기 또는 검출 장치의 입력이 된다.
복수의 수신 신호로부터 원래 전송된 송신 신호를 검출하는 방법으로 검출 에러(detection error) 및 계산량을 고려한 다양한 방법이 제안되어 왔다. 검출 에러가 가장 낮은 검출 방법으로 최대 우도(maximum likelihood) 검출 방법이 사용될 수 있다. 최대 우도 검출 성능을 얻기 위한 알고리듬으로 구복호(sphere decoding) 기법이 사용될 수 있다. 구복호 기법은 M. O. Damen and H. El Gamal, “On Maximum-Likelihood Detection and the search for the closest lattice point”, IEEE Trans. Inform. Theory, vol. 49, no. 10, pp. 2389-2402, OCT. 2003와 E. Agrell, T. Errikson, A. Vardy, and K. Zeger, “Closest point search in lattices,” IEEE Trans. Inform. Theory, vol. 48, pp. 2201-2214, Aug. 2002를 참조할 수 있다. 구복호 기법은 최대 우도 검출 성능을 보장하나, 송신 신호 벡터에 곱해지는 채널 행렬의 조건(특히 상태 번호(condition number)) 또는 신호 대 잡음비(SNR; Signal-to-Noise Ratio)에 따라 계산량의 변동이 크다는 단점이 있다. 즉, 채널 행렬의 상태 번호가 1에 가깝고 SNR이 낮지 않을 때에는 다른 검출 방법에 비해 계산량이 작다. 반면, 채널 환경이 좋지 않거나 SNR이 낮은 경우에는 계산량이 매우 많아져 검출 시간이 지연되거나 시스템 능력에 제한이 있을 경우 알고리듬을 충분히 수행하지 못하는 단점이 있다. 구복호 기법의 계산량은 주로 초기 반지름에 의하여 결정된다.
따라서, 구복호 기법의 알고리듬과 구복호 기법의 계산량을 적응적으로 제어하는 알고리듬을 결합한 형태의 신호 처리 방법이 요구된다.
본 발명의 기술적 과제는 신호대 잡음비 및 Chi 분포를 기반으로 하는 적응적 송신 신호 검출 방법 및 장치를 제공하는 데에 있다.
일 양태에 있어서, 통신 시스템에서 적응적 송신 신호 검출 방법이 제공된다. 상기 적응적 송신 신호 검출 방법은 수신 신호 벡터를 수신하는 단계, 상기 수신 신호 벡터가 거친 채널의 채널 행렬을 추정하는 단계, 상기 추정된 채널 행렬을 기반으로 QR 분해를 수행하는 단계, 신호대 잡음비(SNR; Signal-to-Noise Ratio) 또는 신호대 간섭 잡음비(SINR; Signal-to-Interference Noise Ratio)를 기반으로 적응적으로 복수의 분할 공간의 차원을 계산하는 단계, 상기 QR 분해 수행 결과를 기반으로 상기 각 분할 공간 내에서 상기 격자점 중 최대우도(maximum likelihood)값을 가지는 최대우도점을 검출하는 단계, 및 상기 검출된 최대우도점들을 기반으로 송신 신호 벡터를 복원하는 단계를 포함한다.
상기 복수의 분할 공간의 차원은 잡음 분산 σ2을 기반으로 계산될 수 있다.
상기 복수의 분할 공간의 차원은 기준 계산량 C, 변조 차수(modulation order) M 및 잡음 분포 특성을 기반으로 하는 B를 기반으로 계산될 수 있다. 상기 B는 Chi 분포(distribution)를 이용한 값일 수 있다.
상기 수신 신호 벡터는 송신 신호 벡터, 채널 행렬 및 잡음 벡터를 기반으로 결정될 수 있다.
상기 각 분할 공간 내의 최대우도점은 수식
Figure pat00001
에 의해서 결정될 수 있다. 단, v는 상기 채널 행렬을 기반으로 QR 분해 수행 결과 얻은 직교 행렬 Q의 복소 전치(conjugate transpose) 행렬 Q *와 상기 수신 신호 벡터 y의 곱, R은 상기 채널 행렬을 기반으로 QR 분해 수행 결과 얻은 상삼각 행렬, x는 상기 송신 신호 벡터이다.
상기 QR 분해는 상기 추정된 채널 행렬을 기반으로 하는 행렬
Figure pat00002
에 대하여 수행될 수 있다. 단, H는 상기 추정된 채널 행렬, 0≤θ≤3 , ρ2은 신호대 잡음비(SNR; Signal-to-Noise Ratio), I는 H의 랭크(rank)가 f일 때 f*f 크기의 항등 행렬이다.
다른 양태에 있어서, 통신 시스템에서 적응적 송신 신호 검출 장치가 제공된다. 상기 적응적 송신 신호 검출 장치는 수신 신호 벡터를 수신하는 RF(Radio Frequency)부, 및 상기 RF부와 연결된 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는 상기 수신 신호 벡터가 거친 채널의 채널 행렬을 추정하고, 상기 추정된 채널 행렬을 기반으로 QR 분해를 수행하고, SNR 또는 SINR를 기반으로 적응적으로 복수의 분할 공간의 차원을 계산하고, 상기 QR 분해 수행 결과를 기반으로 상기 각 분할 공간 내에서 상기 격자점 중 최대우도값을 가지는 최대우도점을 검출하고, 상기 검출된 최대우도점들을 기반으로 송신 신호 벡터를 복원하도록 구성된다.
상기 복수의 분할 공간의 차원은 잡음 분산 σ2을 기반으로 계산될 수 있다.
상기 복수의 분할 공간의 차원은 기준 계산량 C, 변조 차수 M 및 잡음 분포 특성을 기반으로 하는 B를 기반으로 계산될 수 있다. 상기 B는 Chi 분포를 이용한 값일 수 있다.
상기 수신 신호 벡터는 송신 신호 벡터, 채널 행렬 및 잡음 벡터를 기반으로 결정될 수 있다.
다른 양태에 있어서, 통신 시스템에서 적응적 송신 신호 검출 장치가 제공된다. 상기 적응적 송신 신호 검출 장치는 수신 신호 벡터를 수신하는 RF부, 상기 RF부와 연결되며 SNR 또는 SINR을 측정하는 SNR 측정부, 상기 SNR 측정부와 연결되며 상기 측정한 SNR 또는 SINR을 기반으로 적응적으로 복수의 분할 공간의 차원을 계산하는 분할 공간 차원 계산부, 상기 RF부와 연결되며 상기 수신 신호 벡터가 거친 채널의 채널 행렬을 추정하고 상기 추정된 채널 행렬을 기반으로 QR 분해를 수행하는 프로세서, 상기 프로세서 및 상기 분할 공간 차원 계산부와 연결되며 상기 QR 분해 수행 결과를 기반으로 상기 각 분할 공간 내에서 상기 격자점 중 최대우도값을 가지는 최대우도점을 검출하는 최대우도점 검출부, 및 상기 프로세서 및 상기 최대우도점 검출부와 연결되며 상기 검출된 각 분할 공간의 최대우도점을 저장하는 메모리를 포함한다.
구복호 기법의 계산량을 제어하여 효율적으로 송신 신호를 검출할 수 있다.
도 1은 제안된 적응적 송신 신호 검출 방법의 일 실시예를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예가 구현되는 송신기 및 수신기의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예가 구현되는 수신기의 블록도이다.
도 4 및 도 5는 본 발명이 구현된 경우의 성능 향상을 나타낸 그래프이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. 또한 상세한 설명을 생략하여도 본 기술분야의 당업자가 쉽게 이해할 수 있는 부분의 설명은 생략하였다.
명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하의 설명에서 다중 스트림 복호를 위한 신호대 잡음비(SNR; Signal-to-Noise Ratio) 및 Chi 분포를 기반으로 하는 적응적 신호 처리 방법에 대해서 설명한다. 본 발명은 최대 우도 검출 성능을 얻기 위한 알고리듬으로 사용되는 구복호 기법과 구복호 기법의 계산량을 제어하는 알고리듬을 결합한 새로운 신호 처리 방법을 제안한다.
송신기가 하나 이상의 신호 스트림을 보내거나 복수의 송신기가 신호를 보내는 경우, 수신기가 수신하는 수신 신호는 매 단위 시간당 수신되는 수신 신호 벡터의 형태로 나타낼 수 있다. 이때 수신 신호 벡터는 수학식 1에 의해서 계산될 수 있다.
Figure pat00003
수학식 1에서 x는 송신 신호 벡터, y는 수신 신호 벡터, z는 잡음 벡터, H는 신호가 겪는 채널 행렬을 나타낸다. y와 z는 m의 길이를 가지는 벡터이며, x는 n의 길이는 가지는 벡터이다. H는 m*n 크기의 행렬이다. 이때 m≥n일 수 있다. z를 이루는 신호들은 서로 독립이고 동일한 분포를 가지며, 해당 분포는 등방성(circularly-symmetric)의 복소 정규 분포(complex normal distribution)이라 가정한다. z를 이루는 신호들인 zi의 측정된 분산(variance)값은 σ2으로 나타낼 수 있다. 이하에서 설명의 편의성을 위하여 H와 x는 세기를 나타내는 각 원소들의 분산값이 1로 가정된 행렬 및 벡터이다. 수학식 1을 참조하면, 수신 신호 벡터는 송신 신호 벡터에 채널 행렬이 곱해지고 이에 잡음 벡터가 더해진 형태가 된다.
또한, 일반적으로 다수의 송신 신호 벡터들이 하나의 코드 행렬(code matrix)을 형성하는 경우에는 하나의 송신 코드 행렬에 대응되는 하나의 수신 신호 행렬이 존재한다. 수신 신호 행렬은 수학식 1에서 계산된 수신 신호 벡터의 형태와 유사하게 계산될 수 있다. 즉, 수신 신호 행렬은 송신 코드 행렬에 채널 행렬이 곱해지고 이에 잡음 행렬이 더해진 형태가 된다. 수신 신호 행렬의 계산은 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00004
수학식 2에서 C(x1, x2, …, xs)는 송신 코드 행렬, Y는 수신 신호 행렬, z는 잡음 행렬, H는 신호가 겪는 채널 행렬을 나타낸다. 이때 송신 코드 행렬은 연결(conjugation), 회전, 선형적 변형 등을 s개의 신호에 적용한 형태일 수 있다. 또한, Y가 m*T의 행렬이면 Z도 m*T의 행렬이며, Z를 이루는 원소들은 서로 독립이고 같은 분포를 가지며 분산이 σ2일 수 있다. 한편, 수학식 2는 HC(x1, x2, …, xs)로부터 s개의 신호 x1, x2, …,xs에 바로 곱하는 실효적인 채널 행렬
Figure pat00005
를 이용하여 수학식 3과 같이 다시 나타낼 수 있다.
Figure pat00006
수학식 3에서
Figure pat00007
와
Figure pat00008
는 실효 채널 행렬
Figure pat00009
의 행의 개수와 같은 행의 개수를 갖는 벡터들이다. 수학식 3을 참조하면 수학식 1의 형태와 유사함을 알 수 있다. 즉, 수신기에서 s개의 신호 x1, x2, …,xs를 검출하기 전에 수학식 2의 Y, H 및 C(x1, x2, …, xs)로부터
Figure pat00010
와 실효 채널 행렬
Figure pat00011
를 먼저 구할 수 있다. 이에 따라 복수의 송신 신호 벡터들이 코드 행렬을 이루는 경우에도, 수학식 3과 같이 실효 채널 행렬을 이용하여 수학식 1의 모델을 적용할 수 있다. 즉, 송신 신호열 사이에 코딩이 적용된 경우에도 수학식 3을 이용하여 수학식 1을 기반으로 하는 검출 방법을 사용할 수 있다. 이하에서 설명되는 적응적 신호 처리 방법 또는 검출 방법은 수학식 1의 모델을 기반으로 적용되는 것을 예시로 하나, 수학식 2의 모델을 기반으로 적용될 수도 있다.
다시 수학식 1에서, H에 대하여 임의의 행렬을 직교행렬과 상삼각행렬의 곱으로 분해하는 QR 분해를 수행하여 H=QR인 Q와 R을 구한다. 또는 H를 기반으로 하는 행렬인
Figure pat00012
에 대하여 QR 분해를 수행하여
Figure pat00013
인 Q와 R을 구할 수 있다. 0≤θ≤3 이며, ρ2은 신호대 잡음비, I는 H의 랭크(rank)가 f일 때 f*f 크기의 항등 행렬이다. 그리고 수학식 1의 양변에 Q의 복소 전치(conjugate transpose) 행렬인 Q *을 곱하면 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00014
수학식 4에서 Q는 열들이 서로 직교를 이루며 각 열의 유클리디언(Euclidean)의 크기가 1인 직교 행렬(orthogonal matrix)이며, R은 상삼각행렬이다.
또한, v=Q * y, w=Q * z로 놓으면, 수학식 4는 수학식 5로 표현될 수 있다.
Figure pat00015
w의 원소들의 분산은 z와 마찬가지로 σ2이다. 수신기는 추정하여 얻은 행렬 H를 QR 분해하여 Q와 R을 구하고 Q *을 수신 신호 벡터 y에 곱하는 과정을 수행한다. 이때, H의 랭크(rank)는 n이므로, v와 w의 길이는 n이고 R은 n*n 크기의 행렬이다. v의 i번째 원소는 vi, w의 i번째 원소는 wi, R의 i행 j열 원소는 Rij로 표현될 수 있다.
한편, 이하의 설명에서 설명의 편의를 위하여 행렬 A의 i1 행부터 i2 행까지, j1 열부터 j2 열까지의 원소로 구성되는 부행렬(sub-matrix)을 A[i1:i2][j1:j2]로 표시한다. 벡터 b의 i1 행부터 i2 행까지의 원소로 구성되는 부벡터(sub-vector)는 b[i1:i2]로 표시한다. 또한, 송신 신호 벡터 x가 속한 격자점 집합을 D로 표시한다. 이에 따라 x[i1:i2]가 속한 격자점 집합은 D[i1:i2]로 표시될 수 있다. 변수 A에 특정값 a를 대입하는 경우 A←a로 표시될 수 있다.
다시 수학식 5에서, 잡음 벡터의 분포 특성에 따라 신호 v에 대응되는 가장 적합한 송신 신호인 를 구할 수 있다.
Figure pat00016
는 최대 우도 값을 갖게 하는 격자점으로, 최대우도점이라 할 수 있다.
Figure pat00017
는 수학식 6에 의해서 구할 수 있다.
Figure pat00018
구복호 기법은 주어진 입력값인 R과 v를 기반으로 수학식 6을 만족하는 최대우도점을 계산한다. 이하 최대우도점을 계산하는 과정을 설명한다. 먼저, 다수의 격자점 x에 대하여
Figure pat00019
가 계산된다.
Figure pat00020
의 한시적인 값을 r2이라 한다면, 새로운 격자점 x에 대해
Figure pat00021
을 계산할 때마다 r2을 계산하고, 계산된 r2을 기준으로
Figure pat00022
인 x 중에서 최대우도점을 찾는다. 이때 R의 구조를 이용하여 ZF-SIC(Zero Forcing Successive Interference Cancellation)을 수행하여
Figure pat00023
를 먼저 구하고,
Figure pat00024
을 계산하여 얻은 값이 r2의 초기값이 된다. 만약 r의 초기값이 상대적으로 크다면 구복호기법 알고리듬의 계산의 대상이 되는 격자점의 개수가 많아지게 된다. 따라서 최대우도점을 찾는 데에 걸리는 시간 또는 계산량이 커지게 된다. 계산량의 변동량과 계산량을 줄이기 위하여 수학식 5 및 격자점이 속한 공간의 차원을 분할하여, 각 분할된 공간 내에서 대응되는 최대우도점을 찾을 수 있다. 수학식 5를 분할함에 있어서, SNR 및 잡음의 분산 σ2을 사용하여 적응적으로 분할함으로써 계산량을 제어하면서 동시에 최대우도점
Figure pat00025
에 근접한 해를 구할 수 있다. SNR 대신 신호대 간섭 잡음비(SINR; Signal-to-Interference Noise Ratio)가 사용될 수 있다. SNR 및 σ2을 기반으로 수학식 5를 분할하는 구체적 과정은 아래와 같다.
1) 기준계산량 C를 정하고, 변조 차수(modulation order) M과 원주율 π를 곱한 값인 Mπ에 비례한 값인
Figure pat00026
를 정한다. 또한, n을 i에 대입한다.
2) 0과 1 사이에서 b를 정하고, P에 수학식 7과 같이 계산한 값을 대입한다.
Figure pat00027
이때, B는 잡음의 분포를 이용한 값으로 Chi 분포를 이용한 값이다. 이때 Chi 분포표의 값 중 일부가 메모리에 저장될 수 있으며, B는 메모리에 저장된 값을 이용할 수 있다. B는 Chi 분포표의 다른 값으로 치환될 수 있다.
3) P와 C를 비교하여 P가 C보다 크거나 i≤1이면 단계 5)을 수행하고, P가 C보다 작고 i>1이면 단계 4)를 수행한다.
4) i값을 1만큼 감소시킨다. 즉, i-1→i이다.
5)
Figure pat00028
에 n-i+1을 대입한다. n이
Figure pat00029
으로 나누어 떨어지면 k에 n을
Figure pat00030
으로 나눈 몫을 대입하고 n1=n2=…=nk=
Figure pat00031
으로 놓는다. n이
Figure pat00032
으로 나누어 떨어지지 않으면 k에 n을
Figure pat00033
으로 나눈 몫에 1을 더한 값을 대입하고 n1=n-(k-1)
Figure pat00034
, n2=n3=…=nk=
Figure pat00035
으로 놓는다.
6) ℓ에 k를 대입한다. 구복호기법 알고리듬의 입력값으로 주어지는 R[n-nk+1:n]과 v[n-nk+1:n]을 기반으로 수학식 8을 만족하는
Figure pat00036
를 구한다.
Figure pat00037
7) ℓ=1이면
Figure pat00038
을 출력하고 종료한다. 그렇지 않으면 단계 8)을 수행한다.
8) ℓ←ℓ-1을 대입하고,
Figure pat00039
과
Figure pat00040
을 각각 수학식 9와 수학식 10에 의해서 계산한다.
Figure pat00041
Figure pat00042
9)
Figure pat00043
을 x ℓ로 표현하고, x ℓ이 속하는 집합을 Dℓ로 표시하면,
Figure pat00044
과
Figure pat00045
을 구복호기법의 입력값으로 하여 수학식 11에 의하여
Figure pat00046
을 구한다.
Figure pat00047
다시 단계 7)의 과정을 수행한다.
이상의 설명에서 부벡터
Figure pat00048
, …,
Figure pat00049
을 구하는 방법으로 구복호 기법을 가정하였으나, 본 발명은 이에 제한되지는 않으며 구복호 기법 이외의 다른 검출 방법을 사용할 수 있다.
도 1은 제안된 적응적 송신 신호 검출 방법의 일 실시예를 나타내는 블록도이다.
단계 S100에서 수신기는 수신 신호 벡터를 수신한다. 단계 S110에서 수신기는 채널 행렬을 추정한다. 단계 S120에서 수신기는 상기 추정된 채널 행렬을 기반으로 QR 분해를 수행한다. 단계 S130에서 수신기는 SNR을 기반으로 적응적으로 복수의 분할 공간의 차원을 계산한다. 이때 잡음 분산, 기준 계산량, 변조 차수 및 Chi 분포표를 이용한 값을 기반으로 분할 공간의 차원이 계산될 수 있다. 단계 S140에서 수신기는 QR 분해 수행 결과를 기반으로 상기 각 분할 공간 내에서 상기 격자점 중 최대우도값을 가지는 최대우도점을 검출한다. 단계 S150에서 수신기는 상기 검출된 최대우도점들을 기반으로 송신 신호 벡터를 복원한다.
도 2는 본 발명의 실시예가 구현되는 송신기 및 수신기의 블록도이다.
송신기(800)는 프로세서(810; processor), 메모리(820; memory) 및 RF부(830; Radio Frequency unit)을 포함한다. 프로세서(810)는 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 무선 인터페이스 프로토콜의 계층들은 프로세서(810)에 의해 구현될 수 있다. 메모리(820)는 프로세서(810)와 연결되어, 프로세서(810)를 구동하기 위한 다양한 정보를 저장한다. RF부(830)는 프로세서(810)와 연결되어, 무선 신호를 전송 및/또는 수신한다.
수신기(900)는 프로세서(910), 메모리(920) 및 RF부(930)을 포함한다. RF부(930)는 프로세서(910)와 연결되어, 무선 신호를 전송 및/또는 수신한다. 프로세서(910)는 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 무선 인터페이스 프로토콜의 계층들은 프로세서(910)에 의해 구현될 수 있다. 메모리(920)는 프로세서(910)와 연결되어, 프로세서(910)를 구동하기 위한 다양한 정보를 저장한다.
프로세서(810, 910)은 ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로 및/또는 데이터 처리 장치를 포함할 수 있다. 메모리(820, 920)는 ROM(read-only memory), RAM(random access memory), 플래쉬 메모리, 메모리 카드, 저장 매체 및/또는 다른 저장 장치를 포함할 수 있다. RF부(830, 930)은 무선 신호를 처리하기 위한 베이스밴드 회로를 포함할 수 있다. 실시예가 소프트웨어로 구현될 때, 상술한 기법은 상술한 기능을 수행하는 모듈(과정, 기능 등)로 구현될 수 있다. 모듈은 메모리(820, 920)에 저장되고, 프로세서(810, 910)에 의해 실행될 수 있다. 메모리(820, 920)는 프로세서(810, 910) 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서(810, 910)와 연결될 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예가 구현되는 수신기의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 수신기(700)는 프로세서(710), 메모리(720), SNR 측정부(730), 분할 공간 차원 계산부(740), 최대우도점 검출부(750) 및 RF부(790)를 포함한다. RF부(790)는 수신 신호 벡터를 수신한다. SNR 측정부(730)는 상기 RF부(790)와 연결되며, SNR 또는 SINR를 측정한다. 분할 공간 차원 계산부(740)는 상기 SNR 측정부(730)와 연결되며, 상기 측정한 SNR 또는 SINR을 기반으로 적응적으로 복수의 분할 공간의 차원을 계산한다. 프로세서(710)는 상기 RF부(790)와 연결되며, 상기 수신 신호 벡터가 거친 채널의 채널 행렬을 추정하고 상기 추정된 채널 행렬을 기반으로 QR 분해를 수행한다. 최대우도점 검출부(750)는 상기 프로세서(710) 및 상기 분할 공간 차원 계산부(740)와 연결되며, 상기 QR 분해 수행 결과를 기반으로 상기 각 분할 공간 내에서 상기 격자점 중 최대우도(maximum likelihood)값을 가지는 최대우도점을 검출한다. 메모리(720)는 상기 프로세서(710) 및 상기 최대우도점 검출부(750)와 연결되며, 상기 검출된 각 분할 공간의 최대우도점을 저장한다. 프로세서(710)는 메모리(720)에 저장된 각 분할 공간의 최대우도점을 기반으로 송신 신호 벡터를 복원한다.
도 4 및 도 5는 본 발명이 구현된 경우의 성능 향상을 나타낸 그래프이다.
실험 환경으로 8개의 송신 안테나와 8개의 수신 안테나가 존재하는 통신 시스템을 가정하였다. 각각의 송신 안테나는 16 QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 심벌들 중에서 임의의 하나의 심벌을 매 단위 시간마다 전송한다. 이에 따라 8개의 데이터 스트림이 형성되며, 8개의 수신 안테나를 가진 수신기는 상기 8개의 데이터 스트림을 수신하여 본 발명에 의한 검출 방법에 의하여 송신 신호를 검출한다. α=Mπ, b=0.66, C=162로 가정한다. 송신기와 수신기 사이의 채널은 각 원소가 레일리 페이딩(Rayleigh fading)인 8*8 행렬이다. SNR의 범위는 0~32 dB로 하여 SNR의 변화에 따른 BER(Bit Error Rate) 곡선과 계산량을 기존의 구복호 기법의 경우와 비교하였다.
도 4는 제안된 검출 방법과 구복호 기법의 SNR 대비 평균적 계산량을 비교한 그래프이다. 도 4를 참조하면 SNR이 작을 때에 제안된 검출 방법의 평균적 계산량이 구복호 기법에 비해 현저히 작음을 알 수 있다.
도 5는 제안된 검출 방법과 구복호 기법의 BER 성능을 비교한 그래프이다. 도 5를 참조하면 SNR이 작을 때에 평균적 계산량이 구복호 기법에 비해서 현저히 작음에도 불구하고 BER 성능은 큰 차이가 없음을 알 수 있다.
본 발명은 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하드웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하기 위해 디자인된 ASIC(application specific integrated circuit), DSP(digital signal processing), PLD(programmable logic device), FPGA(field programmable gate array), 프로세서, 제어기, 마이크로 프로세서, 다른 전자 유닛 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 소프트웨어 구현에 있어, 상술한 기능을 수행하는 모듈로 구현될 수 있다. 소프트웨어는 메모리 유닛에 저장될 수 있고, 프로세서에 의해 실행된다. 메모리 유닛이나 프로세서는 당업자에게 잘 알려진 다양한 수단을 채용할 수 있다.
상술한 예시적인 시스템에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로써 순서도를 기초로 설명되고 있지만, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당업자라면 순서도에 나타낸 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
상술한 실시예들은 다양한 양태의 예시들을 포함한다. 다양한 양태들을 나타내기 위한 모든 가능한 조합을 기술할 수는 없지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 다른 조합이 가능함을 인식할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 이하의 특허청구범위 내에 속하는 모든 다른 교체, 수정 및 변경을 포함한다고 할 것이다.

Claims (15)

  1. 통신 시스템에서 적응적 송신 신호 검출 방법에 있어서,
    수신 신호 벡터를 수신하는 단계;
    상기 수신 신호 벡터가 거친 채널의 채널 행렬을 추정하는 단계;
    상기 추정된 채널 행렬을 기반으로 QR 분해를 수행하는 단계;
    신호대 잡음비(SNR; Signal-to-Noise Ratio) 또는 신호대 간섭 잡음비(SINR; Signal-to-Interference Noise Ratio)를 기반으로 적응적으로 복수의 분할 공간의 차원을 계산하는 단계;
    상기 QR 분해 수행 결과를 기반으로 상기 각 분할 공간 내에서 상기 격자점 중 최대우도(maximum likelihood)값을 가지는 최대우도점을 검출하는 단계; 및
    상기 검출된 최대우도점들을 기반으로 송신 신호 벡터를 복원하는 단계를 포함하는 적응적 송신 신호 검출 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 분할 공간의 차원은 잡음 분산 σ2을 기반으로 계산되는 것을 특징으로 하는 적응적 송신 신호 검출 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 분할 공간의 차원은 기준 계산량 C, 변조 차수(modulation order) M 및 잡음 분포 특성을 기반으로 하는 B를 기반으로 계산되는 것을 특징으로 하는 적응적 송신 신호 검출 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 B는 Chi 분포(distribution)를 이용한 값인 것을 특징으로 하는 적응적 송신 신호 검출 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 수신 신호 벡터는 송신 신호 벡터, 채널 행렬 및 잡음 벡터를 기반으로 결정되는 것을 특징으로 하는 적응적 송신 신호 검출 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 각 분할 공간 내의 최대우도점은 아래의 수식에 의해서 결정되는 것을 특징으로 하는 적응적 송신 신호 검출 방법.
    Figure pat00050

    단, v는 상기 채널 행렬을 기반으로 QR 분해 수행 결과 얻은 직교 행렬 Q의 복소 전치(conjugate transpose) 행렬 Q *와 상기 수신 신호 벡터 y의 곱, R은 상기 채널 행렬을 기반으로 QR 분해 수행 결과 얻은 상삼각 행렬, x는 상기 송신 신호 벡터이다.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 QR 분해는 상기 추정된 채널 행렬을 기반으로 하는 행렬
    Figure pat00051
    에 대하여 수행되는 것을 특징으로 하는 적응적 송신 신호 검출 방법. 단, H는 상기 추정된 채널 행렬, 0≤θ≤3 , ρ2은 신호대 잡음비(SNR; Signal-to-Noise Ratio), I는 H의 랭크(rank)가 f일 때 f*f 크기의 항등 행렬이다.
  8. 수신 신호 벡터를 수신하는 RF(Radio Frequency)부; 및
    상기 RF부와 연결된 프로세서를 포함하되,
    상기 프로세서는,
    상기 수신 신호 벡터가 거친 채널의 채널 행렬을 추정하고,
    상기 추정된 채널 행렬에 대하여 QR 분해를 수행하고,
    신호대 잡음비(SNR; Signal-to-Noise Ratio) 또는 신호대 간섭 잡음비(SINR; Signal-to-Interference Noise Ratio)를 기반으로 적응적으로 복수의 분할 공간의 차원을 계산하고,
    상기 QR 분해 수행 결과를 기반으로 상기 각 분할 공간 내에서 상기 격자점 중 최대우도(maximum likelihood)값을 가지는 최대우도점을 검출하고,
    상기 검출된 최대우도점들을 기반으로 송신 신호 벡터를 복원하도록 구성되는 적응적 송신 신호 검출 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 복수의 분할 공간의 차원은 잡음 분산 σ2을 기반으로 계산되는 것을 특징으로 하는 적응적 송신 신호 검출 장치.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 복수의 분할 공간의 차원은 기준 계산량 C, 변조 차수(modulation order) M 및 잡음 분포 특성을 기반으로 하는 B를 기반으로 계산되는 것을 특징으로 하는 적응적 송신 신호 검출 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 B는 Chi 분포(distribution)를 이용한 값인 것을 특징으로 하는 적응적 송신 신호 검출 장치.
  12. 제 8 항에 있어서,
    상기 수신 신호 벡터는 송신 신호 벡터, 채널 행렬 및 잡음 벡터를 기반으로 결정되는 것을 특징으로 하는 적응적 송신 신호 검출 장치.
  13. 제 8 항에 있어서,
    상기 각 분할 공간 내의 최대우도점은 아래의 수식에 의해서 결정되는 것을 특징으로 하는 적응적 송신 신호 검출 장치.
    Figure pat00052

    단, v는 상기 채널 행렬을 기반으로 QR 분해 수행 결과 얻은 직교 행렬 Q의 복소 전치(conjugate transpose) 행렬 Q *와 상기 수신 신호 벡터 y의 곱, R은 상기 채널 행렬을 기반으로 QR 분해 수행 결과 얻은 상삼각 행렬, x는 상기 송신 신호 벡터이다.
  14. 제 8 항에 있어서,
    상기 QR 분해는 상기 추정된 채널 행렬을 기반으로 하는 행렬
    Figure pat00053
    에 대하여 수행되는 것을 특징으로 하는 적응적 송신 신호 검출 장치. 단, H는 상기 추정된 채널 행렬, 0≤θ≤3 , ρ2은 신호대 잡음비(SNR; Signal-to-Noise Ratio), I는 H의 랭크(rank)가 f일 때 f*f 크기의 항등 행렬이다.
  15. 수신 신호 벡터를 수신하는 RF(Radio Frequency)부;
    상기 RF부와 연결되며, 신호대 잡음비(SNR; Signal-to-Noise Ratio) 또는 신호대 간섭 잡음비(SINR: Signal-to-Interference Noise Ratio)를 측정하는 SNR 측정부;
    상기 SNR 측정부와 연결되며, 상기 측정한 SNR 또는 SINR을 기반으로 적응적으로 복수의 분할 공간의 차원을 계산하는 분할 공간 차원 계산부;
    상기 RF부와 연결되며, 상기 수신 신호 벡터가 거친 채널의 채널 행렬을 추정하고 상기 추정된 채널 행렬을 기반으로 QR 분해를 수행하는 프로세서;
    상기 프로세서 및 상기 분할 공간 차원 계산부와 연결되며, 상기 QR 분해 수행 결과를 기반으로 상기 각 분할 공간 내에서 상기 격자점 중 최대우도(maximum likelihood)값을 가지는 최대우도점을 검출하는 최대우도점 검출부; 및
    상기 프로세서 및 상기 최대우도점 검출부와 연결되며, 상기 검출된 각 분할 공간의 최대우도점을 저장하는 메모리를 포함하는 적응적 송신 신호 검출 장치.
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