KR20130021972A - Ｍｉｍｏ채널에서 ｌｌｒ 추정방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 MIMO 채널에서 LLR 추정 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 MIMO 채널에서 LLR 추정 방법은 후보 벡터를 이용하여 성능저하 없이 연판정된 비트를 분리할 수 있는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 성능 감소 없이 연판정된 비트를 분리하여 계산량을 감소시킬 수 있다.

Description

ＭＩＭＯ채널에서 ＬＬＲ 추정방법{Low Computational Method For Estimating LLR In MiMO Channel}

본 발명은 MIMO 채널에서 LLR 추정 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 다이버시트 기술을 사용하는 다수의 송수신 안테나를 갖는 무선통신 시스템에서 다이버시트 이득과 부호화 이득을 얻기 위한 방법에 관한 것이다.

MIMO 시스템은 다이버시티 기술을 사용하여 다수의 송수신 안테나를 갖는 무선통신 시스템에서 다이버시티 이득과 부호화 이득을 동시에 얻기 위해 제안된 것이다.

이러한 MIMO 시스템은 부호화된 데이터를 다수의 송신 안테나에 나누어 전송할 수 있어서 데이터 전송률이 매우 높다.

한편 오류정정부호인 LDPC 부호는 거의 모든 무선 이동 통신에서 사용되는 기술로서, 오류를 세넌(Shannon)이 제시한 이론적 한계 값에 매우 근접하게 정정할 수 있다.

이러한 LDPC 부호화 방식은 현재 인터넷의 표준안인 IEEE 802.16n과 국내의 Wibro(Wireless Broadband) 인터넷 등에서 채널 부호화 알고리즘으로 사용되고 있다.

그러나 전술된 MIMO 시스템과 LDPC 부호를 결합할 경우, 부호화 비트들이 각 송수신 안테나의 채널에서 선형적으로 결합되어 수신되기 때문에 수신단에서는 수신된 값을 분리하여 각 수신된 정보의 LLR값을 추정하여 부호기에 입력해야 하므로, 전송 안테나의 수만큼 비트를 분리해야 하는, 즉 많은 계산량을 필요로 하는 문제점이 있다.

즉, MIMO 시스템과 LDPC 부호가 결합될 경우 LDPC 복호기로 각 채널에서 수신된 정보를 이용하여 연판정된 비트가 입력되어야 하는데, 모든 수신된 신호를 이용하여 연판정된 비트를 분리해야 하므로 계산량이 많다는 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 창출한 것으로서, 후보 벡터를 이용하여 성능저하 없이 연판정된 비트를 분리하는 MIMO 채널에서 LLR 추정 방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

전술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일면에 따른 후보 벡터를 이용하여 log-likelihood computation를 하는 MIMO 채널에서 LLR 추정 방법은 수신단에서 추정된 맵핑점 중 수신 신호의 I-ch, Q-ch 값을 기준으로 기설정된 범위 안에 위치한 매핑점을 상기 후보 벡터로 선택하는 단계; 및 선택된 상기 후보 벡터를 이용하여 상기 log-likelihood computation하는 단계를 포함한다.

본 발명에 따르면, 성능 감소 없이 연판정된 비트를 분리하여 계산량을 감소시킬 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 MIMO 시스템에서의 채널을 설명하기 위한 도면.
도 2는 2개의 송신 안테나와 QPSK 모듈레이션 환경에서 수신단에서의 추정된 맵핑점과 수신신호를 설명하기 위한 도면.
도 3은 같은 부호를 갖는 후보 벡터를 선택하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 4는 기설정된 범위 내의 후보 벡터를 선택하는 방법을 설명하기 위한 도면.
도 5 및 도 6은 Log-Likelihood Computation을 한 BER 성능을 설명하기 위한 도면.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 용이하게 이해할 수 있도록 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 기재에 의해 정의된다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자 이외의 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

이하, 도 1 내지 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 MIMO 채널에서 LLR 추정 방법을 설명한다. 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 MIMO 시스템에서의 채널을 설명하기 위한 도면이고, 도 2는 2개의 송신 안테나와 QPSK 모듈레이션 환경에서 수신단에서의 추정된 맵핑점과 수신신호를 설명하기 위한 도면이며, 도 3은 같은 부호를 갖는 후보 벡터를 선택하는 방법을 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 기설정된 범위 내의 후보 벡터를 선택하는 방법을 설명하기 위한 도면이며, 도 5 및 도 6은 Log-Likelihood Computation을 한 BER 성능을 설명하기 위한 도면이다.

MIMO 시스템에서는 N개의 송신 안테나와 M개의 수신안테나를 이용하여 통신을 한다. LDPC와 결합된 MIMO 시스템의 채널 블록도는 도 1에 도시된 바와 같다.

채널 환경은 심볼 주기 T 동안 서로 독립적인 분포를 갖는 레일레이 페이딩 채널로써 주기 T동안 채널의 변화는 없고, 수신단에서는 채널 추정을 정확히 알고 있다고 가정한다.

이때의 수신 신호

는 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.

여기서

는 송신신호에 대한 시간이며,

는 시간

t에서

번째 송신안테나에서의 전송 심볼이고,

는

i번째 송신안테나와

j번째 수신 안테나에서의 페이딩 진폭이며,

는 가우시안 잡음이다.

MIMO 시스템에서의 수신 신호

는 송신 안테나의 수 N 만큼의 데이터가 결합되어 수신된 신호이다. 그러므로 수신단에서는 수신된 신호를 N개의 비트로 분리하는 방법에 있어서 큰 성능 차이와 많은 계산량을 필요로 한다.

분 발명은 log-likelihood computation에 필요한 계산량을 줄이기 위해 기존의 log-likelihood computation방법에 후보 벡터를 이용한다.

이하에서 기존의 Log-Likelihood Computation을 설명한다.

Log-likelihood computation을 이용하여 수신된 신호

를 N개의 비트로 분리하는 방법은 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다. 즉, 수신된 신호

는 수학식 2와 같이 나타낼 수 있고,

같은 시간 관점에서 t를 없애면 수신된 신호

는 수학식 3과 같다.

수신된 신호의 개수가 m이면 n×m개의 부호화 비트를 포함하는 것을 알 수가 있다. N개의 송신안테나에서 송신된 신호

와 m개의 수신된 신호를 수학식 4로 나타낼 수 있다.

번째의 데이터를 분리하기 위한 log-likelihood computation은 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.

수학식 5는 다시 수학식 6으로 나타낼 수 있고,

로부터 독립적으로 주어진 수신 신호

로부터

이므로, 수학식 6은 다시 수학식 7로 나타낼 수 있다.

수학식 5와 같이 기존의 log-likelihood computation 방식은 송신 안테나의 수가 N개일 경우, 모듈레이션 방식이 BPSK이면 2N개의 맵핑점들과 수신신호와의 distance 계산이 필요하고, QPSK에서는 4N개, M-PSK에서는 MN개의 distance 계산이 필요함으로 수신단에서의 계산이 복잡하게 된다.

이하에서는 본 발명의 계산량 알고리즘을 설명한다.

기존의 LLR 방법에서는 MN개의 distance 계산이 필요하여 수신단에서의 계산량이 커지므로, 본 발명에서는 계산량을 줄이기 위해 수신된 신호와 근접한 맵핑점인 후보벡터를 이용한다.

2개의 송신 안테나와 QPSK modulation을 할 경우의 채널 추정된 레이 페이딩으로 인하여 변화된 맵핑점들과 수신된 신호

는 도 2에 도시된 바와 같다.

후보 벡터를 이용하여 log-likelihood computation를 하는 방법은 BER 성능에 영향을 가장 적게 영향을 미치는 조건을 갖고, 수신된 신호의 I-ch, Q-ch 값의 부호와 수신단에서의 추정된 맵핑점들이 같은 부호를 가지는 경우에서 후보 벡터로 선택하는 방법과 수신 신호

에 기설정된 범위 안에 들어오는 벡터들을 후보 벡터로 선택하는 방법을 포함한다.

첫 번째 방법인 같은 부호를 후보 벡터로 선택하는 방법에는 도 3에 도시된 바와 같이, 0010, 0101, 0011, 0001이 후보 벡터로 선택되는데, 이는 log-likelihood computation에서 c1의 binary 1에 해당되는 비트 값이 존재하지 않아 log-likelihood computation을 할 수 없는 경우가 발생하여 BER 성능이 떨어지는 문제점이 있다.

두 번째 방법으로 도 4에 도시된 바와 같이, -1.3<

<1.3와 같은 기설정된 범위 안에 들어오는 벡터들을 후보 벡터로 선택한다. 즉 기설정된 범위 안에 위치한 0101, 0000, 1011을 후보 벡터로 선택한다. 이렇게 함으로써 첫 번째 방법의 문제점(비트 값이 존재하지 않는 것)을 해결할 수 있다.

전술한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이, BPSK에서 수신 안테나가 2개일 때의 성능이 1개일 때보다 다이버시티 이득으로 인하여 BER 10-4을 기준으로 3.6dB 정도 개선되고, QPSK일 때에는 4.8dB 정도의 성능 차가 있다.

표 1은 각각의 상황에서의 log-likelihood computation을 할 때의 계산량이다. 수신 신호를 송신 안테나의 수와 동일한 수의 데이터로 분리하기 위하여 뺄셈과 제곱 그리고 가장 가까운 거리를 구하기 위하여 최소값을 선택하는 계산이 필요하다. 이를 통해 modulation 방식(BPSK, QPSK, M-PSK)과 송수신 안테나의 수가 늘어남에 따라 계산량이 크게 늘어남을 알 수 있다.

	transmit /receive antenna	뺄셈	제곱	최소값
BPSK	2/1	4	4	4
	2/2	8	8	8
QPSK	2/1	16	16	56
	2/2	32	32	112
뺄셈
제곱
최소값

이상 바람직한 실시예와 첨부도면을 참조하여 본 발명의 구성에 관해 구체적으로 설명하였으나, 이는 예시에 불과한 것으로 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범주내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (2)

1. 후보 벡터를 이용하여 log-likelihood computation를 하는 MIMO 채널에서 LLR 추정 방법에 있어서,
   수신단에서 추정된 맵핑점 중 수신 신호의 I-ch, Q-ch 값을 기준으로 기설정된 범위 안에 위치한 매핑점을 상기 후보 벡터로 선택하는 단계; 및
   선택된 상기 후보 벡터를 이용하여 상기 log-likelihood computation하는 단계
   를 포함하는 MIMO 채널에서 LLR 추정 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 log-likelihood computation하는 단계는 상기 수신 신호를 상기 송신 안테나의 수와 동일한 수의 데이터로 분리하기 위해 상기 송신 안테나의 수, 수신 안테나의 수 및 모듈레이션 방식을 반영하여 log-likelihood computation하는 단계인 것
   인 MIMO 채널에서 LLR 추정 방법.

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