KR20150017657A - 간섭 회피를 위해 데이터 심볼 변환하는 방법 및 장치 - Google Patents

간섭 회피를 위해 데이터 심볼 변환하는 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

간섭 회피를 위해 데이터 심볼 변환하는 방법 및 장치가 개시되어 있다. 데이터 심볼 변환 방법은 복수개의 적절한 데이터 심볼을 복수개의 데이터스트림으로 분할하는 단계, 복수의 데이터 스트림 각각에 대해 개별적인 스펙트럴 가중치를 부여하는 단계, 개별적인 스펙트럴 가중치가 부여된 상기 복수의 데이터스트림을 하나의 최종 데이터스트림으로 합치는 단계, 최종 데이터스트림에 대해 IDFT(inverse discrete Fourier transform)를 수행하는 단계와 IDFT를 수행한 복수의 데이터스트림에 대해 CP(cyclic prefix)를 추가하는 단계를 포함할 수 있되, 개별적인 스펙트럴 가중치가 부여된 상기 복수의 데이터스트림 각각은 부적절한 데이터 심볼을 포함할 수 있다.

Description

간섭 회피를 위해 데이터 심볼 변환하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR TRANSFORMING DATA SYMBOL FOR INTERFERENCE AVOIDANCE}
본 발명은 무선 통신에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 셀룰러 네트워크에서 송신 및 수신되는 신호를 생성하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 무선 인터넷 등 초고속 무선 통신을 필요로 하는 서비스가 급증하고 있다. 이에 따라 차세대 무선 통신 시스템을 위한 초고속 무선 통신을 보장할 수 있는 통신 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 여러명의 사용자가 통신을 위한 시간, 주파수, 공간 등의 자원을 효율적으로 사용하기 위한 연구가 많이 진행되었다. 하지만 기존의 주파수 분할 접속, 시분할 접속, 코드 분할 접속 기법 등의 기술로는 주어진 자원에 비해 사용자가 많을 때 사용자간 간섭으로 인해 초고속 통신을 위한 높은 채널 용량을 얻을 수 없다는 문제점이 있다.
따라서, 최근에는 사용자간 간섭으로 인해 높은 채널 용량을 얻을 수 없는 문제점을 해결하기 위해 원하는 신호와 원하지 않는 간섭을 서로 다른 공간으로 나누어 전송하게 되는 간섭 정렬(interference alignment, IA) 기술이 제안되어 송수신 기법상의 이론적 발전을 거듭하고 있다. 이러한 기법은 일반적인 간섭 채널의 다중 사용자 환경에서 복잡한 오류 정정 부호화 없이 간섭에 의한 성능 저하를 방지하고, 동시에 주어진 자원의 이용을 극대화하여 최대 자유도(degree-of-freedom)를 얻고, 이에 따라 높은 채널 용량을 얻을 수 있음이 증명되었다.
구체적으로, 이러한 간섭 정렬 기술은 신호 대 잡음비가 매우 높은 상황에서 간섭 채널의 채널용량을 거의 달성할 수 있다는 것이 밝혀졌다. 이러한 간섭 정렬 기술은 비단 간섭 채널뿐 아니라 셀룰러 네트워크로 확장되어 연구되고 있다. 두 개의 셀로 이루어진 셀룰러 네트워크에서 다른 셀에 위치한 사용자들이 현재 셀의 기지국으로 미치는 간섭 신호들이 특정한 신호 공간으로 정렬되어 수신되도록 할 수 있음이 밝혀졌으며, 이에 따라 현재 셀 내의 사용자들을 위한 신호 공간을 많이 확보할 수 있게 된다. 예를 들어 각 사용자들이 하나의 스트림을 전송한다고 할 경우, 이 사용자들이 다른 셀의 기지국으로 미치는 간섭 신호가 한 차원의 신호공간으로 정렬되어 수신되도록 할 수 있다.
본 발명의 목적은 간섭 회피를 위해 데이터 심볼 변환하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 간섭 회피를 위해 데이터 심볼 변환하는 방법을 수행하는 장치를 제공하는 것이다.
상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 데이터 심볼 변환 방법은 복수개의 적절한 데이터 심볼을 복수개의 데이터스트림으로 분할하는 단계, 상기 복수의 데이터 스트림 각각에 대해 개별적인 스펙트럴 가중치를 부여하는 단계, 상기 개별적인 스펙트럴 가중치가 부여된 상기 복수의 데이터스트림을 하나의 최종 데이터스트림으로 합치는 단계, 상기 최종 데이터스트림에 대해 IDFT(inverse discrete Fourier transform)를 수행하는 단계와 상기 IDFT를 수행한 상기 복수의 데이터스트림에 대해 CP(cyclic prefix)를 추가하는 단계를 포함할 수 있되, 상기 개별적인 스펙트럴 가중치가 부여된 상기 복수의 데이터스트림 각각은 부적절한 데이터 심볼을 포함할 수 있다.
상술한 본 발명의 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 데이터 심볼 변환을 수행하는 단말에 있어서, 상기 단말은 무선 신호를 송신 및 수신하기 위해 구현된 RF(radio frequency)부와 상기 RF부와 선택적으로 연결되는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는, 복수개의 적절한 데이터 심볼을 복수개의 데이터스트림으로 분할하고, 상기 복수의 데이터 스트림 각각에 대해 개별적인 스펙트럴 가중치를 부여하고, 상기 개별적인 스펙트럴 가중치가 부여된 상기 복수의 데이터스트림을 하나의 최종 데이터스트림으로 합치고, 상기 최종 데이터스트림에 대해 IDFT(inverse discrete Fourier transform)를 수행하고, 상기 IDFT를 수행한 상기 복수의 데이터스트림에 대해 CP(cyclic prefix)를 추가하도록 구현될 수 있되, 상기 개별적인 스펙트럴 가중치가 부여된 상기 복수의 데이터스트림 각각은 부적절한 데이터 심볼을 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 간섭 회피를 위한 신호를 생성하는 방법 및 장치를 사용하는 경우, OFDMA(orthogonal frequency division multiple access) 전송 장치 및 CPDMA(code phase division multiple access) 전송 장치를 사용하여 적절한(proper) 심볼 입력을 기반으로 송신단에서 원하는 2D(2 dimensional) PSD(power spectral density)와 2D complementary PSD(power spectral density)를 가지는 부적절한(improper) 복소 신호를 만들어 낼 수 있다. 부절함을 갖는 심볼을 이용하는 경우, 사용자 숫자가 포화된 셀룰러 네트워크에서 기존의 방법보다 향상된 성능을 가질 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 적절한 데이터 심볼을 부적절한 데이터 심볼로 변경하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 부적절한 복소수 신호의 대칭적인 요소(symmetric components)와 주기적인 요소(periodic component)를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 생성된 부적절한 신호를 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명이 제시하는 CPDMA를 기반으로 한 부적절한 신호를 생성하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 부적절한 신호의 상관성을 나타낸 개념도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 CPDMA를 기반으로 한 부적절한 신호를 생성하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 부적절한 신호의 상관성을 나타낸 개념도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 신호 변환 방법을 나타낸 개념도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 신호 변환 방법을 나타낸 개념도이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 무선통신 시스템을 나타낸 블록도이다.
단말(User Equipment, UE)은 고정되거나 이동성을 가질 수 있으며, MS(mobile station), MT(mobile terminal), UT(user terminal), SS(subscriber station), 무선기기(wireless device), PDA(personal digital assistant), 무선 모뎀(wireless modem), 휴대기기(handheld device) 등 다른 용어로 불릴 수 있다.
기지국은 일반적으로 단말과 통신하는 고정된 지점(fixed station)을 말하며, eNB(evolved-NodeB), BTS(Base Transceiver System), 액세스 포인트(Access Point) 등 다른 용어로 불릴 수 있다.
최근 무선 인터넷 등 초고속 무선 통신을 필요로 하는 서비스 및 이용자가 급증하고 있다. 특히 도심지의 유동 인구 밀집 지역에서는 통신 시스템이 지원하는 용량보다 많은 이용자가 존재해 개개인의 서비스 품질 (Quality of Service)를 만족시키기 어렵다. 다수의 단말이 요구하는 서비스 품질을 만족시키기 위해 간섭 정렬(interference alignment) 기술이 연구되고 있다.
기존의 간섭 정렬 기술의 경우, 간섭 채널(Interference channel)만이 고려되고 다이렉트 채널(direct channel)이 고려되지 않아 있다. 다이렉트 채널은 상향링크의 경우, 단말(또는 MS(mobile station))이 자신이 속한 기지국(또는 BS(base station))으로 신호를 전송하는 채널, 하향링크의 경우 BS(base station)이 자신의 영역 내에 있는 MS(mobile station)으로 신호를 전송하는 채널을 지시한다. 셀룰러 네트워크 간섭 정렬(cellular network interference alignment)뿐만 아니라 간섭 네트워크 간섭 정렬도 가장 주된 목적이 간섭의 정렬이기 때문에 간섭 채널만이 고려가 되고 다이렉트 채널은 고려되지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 이러한 간섭 정렬 방법은 무한한 SNR(infinite SNR)이 아닌 유한한 SNR(finite SNR) 구간에서는 최적이 아닐 수 있다. 만약, 간섭 정렬 방법에서 다이렉트 채널이 고려될 경우, 단말 또는 기지국에서 요구되는(desired) 신호가 수신되는 이득(gain)을 높일 수 있다. 따라서, 간섭 정렬 방법에서 다이렉트 채널이 고려될 경우, 보다 높은 썸-레이트(sum-rate)를 달성할 수 있다. 간섭 정렬 방법에서 다이렉트 채널이 고려되는 경우, 글로벌(global) 채널 정보가 필요할 수 있다.
최근 많은 간섭 정렬 방법들에서 글로벌 채널 정보를 가지고 있는 어떤 노드가 존재하여 이 노드가 각 기지국이나 단말에게 간섭 정렬을 위한 전송 방법을 알려주는 것이 일반적이다. 하지만 이러한 글로벌 채널 정보를 특정 노드가 알기는 어려울 수 있다.
분산 간섭 정렬(Distributed IA)는 위와 같은 기존의 간섭 채널에서의 간섭 정렬 문제점을 해결하려는 대표적인 알고리즘이다. 간섭 채널에서의 분산 간섭 정렬 방법은 대표적으로 Max-SINR(signal to interference-plus-noise ratio) 알고리즘과 MMSE(minimum mean square error)-IA 및 이와 유사한 반복 알고리즘(iterative algorithm)들이 복수개가 존재한다. 이러한 분산 간섭 정렬 방법은 채널의 상보성(reciprocity)을 기반으로 수행될 수 있다. 채널의 상보성은 일반적으로 TDD(time-division duplexing)를 사용하는 환경에서 성립할 수 있다.
채널의 상보성이 성립하는 경우, 수신기에서 최소한의 간섭을 받으려고 설정한 수신 빔의 방향은 반대로 수신기가 송신을 수행시 다른 송신기들에게 최소한의 간섭을 미치는 방향이 된다.
하지만 다수의 단말로 인해 포화된 상태의 네트워크에서는 신호 공간의 부족으로 원하는 신호와 원하지 않는 간섭 신호의 분리가 힘들어진다. 따라서, 기존의 Max-SINR, MMSE-IA 알고리즘만으로는 만족할만한 성능을 달성할 수 없다. 따라서 본 발명의 실시예에서는 셀 내 사용자들의 수가 포화 상태로 신호 공간이 부족한 경우, 분산 간섭 정렬을 활용할 수 있는 신호 공간을 임의로 확보하는 방법에 대해 개시한다.
상보적 자기 상관 관계 계수가 0인 확률 변수(또는 랜덤 변수)를 적절하다(proper) 또는 적절한 확률 변수라고 할 수 있다. 반대로 상보적 자기 상관 관계 계수가 0이 아닌 확률 변수를 부적절하다(improper), 부적절한 확률 변수라고 할 수 있다. 일반적으로 통신에 사용하는 심볼은 복소수(complex) 값을 가지는 적절한 확률 변수이다. 즉, 통신에 사용되는 심볼은 실수 부분의 파워와 허수 부분의 파워를 가지며 서로 상관 관계가 0인 특성을 갖는다. 하지만 포화된 상태의 셀룰러 네트워크에서 신호 공간의 부족으로 원하는 간섭 정렬 성능을 얻기 위해서는 신호 공간의 확보가 필요하다. 이를 해결하기 위해서는 보내는 심볼의 부적절함을 이용해 신호 공간을 확보하는 것이 필요한다.
즉, 본 발명의 실시예에 따른 간섭 정렬 방법에서는 포화된 상태의 셀룰러 네트워크에서 간섭 정렬의 성능을 확보하기 위해 부적절한 심볼을 고려해 사용자 숫자가 포화된 셀룰러 네트워크에서 기존의 방법보다 향상된 성능을 신호 공간을 확보할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 적절한 데이터 심볼을 부적절한 데이터 심볼로 변경하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 1에서는 OFDMA 기반의 송신 구조를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 적절한 데이터 심볼
Figure pat00001
이 프리코딩된 데이터 심볼 벡터(precoded data symbol vector)
Figure pat00002
로 변환되는 과정을 나타낸다. 여기서, i는 사용자 인덱스를 나타내고 m은 블록 인덱스를 나타낸다. 하나의 블록은 단말 또는 기지국이 상향링크 전송 또는 하향링크 전송하는 데이터의 정보 단위를 의미할 수 있다.
적절한 데이터 심볼
Figure pat00003
은 아래의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
<수학식 1>
Figure pat00004
여기서, LM은 블록 길이(block length),
Figure pat00005
는 순환 프리픽스 길이(cyclic prefix length)이다.
적절한 데이터 심볼
Figure pat00006
은 2M 길이를 가진 L/2개의 분할 데이터 심볼 스트림(
Figure pat00007
)을 포함할 수 있다. 각각의 분할 데이터 심볼 스트림은 아래의 수학식 2와 같다.
<수학식 2>
Figure pat00008
각각의 분할 데이터 심볼 스트림
Figure pat00009
에서 패딩되는 0의 개수는
Figure pat00010
개 이다.
Figure pat00011
를 결정하는 방법에 대해서는 아래에서 상술한다.
각각의 분할 데이터 심볼 스트림에서는 스펙트럴 가중치가
Figure pat00012
가 부여될 수 있다(100).
스펙트럴 가중치
Figure pat00013
가 부여된 각각 분할 스트림은
Figure pat00014
으로 결정될 수 있다.
Figure pat00015
는 2Mx1 벡터로써 아래의 수학식 3과 같이 정의될 수 있다.
<수학식 3>
Figure pat00016
여기서,
Figure pat00017
이다.
수학식 3처럼
Figure pat00018
를 정의하는 이유는 생성하고자 하는 신호
Figure pat00019
는 부적절한 복소수이므로 도 2에서처럼 주기적인(periodic) 부분과 대칭적인(symmetric) 부분에만 상관성이 있기 때문이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 부적절한 복소수 신호의 대칭적인 요소(symmetric components)와 주기적인 요소(periodic component)를 나타낸다.
따라서
Figure pat00020
의 분산 행렬(covariance matrix)을
Figure pat00021
라고 하면,
Figure pat00022
는 아래의 수학식 4를 만족하도록 결정될 수 있다.
<수학식 4>
Figure pat00023
여기서
Figure pat00024
는 각각 사이즈 MxM인 행렬이며, 각각 2D(2 dimensional) PSD(power spectral density)와 2D complementary PSD(power spectral density)로 결정될 수 있는 함수이며 주파수 위치 fk에서의 스펙트럴 상관관계들을 나타낸다.
수학식 4에서
Figure pat00025
는 사이즈
Figure pat00026
허미시안 행렬(Hermitian matrix)이다. 이제 여기서
Figure pat00027
를 정의하면 아래의 수학식 5와 같다.
Figure pat00028
는 각각의 분할 데이터 심볼 스트림
Figure pat00029
에서 패딩되는 0의 개수를 나타낼 수 있다.
<수학식 5>
Figure pat00030
이제
Figure pat00031
는 아래의 수학식 6의 연산을 통해 얻을 수 있게 된다.
<수학식 6>
Figure pat00032
수학식 6의
Figure pat00033
는
Figure pat00034
를 아래의 수학식 7처럼 고유값 분해(eigenvalue decomposition)을 하였을 경우 얻어지는 행렬이다.
Figure pat00035
는 내림차순으로 정렬된 대각 행렬이라고 가정한다. 즉,
Figure pat00036
의 마지막
Figure pat00037
개의 대각 엔트리는 0으로 결정된다.
<수학식 7>
Figure pat00038
수학식 6을 기반으로
Figure pat00039
를 결정하고, 수학식 3의 관계를 통해
Figure pat00040
를 결정할 수 있다.
이렇게 생성된
Figure pat00041
는 LM 포인트 중심의 IDFT(inverse discrete fourier transform)
Figure pat00042
(120)을 기반으로 LMx1 행렬인
Figure pat00043
로 생성될 수 있다. LMx1 행렬인
Figure pat00044
는 CP(140)를 더하여
Figure pat00045
로 생성될 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에서는,
Figure pat00046
이고
Figure pat00047
로 주어진 경우, 부적절한 신호를 생성하는 방법에 대해 개시한다. 이 경우 수학식 5에 의해
Figure pat00048
으로 구해진다.
우선
Figure pat00049
는 아래의 수학식 8과 같이 정의될 수 있다.
<수학식 8>
Figure pat00050
수학식 7을 기반으로
Figure pat00051
에 대한 고유값 분해(eigenvalue decomposition)을 수행하면,
Figure pat00052
가 결정될 수 있다.
Figure pat00053
가 결정된 경우, 아래의 수학식 9와 같이
Figure pat00054
를 결정하기 위해
Figure pat00055
를 계산할 수 있다.
<수학식 9>
Figure pat00056
Figure pat00057
를 기반으로 수학식 6을 사용하여
Figure pat00058
를 구하면, 아래의 수학식 10과 같이 표현될 수 있다.
<수학식 10>
Figure pat00059
이렇게 구해진
Figure pat00060
를 가지고
Figure pat00061
를 결정할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 생성된 부적절한 신호를 나타낸 개념도이다.
도 3을 참조하면, 전술한 방법을 통해 생성된 신호의 스펙트럴 상관 관계는 대칭정 상관 관계(symmetric correlation)만을 가지는 부적절한 복소수(improper-complex) 신호가 생성될 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에서는 CPDMA를 기반으로 한 부적절한 복소 신호를 생성하는 방법에 대해 개시한다.
도 4는 본 발명이 제시하는 CPDMA를 기반으로 한 부적절한 신호를 생성하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 4를 참조하면, 적절한 신호인
Figure pat00062
을 기반으로 부적절한 신호인
Figure pat00063
를 생성하는 방법을 나타낸다.
적절한 신호인
Figure pat00064
는 L-포인트 중심의 DFT
Figure pat00065
(400)을 수행할 수 있다. 적절한 신호인
Figure pat00066
에 L-포인트 중심의 DFT
Figure pat00067
(400)을 수행한 결과와 그 결과에 복소 켤례(complex conjugate)를 수행한 결과에 각각에 대하여 반복을 수행하고 및 스펙트럼 가중치(repetition and spectral weighting)(
Figure pat00068
)(420)를 부여하여 LMx1 행렬을 생성할 수 있다. 복소 켤례를 수행 결과에는 추가적으로 플립(flip)
Figure pat00069
(430)을 수행할 수 있다.
두 개의 결과는 합해져
Figure pat00070
를 생성할 수 있다. 생성된
Figure pat00071
는 수학식 11과 같이 표현될 수 있다.
<수학식 11>
Figure pat00072
수학식 11에서
Figure pat00073
일 수 있다.
위와 같이 결정된
Figure pat00074
는 LM 포인트 중심의 IDFT
Figure pat00075
(440)을 적용하여
Figure pat00076
로 생성될 수 있다.
Figure pat00077
에 대해 순환 쉬프트(460)를 추가하여
Figure pat00078
를 생성할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 부적절한 신호의 상관성을 나타낸 개념도이다.
도 5에서는 도 4와 같이 CPDMA를 기반으로 생성된 부적절한 신호의 상관성을 나타낸다.
도 5를 참조하면, 부적절한 신호는 L 서브캐리어마다 주기적(periodic) 상관성을 가지고 복소 켤례를 수행한 신호도 역시 상관성을 가질 수 있다. 이러한 방법으로 만들어진 신호는 실수 관점에서 랭크 2(rank-2)의 신호 전송이 될 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 CPDMA를 기반으로 한 부적절한 신호를 생성하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 6에서는 실수의
Figure pat00079
을 기반으로 부적절한 신호인
Figure pat00080
를 생성하는 방법을 나타낸다.
적절한 신호인
Figure pat00081
는 L-포인트 중심의 DFT
Figure pat00082
(600)을 수행할 수 있다. 적절한 신호인
Figure pat00083
에 L-포인트 중심의 DFT
Figure pat00084
(600)을 수행한 결과와 그 결과에 반복 및 스펙트럼 가중치(repetition and spectral weighting)(
Figure pat00085
)(620)를 부여하여 LMx1 행렬인
Figure pat00086
를 생성할 수 있다.
생성된
Figure pat00087
는 수학식 11과 같이 표현될 수 있다.
<수학식 12>
Figure pat00088
위와 같이 결정된
Figure pat00089
는 LM 포인트 중심의 IDFT
Figure pat00090
(640)을 적용하여
Figure pat00091
로 생성될 수 있다.
Figure pat00092
에 대해 순환 쉬프트(660)를 추가하여
Figure pat00093
를 생성할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 부적절한 신호의 상관성을 나타낸 개념도이다.
도 7에서는 도 5와 같이 CPDMA를 기반으로 생성된 부적절한 신호의 상관성을 보여준다.
도 7을 참조하면, L 서브캐리어마다 주기적 상관성이 만들어지고, 대칭적인 부분에 또한 상관성이 만들어진다. 이 방법으로 만들어진 신호는 실수 관점에서 랭크-1(rank-1)의 신호 전송이 될 수 있다.
이러한 방법뿐만 아니라 다른 다양한 방법이 부적절한 신호를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 신호 변환 방법을 나타낸 개념도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 신호 변환 방법은 만들고자 하는 신호의 부적절성을 이용하여 변환을 수행할 수 있다.
Figure pat00094
과
Figure pat00095
는 각각 랜덤 벡터
Figure pat00096
의 자기 상관 관계 행렬과 상보적 자기 상관 관계 행렬을 나타낼 수 있다. 타카기(Takagi) 분해에 의해서
Figure pat00097
는 아래의 수학식 13과 같이 분해될 수 있다.
<수학식13>
Figure pat00098
수학식 13에서
Figure pat00099
는 유니터리(unitary) 행렬이며,
Figure pat00100
는 대각 성분이 0과 1사이의 값을 갖는 대각 행렬이다. 여기서
Figure pat00101
을
Figure pat00102
의 l번째 대각 성분이라 하고,
Figure pat00103
는
Figure pat00104
이 1인 것의 개수로 정의되는 부적절성 상수일 수 있다.
이러한 정의를 이용하면,
Figure pat00105
의 자기 상관 관계 행렬은 아래의 수학식 14와 같이 구해질 수 있다.
<수학식 14>
Figure pat00106
적절성을 갖는 랜덤 벡터
Figure pat00107
에 대해서,
Figure pat00108
의 자기상관관계 행렬은
Figure pat00109
이다. 따라서
Figure pat00110
을
Figure pat00111
앞에 곱해주면, 상보적 자기 상관 관계 행렬을
Figure pat00112
로 갖는
Figure pat00113
를 얻을 수 있다.
이제 필요한 적절성을 갖는 랜덤 벡터
Figure pat00114
의 길이를 줄이기 위해서,
Figure pat00115
가 1인 것을 이용하여 동일한
Figure pat00116
를 얻도록 할 수 있다.
Figure pat00117
가 1인 경우, 위
Figure pat00118
에서 대각 성분이 0인 위치가 있으므로, 이에 해당하는 위치에 있는 적절성을 갖는 랜덤 벡터
Figure pat00119
의 성분을 없애도 동일한 결과를 얻을 수 있다.
이를 수식으로 설명하자면, 수학식 13에서의 분해를 이용하여, 자기 상관 관계 행렬과 상보적 자기 상관 관계 행렬을
Figure pat00120
와
Figure pat00121
로 각각 갖는 부적절성을 갖는 랜덤 벡터
Figure pat00122
를 적절성을 갖는 랜덤 벡터
Figure pat00123
로부터 아래의 수학식 15와 같이 구할 수 있다.
<수학식 15>
Figure pat00124
수학식 15와 같이 랜덤 벡터
Figure pat00125
와 그의 복소 켤레가 좌변처럼 구해지면, 랜덤 벡터
Figure pat00126
만을 추출하여 사용하면 된다. 수학식 15 에서 NxN 행렬 T는 아래의 수학식 16으로 정의되는 행렬이다.
<수학식 16>
Figure pat00127
또한, 복소 랜덤 벡터
Figure pat00128
의 자기 상관 관계 행렬은 단위 행렬이며, 상보적 자기 상관 관계 행렬은 0이다. 상기 수학식 15에서 행렬
Figure pat00129
는 크기가 N인 단위행렬일 수 있으며, 복소 랜덤 벡터
Figure pat00130
의 길이는 N이 된다. 또는, 행렬
Figure pat00131
는 크기가 N인 단위 행렬에서
Figure pat00132
가 1에 해당하는
Figure pat00133
에 대해서
Figure pat00134
번째 열을 삭제한 행렬로 정의될 수 있으며, 이 경우에는
Figure pat00135
의 크기는
Figure pat00136
가 되고, 복소 랜덤 벡터
Figure pat00137
의 길이는
Figure pat00138
가 되며, 이는
Figure pat00139
보다 작지 않은 최소 정수를 의미한다. 여기에서
Figure pat00140
가 홀수일 경우에는 행렬 곱하기가 가능하도록
Figure pat00141
에 임의의 위치에 성분이 모두 0인 열을 삽입해주어 새로 정의한 후 계산할 수 있다. 예를 들어
Figure pat00142
인 경우에는 복소 랜덤 벡터
Figure pat00143
의 길이는
Figure pat00144
가 되고,
Figure pat00145
의 길이는
Figure pat00146
가 된다. 이렇게 되면 수학식 15에서 행렬 곱셈을 할 수 없으므로 행렬간의 크기를 맞추기 위해
Figure pat00147
에 임의의 위치에 성분이 모두 0인 열을 삽입해주어 N-by-(N-4)로 만들어주는 것이다.
수학식 15와 같이 변환하였을 경우, 랜덤 벡터
Figure pat00148
는 부적절성을 갖는 복소 랜덤 벡터가 되며, 자기상관관계 행렬과 상보적 자기상관관계 행렬을
Figure pat00149
와
Figure pat00150
로 각각 갖는다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 신호 변환 방법을 나타낸 개념도이다.
도 9에서는 반대로 신호의 부적절성을 이용하여 변환된 랜덤 벡터
Figure pat00151
로부터 적절성을 갖는 랜덤 벡터
Figure pat00152
를 구하는 방법에 대해 개시한다.
수학식 15의 역변환은 아래의 수학식 17과 같이 구해질 수 있다.
<수학식 17>
Figure pat00153
여기에서 행렬
Figure pat00154
는 행렬
Figure pat00155
의 슈도 역행렬로 정의할 수 있다. 즉, 행렬
Figure pat00156
는 대각 성분 중 0 값을 갖는 성분을 제외하고는 역수를 취하고, 0인 성분은 그대로 0으로 갖는 행렬일 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에서는 도 7 및 도 8에서 전술한 변환 방법에 대한 구체적인 예를 들어 설명한다.
계산하고자 하는 랜덤 벡터 X의 자기 상관 관계 행렬과 상보적 자기 상관 관계 행렬이 각각
Figure pat00157
와
Figure pat00158
로 주어져있다고 가정하자. 이 경우에, 수학식 13의 Takagi 분해를 적용하면,
Figure pat00159
와
Figure pat00160
이고, 따라서
Figure pat00161
이다. 따라서 k=1 인 것이 1개 있으므로,
Figure pat00162
가 된다. 그리고
Figure pat00163
와 같이 정해진다. 이 때, 수학식 15는 아래와 같이 쓰여질 수 있다.
<수학식 15>
Figure pat00164
이제
Figure pat00165
를 만족하는 적절한 랜덤 벡터
Figure pat00166
를 발생시켜 상기 수학식을 이용하면 우리가 원하는 부적절한 랜덤 벡터 X가 구해진다. 예를 들어 발생된 d가
Figure pat00167
일 경우, 상기 수학식을 이용해
Figure pat00168
를 구하면
Figure pat00169
가 얻어진다. 이렇게 구해진 랜덤 벡터
Figure pat00170
는 자기 상관 관계 행렬과 상보적 자기 상관 관계 행렬이 각각
Figure pat00171
와
Figure pat00172
이다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 무선통신 시스템을 나타낸 블록도이다.
도 10을 참조하면, 기지국(1000)은 프로세서(processor, 1010), 메모리(memory, 1020) 및 RF부(RF(radio frequency) unit, 1030)을 포함한다. 메모리(1020)는 프로세서(1010)와 연결되어, 프로세서(1010)를 구동하기 위한 다양한 정보를 저장한다. RF부(1020)는 프로세서(1010)와 연결되어, 무선 신호를 송신 및/또는 수신한다. 프로세서(1010)는 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 전술한 실시예에서 기지국의 동작은 프로세서(1010)에 의해 구현될 수 있다.
마찬가지로 단말(1050)은 프로세서(1060), 메모리(1070) 및 RF부(1080)을 포함한다. 메모리(1070)는 프로세서(1060)와 연결되어, 프로세서(1060)를 구동하기 위한 다양한 정보를 저장한다. RF부(1080)는 프로세서(1060)와 연결되어, 무선 신호를 송신 및/또는 수신한다. 프로세서(1060)는 제안된 기능, 과정 및/또는 방법을 구현한다. 전술한 실시예에서 단말의 동작은 프로세서(960)에 의해 구현될 수 있다.
예를 들어, 프로세서(1010, 1060)는 셀룰러 네트워크에서 부적절한 신호를 기반으로 간섭 정렬을 수행할 수 있다. 프로세서(1010, 1060)는 복수개의 적절한 데이터 심볼을 복수개의 데이터스트림으로 분할하고, 복수의 데이터 스트림 각각에 대해 개별적인 스펙트럴 가중치를 부여할 수 있다. 또한, 프로세서(1010, 1060)는 개별적인 스펙트럴 가중치가 부여된 상기 복수의 데이터스트림을 하나의 최종 데이터스트림으로 합치고, 최종 데이터스트림에 대해 IDFT(inverse fourier transform)를 수행하고, IDFT를 수행한 복수의 데이터스트림에 대해 CP(cyclic prefix)를 추가하도록 구현될 수 있다. 개별적인 스펙트럴 가중치가 부여된 상기 복수의 데이터스트림 각각은 부적절한 데이터 심볼을 포함할 수 있다.
프로세서는 ASIC(application-specific integrated circuit), 다른 칩셋, 논리 회로 및/또는 데이터 처리 장치를 포함할 수 있다. 메모리는 ROM(read-only memory), RAM(random access memory), 플래쉬 메모리, 메모리 카드, 저장 매체 및/또는 다른 저장 장치를 포함할 수 있다. RF부는 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 메모리에 저장되고, 프로세서에 의해 실행될 수 있다. 메모리는 프로세서 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 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.

Claims (8)

  1. 데이터 심볼 변환 방법에 있어서,
    복수개의 적절한 데이터 심볼을 복수개의 데이터스트림으로 분할하는 단계;
    상기 복수의 데이터 스트림 각각에 대해 개별적인 스펙트럴 가중치를 부여하는 단계;
    상기 개별적인 스펙트럴 가중치가 부여된 상기 복수의 데이터스트림을 하나의 최종 데이터스트림으로 합치는 단계;
    상기 최종 데이터스트림에 대해 IDFT(inverse discrete Fourier transform)를 수행하는 단계; 및
    상기 IDFT를 수행한 상기 복수의 데이터스트림에 대해 CP(cyclic prefix)를 추가하는 단계를 포함하되,
    상기 개별적인 스펙트럴 가중치가 부여된 상기 복수의 데이터스트림 각각은 부적절한 데이터 심볼을 포함하는 데이터 심볼 변환 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 데이터 스트림은,
    Figure pat00173
    로 결정되고,
    상기
    Figure pat00174
    는
    Figure pat00175
    을
    Figure pat00176
    로 고유값 분해(eigenvalue decomposition)하여 얻어지고,
    상기
    Figure pat00177
    는 유니터리 행렬이고,
    상기
    Figure pat00178
    는 내림차순으로 정렬된 대각 행렬이고,
    상기
    Figure pat00179
    는 상기 복수의 데이터스트림 각각이고,
    상기
    Figure pat00180
    은 상기
    Figure pat00181
    의 분산 행렬(covariance matrix)인 데이터 심볼 변환 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 복수의 데이터스트림 각각에 패딩되는 0의 개수는
    Figure pat00182
    이고,
    상기
    Figure pat00183
    는
    Figure pat00184
    에 의해 결정되고,
    상기 2M은 상기 복수의 데이터스트림 각각의 길이인 데이터 심볼 변환 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기
    Figure pat00185
    는
    Figure pat00186
    를 만족하도록 결정되는 데이터 심볼 변환 방법.
  5. 데이터 심볼 변환을 수행하는 단말에 있어서, 상기 단말은,
    무선 신호를 송신 및 수신하기 위해 구현된 RF(radio frequency)부; 및
    상기 RF부와 선택적으로 연결되는 프로세서를 포함하되, 상기 프로세서는,
    복수개의 적절한 데이터 심볼을 복수개의 데이터스트림으로 분할하고,
    상기 복수의 데이터 스트림 각각에 대해 개별적인 스펙트럴 가중치를 부여하고,
    상기 개별적인 스펙트럴 가중치가 부여된 상기 복수의 데이터스트림을 하나의 최종 데이터스트림으로 합치고,
    상기 최종 데이터스트림에 대해 IDFT(inverse discrete Fourier transform)를 수행하고,
    상기 IDFT를 수행한 상기 복수의 데이터스트림에 대해 CP(cyclic prefix)를 추가하도록 구현되되,
    상기 개별적인 스펙트럴 가중치가 부여된 상기 복수의 데이터스트림 각각은 부적절한 데이터 심볼을 포함하는 단말.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 복수의 데이터 스트림은,
    Figure pat00187
    로 결정되고,
    상기
    Figure pat00188
    는
    Figure pat00189
    을
    Figure pat00190
    로 고유값 분해(eigenvalue decomposition)하여 얻어지고,
    상기
    Figure pat00191
    는 유니터리 행렬이고,
    상기
    Figure pat00192
    는 내림차순으로 정렬된 대각 행렬이고,
    상기
    Figure pat00193
    는 상기 복수의 데이터스트림 각각이고,
    상기
    Figure pat00194
    은 상기
    Figure pat00195
    의 분산 행렬(covariance matrix)인 단말.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 복수의 데이터스트림 각각에 패딩되는 0의 개수는
    Figure pat00196
    이고,
    상기
    Figure pat00197
    는
    Figure pat00198
    에 의해 결정되고,
    상기 2M은 상기 복수의 데이터스트림 각각의 길이인 단말.
  8. 제6항에 있어서,
    상기
    Figure pat00199
    는
    Figure pat00200
    를 만족하도록 결정되는 단말.
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