KR20150061287A - Method for Calculating Soft Value - Google Patents

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KR20150061287A
KR20150061287A KR1020130145208A KR20130145208A KR20150061287A KR 20150061287 A KR20150061287 A KR 20150061287A KR 1020130145208 A KR1020130145208 A KR 1020130145208A KR 20130145208 A KR20130145208 A KR 20130145208A KR 20150061287 A KR20150061287 A KR 20150061287A
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Abstract

The present invention relates to a method for calculating the soft value of a multiple-input multiple-output (MIMO) detector by using a reception signal and channel information. It includes a step of dividing QR by the MIMO detector and sending it to a symbol detector, a step of calculating the log likelihood ratio of each bit for symbols detected by the symbol detector by a soft value outputting device and outputting probability information according to each bit. The log likelihood ratio is induced based on a square Euclidean distance calculation with a transmission vector. When a candidate transmission vector set for calculating the log likelihood ratio is set, signal elements which excludes a signal element of a corresponding number is replaced with signals induced by a MIMO detection technique.

Description

연판정값 산출 방법{Method for Calculating Soft Value}Method for Calculating Soft Value [

본 발명은 연판정값 산출방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 고차 변조 방식 기반을 갖는 MIMO 시스템의 연판정값 산출 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a soft decision value calculation method, and more particularly, to a soft decision value calculation method for a MIMO system having a higher order modulation scheme.

차세대 이동통신 시스템에서는 고정 및 이동 환경에서 고속의 데이터 전송이 요구된다. 이러한 요구를 충족시키기 위하여, 다중 데이터 스트림(stream) 전송을 가능하게 함으로써 고속 데이터 전송을 가능하게 하는 공간 다중화 방식(Spatial Multiplexing, SM)을 사용하는 다중 송수신(Multiple Input Multiple Output, MIMO)시스템이 주목을 받고 있다. In the next generation mobile communication system, high-speed data transmission is required in fixed and mobile environments. To meet this demand, a multi-input multiple-output (MIMO) system using spatial multiplexing (SM), which enables high-speed data transmission by enabling multiple data stream transmission, .

다수의 송·수신 안테나를 사용하는 MIMO 시스템에서 채널 용량을 높여 전송률을 증가시키는 공간 다중화 기법은 충분한 산란 환경에서 송수신단에 다중 안테나를 사용하여 다수의 독립적인 페이딩을 형성하고 송신 안테나마다 다른 신호를 전송한다. In a MIMO system using multiple transmit and receive antennas, a spatial multiplexing technique that increases the channel capacity and increases the transmission rate, forms multiple independent fading using multiple antennas at the transmitting and receiving end in a sufficient scattering environment, send.

이러한 MIMO 시스템에 대한 수신 검출 기법은 크게 ZF(Zero Forcing), MMSE(Minimum Mean Square Error)를 기반으로 하는 선형 검출 기법, SIC(Successive Interference Cancellation)를 기반으로 하는 비선형 검출 기법, 최적 ML(Minimum Likelihood) 기법, sphere decoding(SD), QRM-MLD 기반의 준 최적 검출 기법 등이 제안되고 있다.The reception detection technique for such MIMO systems is largely classified into a linear detection technique based on ZF (zero forcing) and MMSE (Minimum Mean Square Error), a nonlinear detection technique based on SIC (Successive Interference Cancellation) ), Sphere decoding (SD), and quasi-optimal detection based on QRM-MLD.

기본적인 MIMO 시스템에서 복소 기저 입출력 관계는 다음과 같다. In a basic MIMO system, the complex base input / output relationship is as follows.

Figure pat00001
(1)
Figure pat00001
(One)

여기서

Figure pat00002
이고,
Figure pat00003
은 j 번째 수신 안테나에서 수신한 신호이다. 또한
Figure pat00004
이고,
Figure pat00005
는 i 번째 송신 안테나에서 송신된 신호이며,
Figure pat00006
는
Figure pat00007
채널 행렬을 나타내고,
Figure pat00008
의 (j, i)번째 원소
Figure pat00009
는 i 번째 송신 안테나와 j 번째 수신 안테나 사이의 채널 이득을 나타낸다.
Figure pat00010
는 복소 원소 당
Figure pat00011
의 분산을 갖는 i.i.d. 영 평균 복소 가우시안
Figure pat00012
차원 잡음 벡터이다. 수신 안테나 당 SNR은
Figure pat00013
이다. here
Figure pat00002
ego,
Figure pat00003
Is the signal received at the jth receive antenna. Also
Figure pat00004
ego,
Figure pat00005
Is the signal transmitted from the i < th > transmit antenna,
Figure pat00006
The
Figure pat00007
Represents a channel matrix,
Figure pat00008
Of the ( j , i ) -th element
Figure pat00009
Represents the channel gain between the i < th > transmit antenna and the j & lt; th > receive antenna.
Figure pat00010
Lt; RTI ID = 0.0 >
Figure pat00011
Lt; RTI ID = 0.0 > Gaussian < / RTI >
Figure pat00012
Dimensional noise vector. The SNR per receive antenna is
Figure pat00013
to be.

MIMO 검출 후 보다 우수한 성능에 도달하기 위해서는 검출된 신호를 바탕으로 연판정 출력 데이터를 발생시켜 이를 채널 복호기로 입력해주어야 한다. MIMO 검출 신호에 대한 연판정 출력 데이터를 얻기 위해서는

Figure pat00014
의 모든 비트에 대해 LLR을 계산해 주어야 한다.In order to achieve better performance after MIMO detection, soft decision output data must be generated based on the detected signal and input to the channel decoder. In order to obtain the soft decision output data for the MIMO detection signal
Figure pat00014
The LLR should be calculated for every bit of < RTI ID = 0.0 >

Figure pat00015
개의 송신 안테나와
Figure pat00016
개의 수신 안테나를 갖는 MIMO 시스템을 고려하면, 부호화된 비트 스트림은
Figure pat00017
차원의 송신 심볼 벡터
Figure pat00018
로 매핑된다. 여기서
Figure pat00019
는 복소 스칼라 성상점(constellation point)들(
Figure pat00020
, M은 변조 차수)의 집합이다. 각 심볼 벡터
Figure pat00021
는 비트 레벨 라벨 벡터
Figure pat00022
와 서로 관련된다.
Figure pat00023
의 원소는
Figure pat00024
로 표현하며, 송신 안테나에 대한 심볼 벡터
Figure pat00025
의 j 번째 원소에 해당하는 성상점 라벨에서 b 번째 비트를 나타낸다.
Figure pat00015
≪ / RTI >
Figure pat00016
Considering a MIMO system having a plurality of receive antennas,
Figure pat00017
The transmit symbol vector of dimension
Figure pat00018
Lt; / RTI > here
Figure pat00019
Complex scalar constellation points < RTI ID = 0.0 > (
Figure pat00020
, And M is a modulation order). Each symbol vector
Figure pat00021
Lt; RTI ID = 0.0 > vector
Figure pat00022
Lt; / RTI >
Figure pat00023
The element of
Figure pat00024
, And symbol vector < RTI ID = 0.0 >
Figure pat00025
Represents the b- th bit in the sex store label corresponding to the j- th element of the sex store.

즉,

Figure pat00026
(M은 변조 차수)는 0 또는 1을 갖는다. LLR 계산 시 계산 복잡도를 줄이기 위해 일반적으로 아래와 같이 정의된 max - log 근사화가 사용되며, 여기서는 최적 검출 방식인 ML 검출 방법에 대한 LLR 계산 방법을 설명한다.In other words,
Figure pat00026
(M is the modulation order) has 0 or 1. In order to reduce the computational complexity in the LLR computation, the max - log approximation defined as below is generally used. Here, the LLR calculation method for the ML detection method which is the optimal detection method is explained.

Figure pat00027
(2)
Figure pat00027
(2)

여기서

Figure pat00028
는 유클리디언(Euclidean) 거리를 의미하며, 유클리디언 거리의 자승을 전송 신호 벡터에 대한 메트릭으로 사용하고,
Figure pat00029
과
Figure pat00030
는 j 번째 송신 안테나 심볼
Figure pat00031
에서 b 번째 비트 값이 각각 비트 0과 1인 후보 전송 심볼 벡터들의 집합이다. 각 비트에 대해 식 (2)의 두 최소값 중 하나는 MIMO 검출 문제
Figure pat00032
의 ML 해와 관련하여 다음과 같이 주어진다.here
Figure pat00028
Denotes an Euclidean distance, and uses a squared Euclidean distance as a metric for a transmission signal vector,
Figure pat00029
and
Figure pat00030
Lt; RTI ID = 0.0 > j <
Figure pat00031
Is a set of candidate transmission symbol vectors with bits 0 and 1, respectively. One of the two minimum values of Equation (2) for each bit is the MIMO detection problem
Figure pat00032
Is given as follows with respect to the ML solution of

Figure pat00033
(3)
Figure pat00033
(3)

식 (2)의 두 번째 최소값은 아래와 같이 쓸 수 있다. The second minimum of Eq. (2) can be written as

Figure pat00034
(4)
Figure pat00034
(4)

여기서

Figure pat00035
는
Figure pat00036
에서 j 번째 원소의 b 번째 비트에 대한 역을 나타낸다. 식 (3)과 (4)를 이용하면 max - log LLR은 다음과 같이 쓸 수 있다.here
Figure pat00035
The
Figure pat00036
Represents the inverse of the b- th bit of the j- th element. Using the equations (3) and (4), the max - log LLR can be written as

Figure pat00037
(5)
Figure pat00037
(5)

변조 차수 M을 갖는 변조 기법이 적용된 NT×NR MIMO 시스템의 경우 식 (2)를 적용하면 하나의 비트에 대한 LLR을 도출하기 위해 식 (4)의 메트릭

Figure pat00038
을
Figure pat00039
번 수행하여야 하며, NT개의 안테나로 전송된 심볼에 대한 모든 비트(
Figure pat00040
)의 LLR을 얻기 위해서는
Figure pat00041
번의 계산을 요구한다. 이러한 계산량은 보다 우수한 오류 성능을 제시할 수 있으나, 하드웨어 구현 시 발생하는 타이밍 오류에 민감해질 수 있으며, 많은 시간과 비용이 요구되는 문제를 야기한다.
For the N T × N R MIMO system with the modulation scheme with modulation order M, applying the equation (2) yields the metric of equation (4) to derive the LLR for one bit.
Figure pat00038
of
Figure pat00039
And all the bits for symbols transmitted on the N T antennas (
Figure pat00040
) To obtain the LLR of
Figure pat00041
It requires calculation of number. This amount of computation can provide better error performance, but can be sensitive to timing errors occurring in hardware implementation, causing a problem that requires a lot of time and cost.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 제안된 본 발명의 목적은 아주 적은 계산량으로 경판정 시 부호화 이득에 약 1dB의 이득을 추가적으로 얻을 수 있도록 하는 MIMO 시스템의 연판정값 산출 방법을 제공하는 데 있다. An object of the present invention is to provide a method of calculating a soft decision value of a MIMO system which can additionally obtain a gain of about 1 dB on a coding gain in a hard decision with a very small amount of calculation.

본 발명의 다른 목적은 MIMO 연판정값 산출을 위한 로그우도비(Log Likelihood Ratio: LLR) 계산은 전송 신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리 계산을 기반으로 도출되며, 수신 신호와 가장 가까운 전송 신호 벡터와의 계산 결과가 가장 큰 영향을 미친다는 점을 이용하여 복잡도가 낮으면서 우수한 오류 성능을 도출하는 MIMO 시스템의 연판정값 산출 방법을 제공하는 데 있다.
Another object of the present invention is to provide a method and apparatus for calculating a MIMO soft decision value based on a log likelihood ratio (LLR) calculation based on a squared Euclidean distance calculation with a transmission signal vector, And a soft decision value calculation method of a MIMO system that derives an excellent error performance while having a low complexity.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 수신 신호와 채널 정보를 이용한 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 검출기의 연판정값 산출 방법은, 상기 MIMO 검출기에서 QR 분해하여 심볼 검출기로 보내는 단계와; 상기 심볼 검출기에서 검출된 심볼들에 대한 각 비트의 로그우도비(Log Likelihood Ratio)를 연판정 출력기에서 계산하여 각 비트 별 확률 정보를 출력하는 단계;를 포함하되, 상기 로그우도비는 전송 신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리 계산을 기반으로 도출되며, 상기 로그우도비 계산을 위한 후보 전송 신호 벡터 집합 설정 시, 해당 번째 신호 원소를 제외한 나머지 신호 원소들을 MIMO 검출 기법으로 도출된 신호들로 대체하는 것을 특징으로 한다. According to another aspect of the present invention, there is provided a method of calculating a soft decision value of a MIMO detector using a received signal and channel information, the MIMO detector performing QR decomposition and sending the soft decision value to a symbol detector. Calculating a log likelihood ratio of each bit of the symbols detected by the symbol detector in a soft decision output unit and outputting probability information for each bit, And when the set of candidate transmission signal vectors for the log likelihood ratio calculation is set, the signal elements excluding the corresponding signal element are replaced with signals derived by the MIMO detection technique .

상기 해당 번째 신호 원소는 MIMO 검출 기법으로 도출된 신호가 갖는 비트의 역을 갖는 심볼 중 MIMO 검출 기법으로 검출된 신호와 가장 가까운 거리에 있는 심볼인 것을 특징으로 한다. And the corresponding signal element is a symbol located closest to a signal detected by the MIMO detection method among symbols having the inverse of the bits of the signal derived by the MIMO detection technique.

상기 MIMO 검출기에서 QR 분해하기 이전에 MRVD(Modified Real Value Decomposition) 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
And performing MRVD (Modified Real Value Decomposition) before QR decomposition in the MIMO detector.

본 발명에 따르면, MIMO 시스템에서 MIMO 검출 신호의 연판정값 산출을 적은 계산량으로 도출함으로써 시스템 복잡도를 낮추고 타이밍 관련 시스템 성능을 향상시키며, 소모 전력, 개발 비용 및 기간을 절약할 수 있는 효과가 있다. According to the present invention, a soft decision value calculation of a MIMO detection signal is derived with a small amount of calculation in a MIMO system, thereby reducing system complexity, improving timing related system performance, and saving power consumption, development cost, and duration.

또한, 본 발명은 최적 성능의 ML 및 준 최적 공간 다중화 MIMO 검출 기법에 적용가능하기 때문에 다양한 시스템에 사용될 수 있다.
Also, since the present invention can be applied to ML and sub-optimal spatial multiplexing MIMO detection techniques with optimal performance, it can be used in various systems.

도 1은 본 발명의 MRVD 기반 NT×NR MIMO 검출 구조
도 2는 본 발명의 16-QAM 신호점 성상도 및 비트 매핑 구조
도 3은 도 2의 16-QAM 성상도에 대한 I-Q 4-PAM 성상도
도 4는 본 발명의 16-QAM기반 2x2 MIMO 시스템에서의 ML 검출 방식에 대한 LLR 계산 방법에 따른 BER 성능 비교를 나타낸 그래프
도 5는 본 발명의 16-QAM기반 2x2 MIMO 시스템에서의 QRM-MLD(M=8) 검출 방식에 대한 LLR 계산 방법에 따른 BER 성능 비교를 나타낸 그래프
도 6은 본 발명의 16-QAM기반 2x2 MIMO 시스템에서의 MRVD 기반의 QRM-MLD(M=4) 검출 방식에 대한 LLR 계산 방법에 따른 BER 성능 비교를 나타낸 그래프
도 7은 본 발명의 16-QAM기반 4x4 MIMO 시스템에서의 MRVD 기반의 QRM-MLD(M=4) 검출 방식에 대한 LLR 계산 방법에 따른 BER 성능 비교를 나타낸 그래프FIG. 1 is a block diagram of an MRVD-based N T × N R MIMO detection architecture
2 is a block diagram of a 16-QAM signal constellation diagram and bit mapping structure
FIG. 3 is a block diagram of the IQ 4-PAM constellation for the 16-QAM constellation diagram of FIG.
4 is a graph showing a comparison of BER performance according to the LLR calculation method for the ML detection method in the 16-QAM based 2x2 MIMO system of the present invention.
5 is a graph showing a comparison of BER performance according to the LLR calculation method for the QRM-MLD (M = 8) detection method in the 16-QAM based 2x2 MIMO system of the present invention.
6 is a graph showing a comparison of BER performance according to the LLR calculation method for the QRM-MLD (M = 4) detection method based on MRVD in the 16-QAM-based 2x2 MIMO system of the present invention
7 is a graph showing a comparison of BER performance according to the LLR calculation method for the QRM-MLD (M = 4) detection method based on MRVD in the 16-QAM based 4x4 MIMO system of the present invention.

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 생략하였다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly explain the present invention in the drawings, parts not related to the description are omitted.

도 1은 본 발명에 따른 MIMO 시스템의 블록도를 나타낸 것이다. 1 shows a block diagram of a MIMO system according to the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 MIMO 시스템은 수신 안테나 별로 수신된 신호는 각각 고속푸리에변환(FFT,10) 후 P/S 변환기(20)를 거쳐 채널 추정기(30)에서 추정된 채널 정보와 함께 MIMO 검출기(100)로 보내지고, MIMO 검출기(100)에서는 MRVD(Modified Real Value Decomposition, 40)를 적용할 경우에는 수신 신호와 채널 정보를 MRVD(40) 한 후 QR(50) 분해하여 심볼 검출기(60)로 보내고, MRVD(40)를 적용하지 않을 경우에는 바로 QR(50) 분해하여 심볼 검출기(60)로 보내며, 연판정 출력기(Soft output block,70)에서는 심볼 검출기(60)에서 검출된 심볼들에 대한 각 비트의 로그우도비(Log Likelihood Ratio: LLR)를 계산하여 각 비트 별 확률 정보를 출력하게 된다. 1, in the MIMO system of the present invention, signals received for each of the reception antennas are subjected to fast Fourier transform (FFT) 10, respectively, and transmitted through a P / S converter 20, together with channel information estimated by a channel estimator 30 MIMO detector 100. When the MIMO detector 100 applies MRVD (Modified Real Value Decomposition) 40, it performs MRVD 40 on the received signal and channel information, decomposes QR 50 into a symbol detector 60 when the MRVD 40 is not applied. The QR 50 is decomposed and sent to the symbol detector 60. In the soft output block 70, the symbols detected by the symbol detector 60 (Log Likelihood Ratio) of each bit with respect to each bit, and outputs probability information for each bit.

도 2는 본 발명에 따른 M-QAM 변조 방식의 한 예로 16-QAM의 신호점 성상도 및 매핑 구조를 나타내었고, 도 3은 도 2에서 보인 16-QAM 성상도를 I, Q축에 대한 두 개의 4-PAM(Pulse Amplitude Modulation) 성상도로 나눈 것을 나타내었다. 본 발명에서는 M-QAM(M-ary Quadrature Amplitude Modulation) 계열의 변조 방식을 고려하였다.       FIG. 2 shows a signal constellation diagram and mapping structure of 16-QAM as an example of an M-QAM modulation scheme according to the present invention. FIG. 3 shows a 16-QAM constellation diagram shown in FIG. 4-PAM (Pulse Amplitude Modulation) structure. In the present invention, a modulation scheme of M-ary Quadrature Amplitude Modulation (M-QAM) is considered.

이하에서 본 발명의 MIMO 시스템의 연판정값 산출방법을 상세히 설명하기로 한다. Hereinafter, a soft decision value calculation method of the MIMO system of the present invention will be described in detail.

ML, Sphere deciding(SD), QRM-MLD 등과 같은 최적 및 준 최적 MIMO 검출 방식에서 각 비트의 LLR 값은 해당 비트 값이 매핑된 심볼을 갖는 후보 전송 신호 벡터 집합을 어떻게 설정하느냐에 따라 복잡도 및 성능이 달라진다. 최적 및 준 최적 MIMO 검출 기법으로 검출된 신호 벡터는 수신 신호와 최소의 자승 유클리디안 거리 값을 갖는 신호 벡터이며, LLR 값 또한 해당 비트 값을 갖는 신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리 계산을 바탕으로 최소 값을 갖는 신호 벡터에 대한 계산 결과이므로 고려된 MIMO 검출 기법으로 검출된 신호 벡터의 신호 원소들은 LLR 계산 시 최소값을 가질 확률이 높다. In the optimal and sub-optimal MIMO detection methods such as ML, Sphere deciding (SD), and QRM-MLD, the LLR value of each bit depends on how the set of candidate transmission signal vectors having the symbols mapped with the corresponding bit values are set, It is different. The signal vector detected by the optimal and sub-optimal MIMO detection method is a signal vector having a minimum squared Euclidean distance value of the received signal and the LLR value is also calculated based on a squared Euclidean distance with a signal vector having the corresponding bit value. The signal elements of the signal vector detected by the considered MIMO detection scheme have a high probability of having the minimum value in the LLR calculation.

따라서 후보 전송 신호 벡터 집합 설정 시, 해당 번째 신호 원소를 제외한 나머지 신호 원소들을 MIMO 검출 기법으로 검출된 신호 벡터의 신호 원소들로 대체하면, 식 (3), (4)은 다음과 같이 다시 표현할 수 있다. Therefore, when the set of candidate transmission signal vectors is replaced with the signal elements of the signal vector detected by the MIMO detection method, the following equations (3) and (4) can be rewritten as follows have.

Figure pat00042
(6)
Figure pat00042
(6)

Figure pat00043
(7)
Figure pat00043
(7)

여기서

Figure pat00044
는 MIMO 검출 신호 벡터를 나타내고, 후보 전송 심볼 벡터 집합
Figure pat00045
는 다음과 같다.here
Figure pat00044
Denotes a MIMO detection signal vector, and a candidate transmission symbol vector set
Figure pat00045
Is as follows.

Figure pat00046
(8)
Figure pat00046
(8)

여기서

Figure pat00047
는
Figure pat00048
를 갖는 QAM 심볼이며, 해당 비트에 대해
Figure pat00049
개가 존재 가능하므로 식 (8)을 이용할 경우, 식 (7)의 메트릭
Figure pat00050
은 NT개의 안테나로 전송된 신호의 모든 비트(
Figure pat00051
)에 대해
Figure pat00052
번 계산된다.here
Figure pat00047
The
Figure pat00048
≪ / RTI > is a QAM symbol with
Figure pat00049
(8), the metric of equation (7)
Figure pat00050
Lt; RTI ID = 0.0 > (N) < / RTI > antennas
Figure pat00051
)About
Figure pat00052
Times.

위에서도 언급하였듯이 각 비트의 LLR 값은 수신 심볼과 최소거리에 위치한 해당 비트 값이 매핑된 심볼에 가장 영향을 크게 받는다. 도 2의 16-QAM 성상도를 보면 해당 비트 값이 매핑된 심볼 기준으로 역 비트 값이 매핑된 심볼은 8개이며, 이중 I 혹은 Q 축 기준으로 MIMO 검출 기법으로 검출된 신호와 가장 가까운 거리에 위치한 심볼 4개를 이용하여 식 (8)의 후보 전송 심볼 벡터 집합

Figure pat00053
를 다시 표현하면 다음과 같다.As mentioned above, the LLR value of each bit is most affected by the symbols to which the corresponding bit value located at the minimum distance from the received symbol is mapped. In the 16-QAM constellation diagram of FIG. 2, there are 8 symbols mapped to the inverse bit values based on the symbols mapped to the corresponding bit values. In the 16-QAM constellation diagram, (4) and the candidate transmission symbol vector set of Eq. (8)
Figure pat00053
Is expressed as follows.

Figure pat00054
(9)
Figure pat00054
(9)

여기서

Figure pat00055
는
Figure pat00056
을 갖는 QAM 심볼 중
Figure pat00057
번째 신호의
Figure pat00058
번째 비트(
Figure pat00059
)를 갖는 심볼과 가장 가까운 위치에 있는 심볼을 나타낸다. 식 (9)를 이용할 경우 식 (7)의 메트릭
Figure pat00060
은 NT개의 안테나로 전송된 신호의 모든 비트(
Figure pat00061
)에 대해
Figure pat00062
번 계산된다. here
Figure pat00055
The
Figure pat00056
≪ / RTI >
Figure pat00057
Th signal
Figure pat00058
Th bit (
Figure pat00059
) ≪ / RTI > of the symbol. Using equation (9), the metric of equation (7)
Figure pat00060
Lt; RTI ID = 0.0 > (N) < / RTI > antennas
Figure pat00061
)About
Figure pat00062
Times.

M-QAM 계열의 변조 방식의 신호점 성상도는 도 3에서 볼 수 있듯이 I, Q축에 대한 두 개의 PAM 신호점 성상도로 나눌 수 있다. 아래 식 (10), (11)에서 알 수 있듯이 MRVD 후 QR 분해하면 MIMO 검출 시 복소 수신 신호를 다루는 것이 아니라 수신 신호의 I, Q 축 성분 값을 다루게 되며, LLR 계산 시에도 이러한 I, Q 축 성분 값을 사용하게 된다.      The signal constellation diagram of the modulation scheme of the M-QAM series can be divided into two PAM signal constellation phases for the I and Q axes as shown in FIG. As can be seen from the following equations (10) and (11), when QR decomposition is performed after MRVD, the I and Q axis component values of the received signal are handled instead of the complex received signal in MIMO detection. Component values are used.

NT=NR=4인 경우, 도 1에서 MRVD후 QR 분해한 ML 메트릭과 등가 SD 메트릭은 다음과 같이 표현된다.When N T = N R = 4, the ML metric and the equivalent SD metric obtained by QR decomposition after MRVD in FIG. 1 are expressed as follows.

Figure pat00063
(10)
Figure pat00063
(10)

Figure pat00064
(11)
Figure pat00064
(11)

여기서 는 각각

Figure pat00066
의 MRVD된 것을 의미하며,
Figure pat00067
이다.here Respectively
Figure pat00066
Quot; MRVD "
Figure pat00067
to be.

편의상 식 (10), (11)에서

Figure pat00068
를 다음과 같이 나타낸다.For convenience, in equations (10) and (11)
Figure pat00068
Is expressed as follows.

Figure pat00069
(12)
Figure pat00069
(12)

MRVD 후 수신 신호에 대한 max-log LLR은 식 (2)를 이용하여 다음과 같이 다시 표현될 수 있다.      The max-log LLR for the received signal after MRVD can be rewritten as follows using Equation (2).

Figure pat00070
(13)
Figure pat00070
(13)

여기서

Figure pat00071
과
Figure pat00072
는
Figure pat00073
에서
Figure pat00074
번째 원소의
Figure pat00075
번째 비트 값이 각각 비트 0과 1인 PAM 심볼 벡터들의 집합이다.here
Figure pat00071
and
Figure pat00072
The
Figure pat00073
in
Figure pat00074
Of the tenth element
Figure pat00075
Th bit is a set of PAM symbol vectors with bits 0 and 1, respectively.

각 비트에 대해 식 (13)의 첫 번째 최소값은 MIMO 검출 후 다음과 같이 주어진다.       For each bit, the first minimum value of Eq. (13) is given as follows after MIMO detection.

Figure pat00076
(14)
Figure pat00076
(14)

여기서

Figure pat00077
는 MRVD 후 MIMO 검출 기법으로 도출된 PAM 전송 신호 벡터이다. 두 번째 최소값은 아래와 같이 표현된다.here
Figure pat00077
Is a PAM transmission signal vector derived by MIMO detection after MRVD. The second minimum value is expressed as:

Figure pat00078
(15)
Figure pat00078
(15)

여기서

Figure pat00079
는
Figure pat00080
의
Figure pat00081
번째 원소의
Figure pat00082
번째 비트에 대한 역을 나타낸다. 식 (14)와 (15)를 이용하면 MRVD 기반의 MIMO 검출 기법에 대한 max - log LLR은 다음과 같이 쓸 수 있다.here
Figure pat00079
The
Figure pat00080
of
Figure pat00081
Of the tenth element
Figure pat00082
Lt; th > bit. Using the equations (14) and (15), the max - log LLR for the MRVD - based MIMO detection technique can be written as

Figure pat00083
(16)
Figure pat00083
(16)

그러나 식 (13)~(16)을 이용한 NT개의 안테나로 전송된 신호의 모든 비트(

Figure pat00084
)에 대한 LLR 계산 역시
Figure pat00085
번의 상당히 많은 LLR 계산을 요구한다.However, all the bits of the signal transmitted to the N T antennas using Equations (13) - (16)
Figure pat00084
The LLR calculation for
Figure pat00085
Requires a considerable number of LLR calculations.

따라서 LLR 계산량을 줄이기 위하여 식 (8)에서와 같이 후보 전송 신호 벡터 집합을 MIMO 검출 신호를 이용하여 구성하면, 즉 식 (15)의 후보 전송 심볼 벡터 집합

Figure pat00086
에서
Figure pat00087
번째 신호 원소를 제외한 나머지 신호 원소를 고려된 MIMO 검출 기법으로 도출된 신호들로 대체하면, 후보 전송 심볼 벡터 집합
Figure pat00088
는 아래와 같이 다시 정의된다.In order to reduce the amount of LLR computation, a set of candidate transmission signal vectors is constructed using the MIMO detection signal as shown in equation (8)
Figure pat00086
in
Figure pat00087
If the signal elements other than the first signal element are replaced with the signals derived from the considered MIMO detection scheme,
Figure pat00088
Is redefined as follows.

Figure pat00089
(17)
Figure pat00089
(17)

여기서

Figure pat00090
는
Figure pat00091
를 갖는 PAM 심볼이며, 해당 비트에 대해
Figure pat00092
개가 존재 가능하므로 식 (17)을 이용할 경우 식 (15)의 메트릭
Figure pat00093
은 NT개의 안테나로 전송된 신호의 모든 비트(
Figure pat00094
)에 대해
Figure pat00095
번 계산된다. here
Figure pat00090
The
Figure pat00091
PAM < / RTI >
Figure pat00092
(17), the metric of equation (15)
Figure pat00093
Lt; RTI ID = 0.0 > (N) < / RTI > antennas
Figure pat00094
)About
Figure pat00095
Times.

또한 도 3의 4-PAM 성상도를 보면 해당 비트 값이 매핑된 심볼 기준으로 역 비트 값이 매핑된 심볼은 두 개이므로, 이중 MIMO 검출 기법으로 검출된 신호와 가장 가까운 거리에 위치한 심볼을 이용하여 식 (17)의 후보 전송 심볼 벡터 집합

Figure pat00096
를 아래와 같이 다시 표현하면 계산량을 더욱 줄일 수 있다.Also, in the 4-PAM constellation diagram of FIG. 3, since there are two symbols to which the inverse bit values are mapped based on the symbols to which the corresponding bit values are mapped, a symbol located closest to the signal detected by the MIMO detection method is used The candidate transmission symbol vector set of equation (17)
Figure pat00096
Can be further reduced as shown below.

Figure pat00097
(18)
Figure pat00097
(18)

여기서

Figure pat00098
는
Figure pat00099
을 갖는 PAM 심볼 중
Figure pat00100
번째 신호의
Figure pat00101
번째 비트(
Figure pat00102
)를 갖는 심볼과 가장 가까운 위치에 있는 심볼을 나타낸다. 식 (18)을 이용할 경우 식 (15)의 메트릭
Figure pat00103
은 NT개의 안테나로 전송된 신호의 모든 비트(
Figure pat00104
)에 대해
Figure pat00105
번 계산된다. 즉, 각 비트에 대한 단 한번의 LLR 계산이 수행된다.here
Figure pat00098
The
Figure pat00099
≪ / RTI >
Figure pat00100
Th signal
Figure pat00101
Th bit (
Figure pat00102
) ≪ / RTI > of the symbol. Using equation (18), the metric of equation (15)
Figure pat00103
Lt; RTI ID = 0.0 > (N) < / RTI > antennas
Figure pat00104
)About
Figure pat00105
Times. That is, a single LLR calculation is performed for each bit.

도 4는 본 발명의 16-QAM기반 2x2 MIMO 시스템에서의 ML 검출 방식에 대한 LLR 계산 방법에 따른 BER 성능 비교를 나타낸 그래프이고, 도 5는 본 발명의 16-QAM기반 2x2 MIMO 시스템에서의 QRM-MLD(M=8) 검출 방식에 대한 LLR 계산 방법에 따른 BER 성능 비교를 나타낸 그래프이다.        FIG. 4 is a graph illustrating a comparison of BER performance according to the LLR calculation method for the ML detection method in the 16-QAM-based 2x2 MIMO system of the present invention. FIG. 8 is a graph showing a comparison of BER performance according to the LLR calculation method for the MLD (M = 8) detection method.

도 4 및 도 5를 참조하면, 많은 계산량을 갖는 식 (3), (4)를 이용하여 LLR 계산이 필요 없는 경판정의 경우에 대해 얻는 성능 이득의 약 50%에 해당하는 성능 개선을 아주 적은 계산량을 갖는 식 (6), (7), (9)를 이용하여 획득할 수 있다. Referring to FIGS. 4 and 5, the performance improvement corresponding to about 50% of the performance gain obtained in the case of the hard case definition in which the LLR calculation is not required is calculated using equations (3) and (4) (6), (7), and (9), respectively.

도 6은 본 발명의 16-QAM기반 2x2 MIMO 시스템에서의 MRVD 기반의 QRM-MLD(M=4) 검출 방식에 대한 LLR 계산 방법에 따른 BER 성능 비교를 나타낸 그래프이고, 도 7은 본 발명의 16-QAM기반 4x4 MIMO 시스템에서의 MRVD 기반의 QRM-MLD(M=4) 검출 방식에 대한 LLR 계산 방법에 따른 BER 성능 비교를 나타낸 그래프도이다.        FIG. 6 is a graph showing a comparison of BER performance according to the LLR calculation method for the QRM-MLD (M = 4) detection method based on MRVD in the 16-QAM based 2x2 MIMO system of the present invention, (M = 4) detection method based on the MRVD in the QAM-based 4x4 MIMO system according to the LLR calculation method of the QRM-MLD (M = 4) detection method.

도 6 및 도 7를 참조하면, 식 (14), (15), (18)을 이용하여 각 비트의 LLR을 계산하면, 단 한 번의 메트릭

Figure pat00106
계산으로 경판정 대비 약 1dB의 성능 이득을 획득할 수 있다.6 and 7, when the LLR of each bit is calculated using Equations (14), (15), and (18), only one metric
Figure pat00106
The calculation yields a performance gain of about 1dB compared to the hard decision.

본 발명의 기술 사상은 상기 바람직한 실시예에 따라 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술 분야의 통상의 전문가라면 본 발명의 기술 사상의 범위 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. In addition, it will be understood by those of ordinary skill in the art that various embodiments are possible within the scope of the technical idea of the present invention.

10 : 고속푸리에변환 20 : P/S 변횐기
30 : 채널 추정기 60 : 심볼 검출기
70 : 연판정 출력기 100 : MIMO 검출기10: Fast Fourier Transform 20: P / S transformer
30: channel estimator 60: symbol detector
70: soft decision output device 100: MIMO detector

Claims (3)

수신 신호와 채널 정보를 이용한 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 검출기의 연판정값 산출 방법에 있어서,
상기 MIMO 검출기에서 QR 분해하여 심볼 검출기로 보내는 단계와;
상기 심볼 검출기에서 검출된 심볼들에 대한 각 비트의 로그우도비(Log Likelihood Ratio)를 연판정 출력기에서 계산하여 각 비트 별 확률 정보를 출력하는 단계;를 포함하되,
상기 로그우도비는 전송 신호 벡터와의 자승 유클리디안 거리 계산을 기반으로 도출되며, 상기 로그우도비 계산을 위한 후보 전송 신호 벡터 집합 설정 시, 해당 번째 신호 원소를 제외한 나머지 신호 원소들을 MIMO 검출 기법으로 도출된 신호들로 대체하는 것을 특징으로 하는 연판정값 산출 방법.
A soft decision value calculation method of a multiple-input multiple-output (MIMO) detector using a received signal and channel information,
QR decomposition in the MIMO detector and sending it to a symbol detector;
Calculating a log likelihood ratio of each bit of the symbols detected by the symbol detector in a soft decision output unit and outputting probability information for each bit,
The log likelihood ratio is derived on the basis of the squared Euclidean distance calculation with the transmission signal vector. When the set of candidate transmission signal vectors for the log likelihood ratio calculation is set, the remaining signal elements except for the corresponding signal element are detected by the MIMO detection technique The signals derived from the soft decision value are replaced with the signals derived from the soft decision value.
상기 해당 번째 신호 원소는 MIMO 검출 기법으로 도출된 신호가 갖는 비트의 역을 갖는 심볼 중 MIMO 검출 기법으로 검출된 신호와 가장 가까운 거리에 있는 심볼인 것을 특징으로 하는 연판정값 산출방법.
Wherein the corresponding signal element is a symbol that is closest to a signal detected by the MIMO detection scheme among symbols having the inverse of the bits of the signal derived by the MIMO detection technique.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 MIMO 검출기에서 QR 분해하기 이전에 MRVD(Modified Real Value Decomposition) 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 연판정값 산출방법. 3. The method according to claim 1 or 2,
Further comprising performing a Modified Real Value Decomposition (MRVD) prior to QR decomposition in the MIMO detector.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
M.Wu 외, "Improving MIMO Sphere Detection Through Antenna Detection Order Scheduling", Proc. SDR 11, Technical Conference and Product Exposition, 2011. *

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