KR20160016525A - Lte-a ue에 대한 블라인드 검출된 간섭 매개변수들을 기반으로 하는 간섭 제거 기술 - Google Patents

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KR20160016525A
KR20160016525A KR1020150021214A KR20150021214A KR20160016525A KR 20160016525 A KR20160016525 A KR 20160016525A KR 1020150021214 A KR1020150021214 A KR 1020150021214A KR 20150021214 A KR20150021214 A KR 20150021214A KR 20160016525 A KR20160016525 A KR 20160016525A
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임종한
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Abstract

본 개시는 블라인드 검출된 NAICS 간섭 매개변수들을 기반으로 하는 간섭 제거 기술들을 제공한다. 본 개시는 간섭 RI, PMI 및 MOD를 추정하기 위한 낮은 복잡성의 블라인드 검출(BD) 알고리즘들을 제공한다. 또한 본 개시는 제안된 간섭 검출 알고리즘들과 간섭 제거 기술들의 효과를 설명한다.

Description

LTE-A UE에 대한 블라인드 검출된 간섭 매개변수들을 기반으로 하는 간섭 제거 기술{INTERFERENCE CANCELLATION TECHNIQUES BASED ON BLINDLY-DETECTED INTERFERENCE PARAMETERS FOR LTE-ADVANCED UE}
본 개시는 이동통신 시스템에서 UE의 간섭 제거 기술에 관한 것으로써, NAICS (network-assisted interference cancellation and suppression) 기법에서 블라인드 검출되는 간섭 매개변수를 기반으로 하는 간섭 제거 기술에 관한 것이다.
네트워크 지원 간섭 제거 및 억제(NAICS) 특성이 제 3세대 파트너십 프로젝트(3GPP)에 의해 연구되고 있다. 사용자 단말(UE)은 랭크 표시자(RI), 프리코딩 매트릭스 표시자(PMI) 및 변조 레벨(MOD)을 포함하여 간섭 매개변수들이 네트워크 시그널링의 지원을 통해 UE에 알려져 있다는 가정 하에서 간섭 제거를 수행한다.
그러나, 이러한 가정은 이들 간섭 매개변수들이 전송 시간 간격(TTL)마다 주파수 영역에서 하나의 리소스 블록(RB)에서 다른 리소스 블록으로, 채널 조건들에 따라, 동적으로 변경될 수 있기 때문에 스케줄링 성능을 제한할 뿐만 아니라 네트워크 시그널링 부하의 과도한 증가를 초래할 수 있다.
본 개시는 블라인드 검출된 NAICS 간섭 매개변수들을 기반으로 하는 간섭 제거 기술들을 제시한다. 우선, 간섭 RI, PMI 및 MOD를 추정하기 위한 낮은 복잡성의 블라인드 검출(BD) 알고리즘들이 제안된다. 또한 제안된 간섭 검출 알고리즘들과 간섭 제거 기술들의 효과가 제공된다.
본 개시는 간섭 RI, PMI 및 MOD를 블라인드로 추정하기 위해 낮은 복잡성의 검출 알고리즘들을 우선 제안한다. 본 개시는 NAICS 간섭 매개변수들을 추정하기 위해 ML 메트릭을 지수 합들의 곱으로 표현할 수 있다.
최적의 ML 결정은 간섭 RI, PMI 및 MOD의 조합들뿐만 아니라, UE에서 NAICS 기능의 실제 구현에 도전을 하는, 서빙 신호 벡터들을 통한 전체 검색을 필요로 한다. 모든 검색 공간을 통한 지수 합들의 곱을 계산하는 과정을 피하기 위해, 본 개시는 먼저 ML 메트릭의 로그를 취하고 나서, 원래의 ML 검출 문제로부터 그것을 디커플링하는, 서빙 신호 벡터에 대하여 맥스 로그 근사치를 적용한다.
또한, 본 개시는 최소 거리 문제에 대해 결과 ML 메트릭을 근사치로 계산하고, 차선의 근사치에 의해 부과된 오차를 보정하기 위해 보상 방법을 제안한다.
본 개시에 따른 간섭 RI, PMI 및 MOD의 ML 결정은 거대한 복잡성 감소를 달성하며, 동시에 유클리드 메트릭을 최소화하는, 특정 RI, PMI 및 MOD를 갖는 전송 신호 벡터를 이용하는 단말을 구현할 수 있다.
도 1은 LTE 다운링크 전송에서 4QAM, 16QAM 및 64QAM에 대한 3개의 콘스텔레이션 다이어그램들을 도시한다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 개시의 실시예를 상세하게 설명한다. 하기에서 본 개시를 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 개시에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로써 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
본 개시의 자세한 설명에 앞서, 본 명세서에서 사용되는 몇 가지 용어들에 대해 해석 가능한 의미의 예를 제시한다. 하지만, 아래 제시하는 해석 예로 한정되는 것은 아님을 주의하여야 한다.
기지국(Base Station)은 단말과 통신하는 일 주체로서, BS, NodeB(NB), eNodB(eNB), AP(Access Point) 등으로 지칭될 수도 있다.
단말(User Equipment)은 기지국과 통신하는 일 주체로서, UE, 이동국(Mobile Station; MS), 이동장비(Mobile Equipment; ME), 디바이스(device), 터미널(terminal) 등으로 지칭될 수도 있다.
국제 전기 통신 연합 무선 통신 부문(ITU-R)의 요구 사항들을 충족시키기 위해, LTE-A(LTE-Advanced)로 알려진 차세대 LTE(long therm evolution)는 반송파 집성(CA; carrier aggregation)에 의한 최대 100MHz까지의 보다 넓은 대역폭, 및 하향링크(DL; downlink)와 및 상향링크(UL; uplink)에 각각 최대 8개 및 4개의 계층까지 상위 공간 멀티플렉싱(high-order spatial multiplexing)을 지원하도록 설계된다.
그러나, 더 많은 셀을 추가하는 것에 의한 공간 주파수 재사용은 증가된 공간 순서 또는 스펙트럼 대역폭을 갖는 것보다 더 큰 용량 이득을 제공한다는 것이 더 주목할 만하다. 따라서, 마크로 셀 환경에서 작은 셀들을 이용하는 이종의 네트워크들은 차세대 셀룰러 네트워크들에 대한 가장 가능한 발전 경로로 부상하고 있다.
이러한 이종의 네트워크들은 여러 이익들을 제공할 수 있지만, 이종의 네트워크들은 셀룰러 네트워크들에 대한 전례없는 도전을 가져올 것이다. 특히, 기지국(BS; base station)의 수와 같은 중대한 관심사인 간섭 관리(interference management)는 크게 증가될 것이다. 이러한 맥락에서, 진보된(advanced) 동일 채널 간섭 인식 신호 검출(co-channel interference aware signal detection)은 LTE-A 시스템들의 최근 개발 과정에서 연구의 관심을 끌고 있다.
네트워크 지원 간섭 제거 및 억제(NAICS)로 지칭되는 작업 항목은 현재 LTE 릴리스 12 내 포함에 대해 고려 중이다. 간섭 매개변수들이 방송 또는 전용 시그널링, 예를 들어, 상위 계층 무선 리소스 제어(RRC) 시그널링 또는 새롭게 정의된 하향링크 제어 정보(DCI)에 의해 사용자 단말(UE)에 알려져 있다는 가정 하에서 상당한 성능 이득을 달성할 수 있음이 연구를 통해 명백해졌다. 그러나, BS들 간의 백홀(back-haul) 용량 및 BS에서 UE로의 제어 채널 용량이 일반적으로 제한되기 때문에, 실제 시스템들에서는 이 가정이 항상 적용되지는 않는다. 사실, 더 향상된 셀간 간섭 협력(FeICIC; further enhanced inter-cell interference coordination)으로 알려진 유사한 셀 간 간섭 제거 기술이 파일럿 신호들, 즉, 셀 특정 기준 신호(CRS)에 초점을 맞춰 잘 연구되어왔다. CRS 간섭 제거(IC; interference cancellation)는 단지 반정적(semi-static) 간섭 매개변수들 즉, 물리적(physical) 셀 아이덴티티(CID; cell identity), CRS 안테나 포트(AP; antenna port)들, 및 단일 주파수 네트워크를 통한 멀티미디어 방송 멀티캐스트 서비스(MBSFN; Multimedia Broadcast Multicast Service over Single Frequency Network) 서브프레임 구성을 요구하기 때문에, FeICIC를 가능하게 하는 시그널링 오버헤드를 관리할 수 있다는 것은 전혀 주목할 가치가 없다.
그러나, FeICIC와 달리, NAICS는 랭크 표시자(RI; rank indicator), 프리코딩 매트릭스 표시자(PMI; precoding matrix indicator) 및 변조 레벨(MOD; modulation level)을 포함하여 동적 간섭 매개변수들의 지식을 필요로 하는, 물리적 하향링크 공유 채널(PDSCH; physical downlink shared channel)로 알려진 데이터 채널에서의 간섭을 해결한다. 또한, 시그널링을 기반으로 하는 NAICS의 성공은 이웃 셀들에 스케줄링 유연성(flexibility)을 잠재적으로 제한할 수 있는, 시그널링되는 RI, PMI 및 MOD의 집합을 사용하는 것에 대한 기지국들의 간섭의 투입에 의존한다.
스케줄링 제한들 및 네트워크 시그널링 오버헤드의 이들 단점을 극복하기 위해, UE는 수신 신호들로부터의 간섭 매개변수들을 블라인드로 추정할 수 있다. RI, PMI 및 MOD의 조인트 블라인드 검출(BD; blind detection)은 LTE 시스템들에서 지정된 RI과 PMI와 MOD의 모든 가능한 조합 중 전체 검색을 포함하는 최대 가능(ML; maximum likelihood) 추정법(estimation)을 적용한다. LTE 직교 주파수 분할 다중 액세스(LTE-OFDMA; LTE-orthogonal frequency division multiple access) 시스템들에서, 할당된 RI, PMI 및 MOD는 동시에 스케줄링되는 UE들에 걸쳐서 시간 영역에서는 하나의 전송 시간 간격(TTI; transmission time interval)에서 다른 TTI로, 및 주파수 영역에서는 하나의 리소스 블록(RB)에서 다른 리소스 블록으로 달라질 수 있다. 이것은 조인트 블라인드 검출이 LTE DL 시스템들에서 모든 TTI의 RB 당 수행되어야 함을 의미한다.
따라서, 본 개시는 간섭 RI, PMI 및 MOD를 블라인드로 추정하기 위해 낮은 복잡성의 검출 알고리즘들을 우선 제안한다. 본 개시는 NAICS 간섭 매개변수들을 추정하기 위해 ML 메트릭을 지수 합들의 곱으로 표현할 수 있다. 최적의 ML 결정은 간섭 RI, PMI 및 MOD의 조합들뿐만 아니라, UE에서 NAICS 기능의 실제 구현에 도전을 하는, 서빙 신호 벡터들을 통한 전체 검색을 필요로 한다. 모든 검색 공간을 통한 지수 합들의 곱을 계산하는 과정을 피하기 위해, 본 개시는 먼저 ML 메트릭의 로그를 취하고 나서, 원래의 ML 검출 문제로부터 그것을 디커플링하는, 서빙 신호 벡터에 대하여 맥스 로그 근사치를 적용한다. 또한, 본 개시는 최소 거리 문제에 대해 결과 ML 메트릭을 근사치로 계산하고, 차선의 근사치에 의해 부과된 오차를 보정하기 위해 보상 방법을 제안한다. 결과로서, 간섭 RI, PMI 및 MOD의 ML 결정은 거대한 복잡성 감소를 달성하는, 유클리드 메트릭을 최소화하는, 특정 RI, PMI 및 MOD를 갖는 전송 신호 벡터를 발견함으로써 구현될 수 있다.
이하, 본 개는 다음과 같이 설명될 것이다. 우선 본 개시는 시스템 모델을 제시하고 기준 LTE 및 진보된 NAICS LTE-A 수신기들을 설명한다. 이어서, 본 개시는 간섭 RI, PMI 및 MOD를 추정하기 위한 최적의 ML 알고리즘을 제시하고, 보상 바이어스를 갖는 그 차선의 접근 방법을 제안한다.
I. 시스템 모델 및 Advanced LTE 복조기
먼저, 시스템 모델을 제시하고, advanced NAICS 복조기들을 설명한다.
기존의 기준 LTE 수신기(baseline LTE receiver)와 성능을 비교를 위해, 본 개시는 리가시(legacy) 선형 MIMO(multiple-input multiple-output) 복조기를 간단히 검토한다. 본 개시는 Nr개의 수신 안테나가 장착된 원하는 UE에 Nt개의 전송 안테나가 장착된 두 개의 BS가 그들 자신의 메시지를 각각 전송하고 있는 하향링크 다중 입력 다중 출력 직교 주파수 분할 멀티플렉싱(MIMO-OFDM) 시스템들을 고려한다.
NAICS 연구에서는, 노멀(normal) 순환 전치(CP; cyclic prefix)의 경우 14개의 OFDM 심볼 간격에 대응하는 하나의 TTI의 기간 동안 12개의 연속적인 부반송파들로 구성되는 RB 쌍에 RI, PMI 및 MOD의 단일 집합이 할당된다고 가정한다. 따라서, 블라인드 검출 및 데이터 검출은 168개의 리소스 요소(RE)들로 이루어진 RB 쌍의 유닛에서 수행될 것이다. 여기서, UE가 NAICS 간섭 매개변수들, 즉, RI, PMI 및 MOD를 알고 있다고 가정한다.
여기서, k 번째 RE에서 BS i로부터 전송되는 li 차원의(li-dimensional) 복소 신호 벡터(complex signal vector)를
Figure pat00001
Figure pat00002
로 표시한다. 여기서,
Figure pat00003
는 l 번째 공간 계층을 표시하고, li는 전송 계층, 즉 RI의 개수를 표시하고,
Figure pat00004
는 벡터의 전치를 표시한다. 심볼
Figure pat00005
는 카디널리티(cardinality)가
Figure pat00006
로 표시되는 콘스텔레이션 집합
Figure pat00007
로부터 선택된다.
Figure pat00008
의 평균 전송 전력은
Figure pat00009
로 주어진다. 여기서
Figure pat00010
는 예상 오퍼레이터를 표시하고,
Figure pat00011
는 복소수의 절대값을 나타낸다. 일반성을 잃지 않고, 여기서 BS i = S 는 서빙 BS이고, BS i = I 는 간섭 BS라고 가정한다.
여기서, rk를 RE k에서 원하는 UE(desired UE)에서 수신되는 신호 벡터로 정의한다. 이때, rk는 식 1 과 같이 쓸 수 있다.
Figure pat00012
여기서
Figure pat00013
는 실제 채널 매트릭스와 프리코딩 매트릭스를 포함하는 유효 채널 매트릭스를 표시하고, nk 는 요소들이 독립적이고, 분산
Figure pat00014
으로 동일하게 분산된 (i,i,d.) 복소 가우시안인 부가적인 노이즈 벡터(additive noise vector)이고, K는 각각의 RB 쌍에서 사용되는 코딩된 리소스 요소(RE)들의 개수를 나타낸다.
A. 기준 IRC 복조
기준 LTE 복조기(baseline LTE receiver)에 대해, 본 개시는 간섭 억제 결합기(IRC; interference rejection combiner)로 불리는 선형 수신기를 고려한다. IRC는 스트림 간 간섭뿐만 아니라 셀 간 간섭을 억제할 수 있다. IRC에 대한 가중치 매트릭스(weight matrix)는 식 2로 나타낼 수 있다.
Figure pat00015
여기서, 원하는 및 원하지 않는 신호 및 노이즈 벡터들을 포함하는 공분산 매트릭스(covariance matrix) Rk 는 식 3으로 표현될 수 있다.
Figure pat00016
서빙 셀의 CRS 시퀀스가 UE에 알려져 있기 때문에, 간섭 플러스 노이즈 공분산 매트릭스 RI+N 는 RB 쌍 내의 서빙 CRS-RE들에서 간섭 및 노이즈 벡터들의 효소들을 평균화하는 것에 의해 추정된다. 이때, RI+N 는 식 4로 주어진다.
여기서, Kcrs 는 RB 쌍 당 서빙 CRS-RE의 개수이고, Sk s 는 서빙 셀의 CRS 시퀀스에 대응하는 전송 벡터이다.
B. 향상된 IRC 및 ML를 기반으로 하는 진보된 NAICS 복조기
기준 LTE 수신기(baseline LTE receiver)와 달리, 진보된 NAICS 수신기들은 MIMO 성능을 향상시키는 간섭에 대한 정보, 즉, 간섭 채널 매트릭스 및 간섭 매개변수들을 이용할 것이다. 이것 때문에, 본 개시는 알려진 간섭 정보의 항들로 수학식 1의 모델을 일반화하고, 향상된 IRC 및 ML 복조들을 기반으로 하여 두 개의 진보된 NAICS 수신기들을 각각 설명한다.
여기서는, RE k에서 BS i에서 원하는 UE까지의 채널 모델을 (m,n) 엔트리가 BS i의 안테나 n으로부터 UE에서의 안테나 m까지의 경로 이득을 표시하는 Nr-by-Nt 채널 매트릭스
Figure pat00018
로 정의한다. 엔트리들은 제로 평균 및 유닛 분산, 즉, 레일레이 페이딩을 갖는 독립적인 복소 가우시안 랜덤 변수들로서 모델링된다.
Figure pat00019
는 RE k에서 BS i에 의해 사용된 Nr-by-li 프리코딩 매트릭스(또는 벡터)로 한다.
UE는 프리코딩 매트릭스
Figure pat00020
와 채널 매트릭스
Figure pat00021
의 곱으로 간섭의 유효 채널
Figure pat00022
를 계산할 수 있다. 이때,
Figure pat00023
로 표시하는 것에 의해, 수학식 1은 수학식 5로 다시 쓰여질 수 있다.
Figure pat00024
NAICS 연구에서 정의된 향상된 IRC는
Figure pat00025
를 얻기 위해 간섭 RI 및 PMI의 지식을 이용하고, 해당 가중치 매트릭스는 수학식 6으로 계산된다.
Figure pat00026
NAICS IRC와 비교할 때, NAICS ML은 간섭 RI 및 PMI뿐만 아니라 MOD의 지식을 사용하여 NAICS 기능의 이익을 충분히 실현할 수 있다. NAICS의 정의로부터, 단지 서빙 데이터
Figure pat00027
에 대한 소프트 비트 정보만이 필요로 된다. 여기서, 콘스텔레이션 심볼
Figure pat00028
의 m
Figure pat00029
번째 비트를
Figure pat00030
로 표시한다. 또한, 수학식 7 로 정의되는, 비트
Figure pat00031
에 대한 로그 우도비(LLR) 값으로서
Figure pat00032
를 표시한다.
Figure pat00033
여기서,
Figure pat00034
는 랜덤 변수
Figure pat00035
가 값 b(b=0 또는 1)를 사용하는 확률을 표시한다.
Figure pat00036
가 수학식 8 로 나타내어지는,
Figure pat00037
및
Figure pat00038
를 조건으로 하는, rk의 조건적 확률 밀도 함수(pdf; probability density function)를 표시하면,
Figure pat00039
의 LLR 값은 수학식 9 로 얻어진다.
Figure pat00040
Figure pat00041
여기서,
Figure pat00042
는
Figure pat00043
의 li 배 데카르트 곱(li-fold Cartesian product)으로서 얻어지는 모든 가능한 심볼 벡터들
Figure pat00044
의 집합을 나타내고,
Figure pat00045
는
Figure pat00046
= b (b=0 또는 1)인
Figure pat00047
의 부분 집합을 표시하고,
Figure pat00048
는 유클리드 놈(Euclidean norm)을 표시한다. 수학식 8에서
Figure pat00049
가 상수이기 때문에, 이후에서 이것은 무시될 것이다.
전술한 LTE 복조기들 중에서, NAICS ML 복조기가 가장 높은 복잡성을 갖는다는 것을 알 수 있다. 성능과 복잡성 간의 타협은 수학식 9에 최대 로드 근사치(max-log approximation)를 적용하여 이루어질 수 있다. 이 근사치는 수학식 10 에 따라 최소 유클리드 거리를 기반으로 하는 LLR 계산을 허용한다.
Figure pat00050
II. 간섭 RI, PMI 및 MOD의 검출
앞에서, NAICS의 기본 원리가 UE에서의 간섭 정보, 즉, RI, PMI 및 MOD를 이용하는 것에 의존한다는 것을 보여주었다. NAICS 간섭 매개변수들은 간섭 BS들에서의 스케줄링 제한들 및/또는 네트워크 시그널링 오버헤드의 비용에서 얻어질 수 있다. 이들 단점을 극복하기 위해, 여기에서는 UE에서 이들 매개변수들의 블라인드 검출들을 조사한다. LTE 시스템들에서, 서빙 데이터에 대한 RI, PMI 및 MOD는 서빙 BS로부터 물리적 하향링크 제어 채널(PDCCH)에서의 DCI(downlink control information)를 판독함으로써 암시적으로 발견될 수 있다는 것에 유의한다. 그러나, UE에서 이용할 수 있는 간섭 RI, PMI 및 MOD에 대한 정보는 전혀 없다. 미지의 간섭 변조
Figure pat00051
에 대해, 변조 레벨 q가 주어지면, 각각의 변조 레벨 q,
Figure pat00052
의 이전 확률(prior probability) 및 각각의 콘스텔레이션 포인트(constellation point)
Figure pat00053
,
Figure pat00054
의 이전 확률을 각각 pq 및 Pq j 로 표시한다.
표 1은 두 개의 안테나, 즉, Nt=2를 갖는 MIMO LTE 시스템들에 지정된 기본 전송 모드(TM; transmission mode)들에 대한 RI, PMI 및 MOD의 후보 집합들로 구성된다.
Figure pat00055
여기서, RI, PMI 및 MOD는 각각 l, p, q로 표시된다. 표 1에서 알 수 있듯이, 전송 모드 3(TM3)은, TM3에 대해 지정된 두 개의 프리코딩 매트릭스가 블라인드 검출 및 MIMO 복조의 성능에서의 차이를 만들지 않기 때문에, TM4의 부분 집합으로 처리될 수 있다. 동일한 방법으로, l=1을 갖는 TM4는 TM6로 간주될 수 있다. 이 작업에서, 간섭 TM들은 이후 MIMO 복조 단계에 대해 l=2를 갖는 TM2, l=2를 갖는 TM4 및 l=1을 갖는 TM6 중 하나로 검출될 것이다.
LTE 하향링크에 사용되는 변조들은 4 직교 진폭 변조(4QAM; 4 quadrature amplitude modulation), 16QAM 및 64QAM을 포함한다.
도 1은 LTE 다운링크 전송에서 각각
Figure pat00056
및
Figure pat00057
(각각
Figure pat00058
,
Figure pat00059
, 및
Figure pat00060
에 해당) 로 표시되는 4QAM, 16QAM 및 64QAM에 대한 3개의 콘스텔레이션 다이어그램들을 도시한다. 각각의 LTE 콘스텔레이션 다이어그램의 콘스텔레이션 포인트들이 단위 분산(unit variance)을 갖도록 정규화된다(normalized)는 것에 유의한다.
A. RI, PMI 및 MOD의 최적 조인트 검출
NAICS ML 수신기는 간섭 RI, PMI 및 MOD에 대한 사전 정보 없이 심볼 레벨 간섭 제거를 수행한다. 따라서, 표 1에 나열된 RI, PMI 및 MOD의 집합들이 동등하게 가능하다고 가정할 수 있다. 또한, 콘스텔레이션 포인트들 즉, pq = 1/3 및 pq j = 1/q 에 대해서도 동일한 가정이 이루어진다. 이러한 경우, ML 추정을 기반으로 하는 블라인드 검출이 오류 확률을 최소화한다는 것은 잘 알려져 있다.
l 및 p를 갖는 특정
Figure pat00061
에 대응하는 프리코딩 매트릭스를
Figure pat00062
로 표시함으로써, 수학식 8의 조건적 pdf를 수학식 11로 다시 쓸 수 있다.
Figure pat00063
따라서, K개의 수신 신호 벡터 rk를 기반으로 하는 l, p, q의 ML 메트릭(metric)은 수학식 12로 주어진다.
Figure pat00064
여기서,
Figure pat00065
는
Figure pat00066
의 l-배 데카르트 곱으로 얻어지는 RI ㅣ 및 MOD q를 갖는
Figure pat00067
에 대응한다.
이때, ML 검출기는 l, p, q의 모든 가능합 집합들 중에서 전체 검색을 수행하고, 수학식 13에 의해 정의되는 메트릭을 최소화하는
Figure pat00068
,
Figure pat00069
및
Figure pat00070
를 결정한다.
Figure pat00071
여기서, Sl 및 Sp 는 표 1에 도시된 바와 같이 각각 {Nt, TM} 및 {Nt, TM, l} 의 함수로 주어지는 l 및 p에 대한 모든 가능한 값들의 집합을 표시한다.
분명히, 최적의 ML 검출기가 서빙 데이터 콘스텔레이션 포인트들과 공동으로 간섭 RI, PMI 및 MOD의 모든 가능한 조합들에 대한 결정 메트릭을 계산해야 하는 수학식 12 및 수학식 13에 예시된 바와 같이, RI, PMI 및 MOD의 최적의 조인트 검출은 UE에서 엄두도 못 낼 정도의 계산적 복잡성으로 이어진다. 다음에서, 수학식 12의 최적의 메트릭을 해결하기 위해 감소된 계산적 복잡성을 갖는 차선의 접근 방법을 제안한다.
B. 차선의 조인트 검출 및 제안된 보상 바이어스
수학식 12에서 지수 합들의 곱을 계산하는 과정을 피하기 위해, 우선 최적의 메트릭 수학식 12의 로그를 취하고, 서빙 데이터 벡터
Figure pat00072
에 최대 로그 근사치를 적용한다. 이때, 결정 메트릭
Figure pat00073
는 수학식 14 로 근사치가 계산된다.
Figure pat00074
여기서,
Figure pat00075
는 유클리드 수학식 15의 메트릭을 최소화하는 전송 벡터
Figure pat00076
및
Figure pat00077
를 발견함으로써 얻어진다.
Figure pat00078
상수 항을 제거한 후에, 수학식 14를 수학식 16으로 다시 쓸 수 있다.
Figure pat00079
여기서 나머지 항
Figure pat00080
은
Figure pat00081
및
Figure pat00082
의 함수인 수학식 17 로 쓰여질 수 있다.
Figure pat00083
서빙 데이터 벡터
Figure pat00084
를 통해 최대 로그 근사치에서와 동일한 방법을 따르면, 간섭 데이터 벡터
Figure pat00085
에 대한 추가 근사치가 수학식 18 과 같은 가장 단순한 메트릭을 얻기 위해 만들어질 수 있다.
Figure pat00086
그러나, RI, PMI 및 MOD의 모든 후보 집합들의 검출에 영향을 미치는 서빙 데이터 벡터
Figure pat00087
와 이전 최대 로그 근사치를 비교하면, 수학식 18을 얻기 위한 후자의 최대 로그 근사치가 RI, PMI 및 MOD의 블라인드 검출에서의 가능한 성능 감소를 의미하는, 상이한 후보 집합들 간의 유클리드 메트릭에서 상대적으로 큰 차이들을 생성할 수 있다. 이것은 블라인드 검출에서 나머지 항
Figure pat00088
을 고려하도록 동기를 제공한다.
보다 구체적으로, 본 개시는 RI, PMI 및 MOD의 하나의 기준 집합과 모든 다른 집합들 간의 상대적 차이들을 계산함으로써 결정 메트릭에 나머지 항
Figure pat00089
을 포함하도록 제안한다. 예를 들어, TM2의 l=2, p=1 및 q=4의 기준을 사용하여, 상대적 차이에 대한 바이어스 항을 수학식 19로 정의할 수 있다.
Figure pat00090
제안된 바이어스 항은 동일한 ML 검출 성능을 보장할 수 있도록 RI, PMI 및 MOD의 상이한 집합들 간의 상대적 차이들을 보정할 것이다. 그 결과, 단지 상대적 바이어스들만이, RI, PMI 및 MOD의 임의의 집합을 적용하는 모든 서빙 TM들에 적용되는 일반적인 LUT를 기반으로 하여 블라인드 검출들에서 단순화를 가능하게 하는, 룩업 테이블(look-up-table)(LUT)에 저장될 수 있다.
표 2는 RI(l), PMI(p) 및 MOD(q)의 상이한 집합들 간의 상대적 보상 바이어스에 대한 LUT 표로써, 4QAM 및 16QAM를 사용하는 간섭 UE들을 가정하여, LUT의 예시를 제공한다.
Figure pat00091
결과적으로, 메트릭은 이제 최소 유클리드 거리 기반 블라인드 검출기들을 허용하는 수학식 20의 형태를 가질 수 있다.
Figure pat00092
본 개시에 따른 방법을 적용한 단말은, 블라인드 검출된 간섭 매개변수들을 기반을 하는 진보된 NAICS 수신기들은 간섭 제한된 셀룰러 환경들에서 LTE-A UE의 성능을 크게 향상시킬 수 있다.
본 개시는, 진보된 NAICS 수신기들에 대한 블라인드 검출된 간섭 매개변수들을 기반으로 하는 간섭 제거 기술들이 제안하였다. 우선, 간섭 RI, PMI 및 MOD를 추정하기 위한 최적의 검출 메트릭이 제시된 후, 그 계산의 복잡성을 감소시키기 위해, 보상 바이어스(compensation bias)를 갖는 차선의 검출 메트릭을 제안하였다. 본 개시의 방법을 적용함으로써, 미래의 고성능 및 낮은 복잡성의 UE 장치들에 대한 유망한 후보를 블라인드 검출을 기반으로 하여 진보된 NAICS 복조기들을 구현할 수 있다.
도 1의 예시도 등은 본 개시의 권리범위를 한정하기 위한 의도가 없음을 유의하여야 한다. 즉, 상술한 방법의 특정 단계가 본 개시의 실시를 위한 필수구성요소인 것으로 해석되어서는 안되며, 일부 구성요소 만을 포함하여도 본 개시의 본질을 해치지 않는 범위 내에서 구현될 수 있다.
앞서 설명한 동작들은 해당 프로그램 코드를 저장한 메모리 장치를 통신 시스템의 엔터티, 기능(Function), 기지국, 또는 단말 장치 내의 임의의 구성부에 구비함으로써 실현될 수 있다. 즉, 엔터티, 기능(Function), 기지국, 또는 단말 장치의 제어부는 메모리 장치 내에 저장된 프로그램 코드를 프로세서 혹은 CPU(Central Processing Unit)에 의해 읽어내어 실행함으로써 앞서 설명한 동작들을 실행할 수 있다.
본 명세서에서 설명되는 엔터티, 기능(Function), 기지국, 또는 단말 장치의 다양한 구성부들과, 모듈(module)등은 하드웨어(hardware) 회로, 일 예로 상보성 금속 산화막 반도체(complementary metal oxide semiconductor) 기반 논리 회로와, 펌웨어(firmware)와, 소프트웨어(software) 및/혹은 하드웨어와 펌웨어 및/혹은 머신 판독 가능 매체에 삽입된 소프트웨어의 조합과 같은 하드웨어 회로를 사용하여 동작될 수도 있다. 일 예로, 다양한 전기 구조 및 방법들은 트랜지스터(transistor)들과, 논리 게이트(logic gate)들과, 주문형 반도체와 같은 전기 회로들을 사용하여 실시될 수 있다.
한편 본 개시의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 개시의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 개시의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (1)

  1. 셀룰러 통신 시스템에서 단말의 간섭 제거 방법에 있어서,
    적어도 하나의 기지국으로부터 원하는 신호와 간섭 신호를 포함하는 신호를 수신하는 동작;
    상기 원하는 신호의 전송 파라메터 및 상기 간섭 신호의 전송 파라메터 중 적어도 하나에 근거하여 콘스텔레이션 다이어그램을 결정하는 동작;
    상기 결정된 콘스텔레이션 다이어그램을 이용하여 상기 간섭 신호의 추가적 전송 파라메터를 블라인드 검출하는 동작; 및
    상기 검출된 추가적 전송 파라메터를 이용하여 상기 수신된 신호로부터 상기 간섭 신호를 제거하는 동작을 포함하는 간섭 제거 방법.
KR1020150021214A 2014-07-31 2015-02-11 Lte-a ue에 대한 블라인드 검출된 간섭 매개변수들을 기반으로 하는 간섭 제거 기술 KR20160016525A (ko)

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