KR20160016561A

KR20160016561A - 셀룰러 통신 시스템에서 ue의 간섭 신호 제거 기법

Info

Publication number: KR20160016561A
Application number: KR1020150060756A
Authority: KR
Inventors: 이흔철; 임종한
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2014-07-31
Filing date: 2015-04-29
Publication date: 2016-02-15
Also published as: KR102338876B1

Abstract

본 개시는 셀룰러 통신 시스템에서 단말의 간섭 제거 방법에 있어서, 적어도 하나의 기지국으로부터 원하는 신호와 간섭 신호를 포함하는 신호를 수신하는 동작; 상기 간섭 신호의 RI(rank indicator)의 값 l, PMI(precoding matrix indicator) 값 p 및 MOD(modulation level) 값 q 의 결정을 위한 최대우도(ML; maximum likelihood) 결정 메트릭을 결정하는 동작; 상기 ML 결정 메트릭에 대해 로그를 적용하고, 상기 적용된 ML 결정 메트릭에 포함되는 서빙 데이터 벡터 및 간섭 데이터 벡터에 최대 로그 근사치(maximum-log approximation)를 적용하는 동작; 상기 ML 결정 메트릭을 이용하여 상기 l, p 및 q를 결정하는 동작; 및 상기 결정된 l, p 및 q를 이용하여 상기 수신된 신호로부터 상기 간섭 신호를 제거하는 동작을 포함하는 방법을 제공한다.

Description

셀룰러 통신 시스템에서 UE의 간섭 신호 제거 기법{SCHEME FOR INTERFERENCE CANCELLATION OF UE IN CELLULAR COMMUNICATION SYSTEM}

본 개시는 셀룰러 통신 시스템에서 UE의 간섭 제거 기술에 관한 것으로써, NAICS 기법에서 블라인드 검출되는 간섭 파라미터를 기반으로 하는 간섭 제거 기술에 관한 것이다.

ITU-R(International Telecommunication Union Radio communication Sector; 국제 전기 통신 연합 무선 통신 섹터)의 엄격한 요구 사항들을 충족시키기 위해, 다운링크(downlink; DL) 및 업링크(uplink; UL)에서 각각 8 레이어(layer) 및 4 레이어까지 고차원(higher-order) 공간 다중화 및 캐리어 집성(CA; carrier aggregation)으로 최대 100MHz의 넓은 대역폭을 지원하는 LTE-A(LTE-Advanced)와 같은 차세대 셀룰러 네트워크들이 설계되고 있다.

그러나, 더 많은 셀들을 이용하는 공간 주파수 재사용(spatial frequency reuse)이, 증가된 공간 차수 또는 스펙트럼 대역폭을 갖는 하나의 셀의 경우에 비해 더 큰 용량 이득을 제공한다는 것이 더 주목할 만하다. 따라서, 매크로 셀(macro cell) 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 개수와 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.

NAICS(network-assisted interference cancellation and suppression; 네트워크 지원 간섭 제거 및 억제) 특성이 3GPP(3^rd Generation Partnership Project; 3세대 파트너십 프로젝트)에 의해 연구되고 있다. 사용자 단말(UE; user equipment)은 랭크 지시자(rank indicator; RI), 프리코딩 매트릭스 지시자(precoding matrix indicator; PMI) 및 변조 레벨(modulation level; MOD)을 포함하는 간섭 파라미터들이 네트워크 시그널링의 지원을 통해 UE에 알려져 있다는 가정 하에서 간섭 제거를 수행한다.

NAICS로 지칭되는 워크 아이템(work item)은 현재 LTE 릴리스 12 내 포함에 대해 고려 중이다. 간섭 파라미터들이 브로드캐스트(broadcast) (예를 들어, RRC(radio resource control)과 같은 상위 계층 시그널링) 또는 전용 시그널링 (예를 들어, 새롭게 정의된 DCI(downlink control information; 하향링크 제어 정보))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, FeICIC (further enhanced inter-cell interference coordination; 더 향상된 셀간 간섭 협력)으로 알려진 유사한 셀 간 간섭 제거 기술이 파일럿 신호들 즉, CRS(cell-specific reference signal; 셀 특정 기준 신호)에 초점을 맞춰 잘 연구되어왔다. CRS 간섭 제거(IC; interference cancellation)는 단지 반정적(semi-static) 간섭 파라미터들 즉, 물리적(physical) 셀 아이덴티티(CID; cell identity), CRS 안테나 포트(AP; antenna port)들 및 MBSFN(Multimedia Broadcast Multicast Service over Single Frequency Network; 단일 주파수 네트워크를 통한 멀티미디어 방송 멀티캐스트 서비스) 서브프레임 구성(configuration)만을 요구하기 때문에, FeICIC를 가능하게 하는 시그널링 오버헤드를 관리할 수 있다는 것은 주목할 가치가 있다.

그러나, FeICIC와 달리, NAICS는 PDSCH(physical downlink shared channel; 물리적 다운링크 공유 채널)로 알려진 데이터 채널에서의 간섭을 다루며(address), RI(rank indicator), PMI(precoding matrix indicator) 및 MOD(modulation level)을 포함하는 동적(dynamic) 간섭 파라미터들의 지식을 요구한다. 또한, 시그널링을 기반으로 하는 NAICS의 성공은, 간섭 기지국들이 시그널링되는 RI, PMI 및 MOD의 집합을 사용하는 것에 의존하고, 이것은 이웃 셀들에 스케줄링 유연성(flexibility)을 잠재적으로 제한할 수 있다.

스케줄링 제한들 및 네트워크 시그널링 오버헤드와 같은 단점을 극복하기 위해, UE는 수신 신호들로부터의 간섭 파라미터들을 블라인드로 추정(estimate)할 수 있다. RI, PMI 및 MOD의 공동(joint) 블라인드 검출(BD; blind detection)은 LTE 시스템들에서 지정된 RI, PMI 및 MOD의 모든 가능한 조합 중 전체 검색(exhaustive search)을 포함하는 최대 우도(ML; maximum likelihood) 추정법(estimation)을 적용한다. LTE-OFDMA(LTE-orthogonal frequency division multiple access; LTE 직교 주파수 분할 다중 액세스) 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(resource block; RB)에서 다른 리소스 블록으로 달라질 수 있다. 이것은 공동 블라인드 검출(joint blind detection)이 LTE DL 시스템들에서 모든 TTI의 RB마다 수행되어야 함을 의미한다.

그러나, 이러한 가정은 이들 간섭 파라미터들이 TTI마다 주파수 영역에서 하나의 리소스 블록에서 다른 리소스 블록으로, 채널 조건들에 따라, 동적으로 변경될 수 있기 때문에 스케줄링 성능을 제한할 뿐만 아니라 네트워크 시그널링 부하의 과도한 증가를 초래할 수 있다.

따라서, 본 개시는 블라인드 검출된(blind detected) NAICS 간섭 파라미터(parameter)들을 기반으로 하는 간섭 제거(interference cancellation) 기술들을 제공한다.

또한, 본 개시는 간섭 RI, PMI 및 MOD를 추정하기 위한 낮은 복잡도의(complexity) 블라인드 검출(blind detection; BD) 알고리즘들을 제공한다.

또한, 본 개시는 낮은 복잡도의 블라인드 검출로 인해 발생하는 성능 저하를 보정하기 위해 보상하는 방법을 제공한다.

본 개시는 셀룰러 통신 시스템에서 단말의 간섭 제거 방법에 있어서, 적어도 하나의 기지국으로부터 원하는 신호와 간섭 신호를 포함하는 신호를 수신하는 동작; 상기 간섭 신호의 RI(rank indicator)의 값 l, PMI(precoding matrix indicator) 값 p 및 MOD(modulation level) 값 q 의 결정을 위한 최대우도(ML; maximum likelihood) 결정 메트릭을 결정하는 동작; 상기 ML 결정 메트릭에 대해 로그를 적용하고, 상기 ML 결정 메트릭에 포함되는 서빙 데이터 벡터 및 간섭 데이터 벡터에 최대 로그 근사치(maximum-log approximation)를 적용하는 동작; 상기 적용된 ML 결정 메트릭을 이용하여 상기 l, p 및 q를 결정하는 동작; 및 상기 결정된 l, p 및 q를 이용하여 상기 수신된 신호로부터 상기 간섭 신호를 제거하는 동작을 포함하는 방법을 제안한다.

또한, 본 개시는 셀룰러 통신 시스템에서 간섭을 제거하는 장치에 있어서, 적어도 하나의 기지국으로부터 원하는 신호와 간섭 신호를 포함하는 신호를 수신하고, 상기 간섭 신호의 RI(rank indicator)의 값 l, PMI(precoding matrix indicator) 값 p 및 MOD(modulation level) 값 q 의 결정을 위한 최대우도(ML; maximum likelihood) 결정 메트릭을 결정하고, 상기 ML 결정 메트릭에 대해 로그를 적용하고, 상기 ML 결정 메트릭에 포함되는 서빙 데이터 벡터 및 간섭 데이터 벡터에 최대 로그 근사치(maximum-log approximation)를 적용하고, 상기 적용된 ML 결정 메트릭을 이용하여 상기 l, p 및 q를 결정하고, 상기 검출된 l, p 및 q를 이용하여 상기 수신된 신호로부터 상기 간섭 신호를 제거하도록 구성되는 제어부를 포함하는 장치를 제안한다.

본 개시에 따른 간섭 RI, PMI 및 MOD의 ML 결정은 거대한 복잡도 감소를 달성하며, 동시에 유클리드 메트릭을 최소화하는, 특정 RI, PMI 및 MOD를 갖는 전송 신호 벡터를 이용하는 단말을 구현할 수 있다.

또한, ML 결정 메트릭에 성능 저하를 보상하기 위한 바이어스 항을 적용함으로써, 최적의 RI, PMI 및 MOD 검출 방법에 근사하는 효과를 보장할 수 있다.

블라인드 검출을 기반으로 하는 진보된 NAICS 복조기를 이용하여 미래의 고성능 및 낮은 복잡도의 UE 장치를 구현할 수 있다.

도 1은 2 개의 기지국과 UE에 의해 구성되는 MIMO-OFDM 시스템을 예시하는 도면;
도 2는 LTE 다운링크에 사용되는 4QAM, 16QAM 및 64QAM 의 콘스텔레이션 다이어그램의 예시도;
도 3은 본 개시에 따른 단말이 블라인드 검출을 이용하여 간섭 신호를 제거하는 방법의 일 실시예 도면;
도 4는 본 개시에 따른 단말 장치의 구성을 예시하는 도면이다.

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.

본 개시는 먼저 시스템 모델과 기준 LTE 수신기(baseline LTE receiver) 및 진보된 NAICS LTE-A 수신기들을 설명할 것이며, 이어서, 간섭 RI, PMI 및 MOD를 추정하기 위한 최적의 ML 알고리즘을 제시하고, 보상 바이어스를 갖는 그 차선의 접근 방법을 제안한다.

먼저, 시스템 모델과 진보된 LTE 복조기를 설명한다.

기준 LTE 수신기와 성능을 비교를 위해, 본 개시는 레거시(legacy) 선형(linear) MIMO(multiple-input multiple-output) 복조기를 간단히 검토한다.

도 1은 2 개의 기지국과 UE에 의해 구성되는 MIMO-OFDM 시스템을 예시하는 도면이다.

도 1에서는 Nr개의 수신 안테나가 장착된 원하는 UE(desired UE)(103)에 Nt개의 전송 안테나가 장착된 두 개의 BS(101, 102)가 자신의 메시지를 각각 전송하고 있는 하향링크 MIMO-OFDM(다중 입력 다중 출력 직교 주파수 분할 다중) 시스템이 예시된다. 본 개시에서 예시되는 전송 채널은 예를 들어, 물리 다운링크 공유 채널(PDSCH; physical downlink shared channel) 및 물리 멀티캐스트 채널(PMCH; physical multicast channel) 중 적어도 하나일 수 있다.

NAICS 연구에서는, 노멀(normal) 순환 전치(CP; cyclic prefix)의 경우 14개의 OFDM 심볼 간격에 대응하는 하나의 TTI의 기간 동안 12개의 연속적인 부반송파(subcarrier)들로 구성되는 RB 쌍(pair)에 RI, PMI 및 MOD의 단일 집합이 할당된다고 가정한다. 따라서, 블라인드 검출 및 데이터 검출은 168개의 RE(resource element)들로 이루어진 RB 쌍의 유닛에서 수행될 것이다. 여기서는, UE가 NAICS 간섭 파라미터들 즉, RI, PMI 및 MOD를 알고 있다고 가정된다.

여기서, k 번째 RE에서 BS i로부터 전송되는 l_i 차원의(l_i-dimensional) 복소 신호 벡터(complex signal vector)를

로 표시한다. 여기서,

는 l 번째 공간 계층을 표시하고, l_i는 전송 계층 즉, RI의 개수를 표시하고,

는 벡터의 전치를 표시한다. 심볼

는 카디널리티(cardinality)가

로 표시되는 콘스텔레이션 집합

로부터 선택된다.

의 평균 전송 전력은

로 주어진다. 여기서

는 기대 연산자(expectation operator)를 표시하고,

는 복소수의 절대값을 나타낸다. 일반성을 잃지 않고, 여기서 BS i = S 는 서빙 BS(serving BS)이고, BS i = I 는 간섭 BS(interfering BS)라고 가정한다.

여기서, r_k를 RE k에서 원하는 UE(desired UE)(103)에 수신되는 신호 벡터로 정의한다. 이때, r_k는 수학식 1 과 같이 쓸 수 있다.

여기서

는 실제 채널 매트릭스와 프리코딩 매트릭스를 포함하는 유효 채널 매트릭스를 표시하고, n_k 는 요소들은 분산

의 i.i.d.(독립적이고 동일하게 분산된) 복소 가우시안인 부가적인 노이즈 벡터(additive noise vector)이고, K는 각각의 RB 쌍에서 사용되는 코딩된(coded) 리소스 요소(RE)들의 개수를 나타낸다.

기준 LT 복조기로써 IRC 복조기를 설명한다.

기준 LTE 복조기(baseline LTE receiver)에 대해, 본 개시는 IRC (interference rejection combiner; 간섭 억제 결합기)로 불리는 선형 수신기를 고려한다. IRC는 공간 다중화 전송에서의 스트림 간(inter-stream) 간섭뿐만 아니라 셀 간(inter-cell) 간섭을 억제할 수 있다. IRC에 대한 가중치 매트릭스(weight matrix)는 수학식 2로 나타낼 수 있다.

여기서, ()⁺ 는 허미션(Hermitian) 연산을 의미하고, 원하는 및 원하지 않는 신호 및 노이즈 벡터들을 포함하는 공분산 매트릭스(covariance matrix) R_k 는 식 3으로 표현될 수 있다.

서빙 셀의 CRS 시퀀스가 UE에 알려져 있기 때문에, 간섭 플러스 노이즈(interference-plus-noise; I+N) 공분산 매트릭스 R^I+N 는 RB 쌍 내의 서빙 CRS-RE(cell specific reference signal-resource element)들에서 간섭 및 노이즈 벡터들의 요소들을 평균화하는 것에 의해 추정된다. 이때, R^I+N 는 수학식 4로 주어진다.

여기서, K_crs 는 RB 쌍 당 서빙 CRS-RE의 개수이고, S_k ^s 는 서빙 셀의 CRS 시퀀스에 대응하는 전송 벡터이다.

여기서, 향상된 IRC 및 ML를 기반으로 하는 진보된 NAICS 복조기를 설명한다.

기준 LTE 수신기(baseline LTE receiver)와 달리, 진보된 NAICS 수신기들은 MIMO 성능을 향상시키는 간섭에 대한 정보 즉, 간섭 채널 매트릭스 및 간섭 파라미터들을 이용할 것이다. 이로써, 본 개시는 알려진 간섭 정보의 용어(term)들로 수학식 1의 모델을 일반화하고, 향상된 IRC 및 ML 복조들을 기반으로 하여 두 개의 진보된 NAICS 수신기들을 각각 설명한다.

여기서는, RE k에서의 BS i 로부터 원하는 UE까지의 채널 모델을 N_r-by-N_t 채널 매트릭스

로 정의한다. 상기

의 (m,n) 엔트리(entry)는 BS i의 안테나 n으로부터 UE의 안테나 m까지의 경로 이득을 표시한다. 엔트리들은 제로 평균 및 유닛 분산 즉, 레일라이 페이딩(Rayleigh fading)을 갖는 독립적인 복소 가우시안 랜덤 변수들로서 모델링된다.

는 RE k에서의 BS i에 의해 사용된 N_r-by-l_i 프리코딩 매트릭스(또는 벡터)로 한다.

UE는 프리코딩 매트릭스

와 채널 매트릭스

의 곱으로 간섭의 유효 채널

를 계산할 수 있다. 이때,

로 표시하는 것에 의해, 수학식 1은 수학식 5로 다시 쓰여질 수 있다.

NAICS 연구에서 정의된 향상된 IRC는

를 얻기 위해 간섭 RI 및 PMI의 지식을 이용하고, 상응하는 가중치 매트릭스는 수학식 6으로 계산된다.

NAICS IRC와 비교할 때, NAICS ML은 간섭 RI 및 PMI뿐만 아니라 MOD의 지식을 사용하여 NAICS 특징의 이점을 충분히 실현할 수 있다. NAICS의 정의로부터, 단지 서빙 데이터

에 대한 소프트 비트 정보만이 필요로 된다. 여기서, 콘스텔레이션 심볼

의 m

번째 비트를

로 표시한다. 또한, 비트

에 대한 LLR(log likelihood ratio; 로그 우도비) 값으로서

를 수학식 7 과 같이 표시할 수 있다.

여기서,

는 랜덤 변수

가 값 b(b=0 또는 1)를 사용하는 확률을 표시한다.

가 수학식 8 로 나타내어지는,

및

를 조건으로 하는, r_k의 조건적 pdf (probability density function; 확률 밀도 함수)를 표시하면,

의 LLR 값은 수학식 9 로 얻어진다.

여기서,

는

의 l_i 배 데카르트 곱(l_i-fold Cartesian product)으로서 얻어지는 모든 가능한 심볼 벡터들

의 집합을 나타내고,

는

= b (b=0 또는 1)인

의 부분 집합을 표시하고,

연산자는 유클리드 놈(Euclidean norm)을 표시한다. 수학식 8에서

는 상수이기 때문에, 이후에서 무시될 것이다.

전술한 LTE 복조기들 중에서, NAICS ML 복조기가 가장 높은 복잡도를 갖는다는 것을 알 수 있다. 성능과 복잡도 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.

이어서, 간섭 RI, PMI 및 MOD의 검출 방법을 설명한다.

앞에서, NAICS의 기본 원리가 UE에서의 간섭 정보 즉, RI, PMI 및 MOD를 이용하는 것에 의존한다는 것을 보여주었다. NAICS 간섭 파라미터들은 간섭 BS들에서의 스케줄링 제한들 및/또는 네트워크 시그널링 오버헤드를 감수함으로써 얻어질 수 있다. 이러한 단점(즉, 스케줄링 제한, 오버헤드)을 극복하기 위해, 여기에서는 UE에서 이들 파라미터들의 블라인드 검출들을 제안한다.

LTE 시스템들에서, 서빙 데이터에 대한 RI, PMI 및 MOD는 서빙 BS로부터 PDCCH(physical downlink control channel; 물리적 하향링크 제어 채널)에서의 DCI(downlink control information)를 판독(read)함으로써 암시적으로 발견될(found) 수 있다는 것에 유의한다. 그러나, UE에서 이용할 수 있는 간섭 RI, PMI 및 MOD에 대한 정보는 전혀 없다.

미지의 간섭 변조

에 대해, 변조 레벨 q가 주어지면, 각각의 변조 레벨 q,

의 사전 확률(prior probability) 및 각각의 콘스텔레이션 포인트(constellation point)

,

의 사전 확률을 각각 p_q 및 P_q ^j 로 표시한다.

표 1은 두 개의 안테나 즉, Nt=2를 갖는 MIMO LTE 시스템들에 지정된 기본(fundamental) 전송 모드(TM; transmission mode)들에 대한 RI, PMI 및 MOD의 후보 집합들로 구성된다. 여기서, RI, PMI 및 MOD는 각각 l, p, q로 표시된다.

표 1에서 알 수 있듯이, 전송 모드 3(TM 3)은, TM 3에 대해 지정된 두 개의 프리코딩 매트릭스가 블라인드 검출 및 MIMO 복조의 성능에서의 차이를 만들지 않기 때문에, TM 4의 부분 집합으로 처리될 수 있다. 마찬가지로, l=1을 갖는 TM 4는 TM 6로 간주될 수 있다. 따라서, 이후의 MIMO 복조 단계에서 간섭 TM들은 l=2를 갖는 TM 2, l=2를 갖는 TM 4 및 l=1을 갖는 TM 6 중 하나로 검출될 것이다.

LTE 하향링크에 사용되는 변조들은 4QAM(4-quadrature amplitude modulation; 4 직교 진폭 변조), 16QAM, 64QAM 및 256 QAM을 포함할 수 있다.

도 2는 LTE 다운링크에 사용되는 4QAM, 16QAM 및 64QAM 의 콘스텔레이션 다이어그램의 예시도이다.

도 2를 참조하면, LTE 다운링크 전송에서 각각

및

(각각

,

, 및

에 해당) 로 표시되는 4QAM, 16QAM 및 64QAM에 대한 3개의 콘스텔레이션 다이어그램들이 도시된다. 각각의 LTE 콘스텔레이션 다이어그램의 콘스텔레이션 포인트들이 단위 분산(unit variance)을 갖도록 정규화된다(normalized)는 것에 유의한다.

RI, PMI 및 MOD의 최적 공동 검출 방법을 설명한다.

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 포인트들에 대해서도 동일한 가정이 이루어진다. 즉, p_q = 1/3 및 p_q ^j= 1/q 이라고 가정된다. 이 경우, ML 추정을 기반으로 하는 블라인드 검출이 오류 확률을 최소화한다는 것은 잘 알려져 있다.

l 및 p를 갖는 특정

에 대응하는 프리코딩 매트릭스를

로 표시함으로써, 수학식 8의 조건적 pdf를 수학식 11로 다시 쓸 수 있다.

따라서, K개의 수신 신호 벡터 r_k를 기반으로 하는 l, p, q의 ML 메트릭(metric)은 수학식 12로 주어진다.

여기서,

는

의 l-배 데카르트 곱(l-fold Cartesian product)으로 얻어지는 RI ㅣ 및 MOD q를 갖는

에 대응한다.

이때, ML 수신기(또는 ML 검출기)는 l, p, q의 모든 가능한 집합들 중에서 전체 검색(exhaustive search)을 수행하고, 수학식 13에 의해 정의되는 메트릭을 최대화하는

,

및

를 결정한다.

여기서, S^l 및 S^p 는 각각 l 및 p에 대한 모든 가능한 값들의 집합을 표시하며, 표 1에 도시된 바와 같이 각각 {Nt, TM} 및 {Nt, TM, l} 의 함수로 주어진다.

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 공동 검출은 UE에서 엄두도 못 낼 정도의 계산적 복잡도로 이어진다.

따라서, 본 개시는 수학식 12의 최적의 메트릭을 해결하기 위해 감소된 계산적 복잡도를 갖는 차선의 접근 방법을 제안한다.

모든 검색 공간을 통한 지수 합들의 곱을 계산하는 과정을 피하기 위해, 본 개시는 ML 결정 메트릭에 로그를 취하고 나서, 서빙 데이터 벡터에 대하여 최대 로그 근사치(max-log approximation)를 적용함으로써 상술한 ML 검출 문제를 해결하는 방안을 제안한다.

즉, 수학식 12에서 지수 합(exponential sum)들의 곱을 계산하는 과정을 피하기 위해, 우선 수학식 12의 최적의 메트릭에 로그를 취하고, 서빙 데이터 벡터

에 최대 로그 근사치를 적용한다. 이때, 결정 메트릭

는 수학식 14 와 같이 근사화된다(approximated).

여기서,

는 수학식 15의 유클리드 메트릭을 최소화하는 전송 벡터

및

를 찾음으로써 얻어진다.

상수 항을 제거한 후에, 수학식 14는 수학식 16으로 다시 쓰여질 수 있다.

여기서, 나머지 항(residual term)

은 수학식 17 로 쓰여질 수 있다.

서빙 데이터 벡터

에 대한 최대 로그 근사치에서와 동일한 방법을 따라서, 간섭 데이터 벡터

에 대해서도 최대 로그 근사치를 적용하면, 수학식 18 과 같은 가장 단순한 ML 결정 메트릭이 얻어진다.

본 개시는 최소 거리 문제에 대해 결과 ML 메트릭을 근사치로 계산하고, 상기 차선의 근사치에 대해 발생할 수 있는 성능 저하를 보정하기 위해 보상 방법을 제안한다.

구체적으로, RI, PMI 및 MOD의 모든 후보 집합들의 검출에 영향을 미치는 상기 서빙 데이터 벡터

에 대한 최대 로그 근사치와 비교하면, 수학식 18를 얻기 위한 최대 로그 근사치 적용은 상이한 후보 집합들 간의 유클리드 메트릭에서 상대적으로 큰 차이들을 생성할 수 있다. 이러한 상대적 큰 차이는 RI, PMI 및 MOD의 블라인드 검출에서의 가능한 성능 감소를 의미한다. 따라서, 상기 가능한 성능 감소는 블라인드 검출에서 상기 나머지 항

을 고려할 동기를 제공한다.

이에, 본 개시는 상기 최대 로그 근사치 적용으로 인한 유클리드 메트릭에서의 상대적 차이를 보정하기 위한 나머지 항을 이용하는 방안을 제안한다. 즉, 본 개시는 RI, PMI 및 MOD의 하나의 기준 집합과 모든 다른 집합들 간의 상대적 차이들을 추정함으로써 결정 메트릭(decision metric)에 상기 나머지 항

을 포함하는 방안을 제안한다. 예를 들어, TM 2의 l=2, p=1 및 q=4을 기준으로 하여, 상대적 차이에 대한 바이어스 항(bias term; 차이 항)을 수학식 19와 같이 정의할 수 있다.

제안된 바이어스 항은 동일한 ML 검출 성능을 보장할 수 있도록 RI, PMI 및 MOD의 상이한 집합들 간의 상대적 차이들을 보정할 것이다. 결과적으로, 단지 상대적 바이어스들만 룩업 테이블(look-up-table; LUT)에 저장되면 되며, 상기 LUT에 저장되는 상기 상대적 바이어스들은 블라인드 검출에서 단순화를 가능하게 한다. 상기 LUT는 RI, PMI 및 MOD의 임의의 집합을 적용하는 모든 서빙 TM들에 적용되는 공통적인 LUT이다.

표 2는 RI(l), PMI(p) 및 MOD(q)의 상이한 집합들 간의 상대적 보상 바이어스에 대한 LUT 로써, 4QAM 및 16QAM를 사용하는 간섭 UE들을 가정한 LUT의 예시이다. 그러나 이에 한정되지 않으며, LUT 는 64QAM 및 256QAM의 경우를 위한 상대적 보상 바이어스들도 포함하도록 구현될 수도 있을 것이다.

INR(dB)	TM(1)	2(2)		3(2) 또는 4(2)			4(1) 또는 6(1)
INR(dB)	q	4	16	{4,4}	{16,4}, {4,16}	{16,16}	4	16
-4		0.00	2.26	-0.46	0.68	0.30	-1.42	-0.54
0		0.00	2.14	-0.58	0.34	0.18	-1.42	-0.66
4		0.00	2.04	-0.68	0.08	0.80	-1.44	-0.76
8		0.00	2.02	-0.70	-0.04	0.64	-1.42	-0.80
12		0.00	1.90	-0.80	-0.18	0.48	-1.48	-0.86
16		0.00	1.50	-0.98	-0.42	0.18	-1.58	-0.98
20		0.00	1.10	-0.98	-0.42	0.20	-1.58	-0.98

표 2에서 1행의 2(2), 3(2), 4(2), 4(1), 6(1) 등은 “TM(l)”과 같은 형식으로 간섭 데이터의 ‘TM’ 과 ‘l’ 의 값을 간단히 표기한 것이다. 예를 들어, 1행에서 2(2)는 TM 2 및 l =2 인 경우를 의미하고, 3(2)는 TM 3 및 l =2인 경우를 의미한다. 2 행의 4, 16, {4, 4} 등은 MOD 값 (q)을 표기한 것이다. 예를 들어, 2행에서 4는 4QAM, 16은 16QAM, {4, 4}는 {4QAM, 4QAM}을 의미한다. INR interference to noise ratio)은 잡음 신호에 대한 간섭 신호의 비율을 의미하며 예를 들어 신호 세기의 비율이 dB 단위로 표시될 수 있다.

결과적으로, ML 결정 메트릭은 이제 최소 유클리드 거리 기반 블라인드 검출기들을 허용하는 수학식 20의 형태를 가질 수 있다.

예를 들어, TM 2 및 q=16인 경우에 INR이 4dB를 나타낸다면, 수학식 20에서 보상 바이어스

값으로써 2.02를 적용할 수 있다.

이와 같이 후보 l, p, q의 집합들에 대해서 보상 바이어스

를 적용하여 수학식 20의 메트릭을 최대화하는 RI(l), PMI(p) 및 MOD(q)를 찾음으로써, 낮은 복잡도에서도 최적의 ML 수신기에 근접하는 성능을 기대할 수 있다.

즉, 본 개시에 따라서 블라인드 검출된 간섭 파라미터들을 기반으로 하는 진보된 NAICS 수신기들은 간섭 제한된 셀룰러 환경들에서도 LTE-A UE의 성능을 크게 향상시킬 수 있다.

도 3은 본 개시에 따른 단말이 블라인드 검출을 이용하여 간섭 신호를 제거하는 방법의 일 실시예를 도시한다.

단말은 송수신부(예를 들어, RF(radio frequency) 칩과 같은)를 이용하여 기지국으로부터 다운링크 채널을 통해 원하는 신호(서빙 데이터) 및 간섭 신호(간섭 데이터)를 포함하는 신호를 수신한다(300). 상기 다운링크 채널은 예를 들어, PDSCH 또는 PMCH일 수 있다. 상기 단말의 송수신부는 MIMO 공간 다중화 전송 기법에 따라 동작하며 다수의 안테나를 이용하여 신호의 송수신을 수행할 수 있다.

상기 단말은 제어부(예를 들어, 모뎀 칩과 같은)를 이용하여 간섭 신호의 RI(l), PMI(p), MOD(q) 결정을 위한 ML 결정 메트릭을 결정한다(305). 예를 들어, 상기 ML 결정 메트릭은 수학식 12와 같이 결정될 수 있다.

상기 단말은 블라인드 검출의 계산 복잡도를 낮추기 위해 상기 ML 결정 메트릭에 로그를 취하고, 상기 ML 결정 메트릭에 포함된 서빙 데이터 벡터 및 간섭 데이터 벡터에 최대 로그 근사치를 적용할 수 있다(310).

선택적으로, 상기 단말은 블라인드 검출의 성능을 높이기 위해 상기 적용된 ML 결정 메트릭에 나머지 항

을 포함시킬 수 있다. 상기 나머지 항은 바이어스 항의 형식으로 상기 ML 결정 메트릭에 포함될 수 있다(315). 상기 바이어스 항이 더해진 ML 결정 메트릭은 예를 들어, 수학식 20과 같이 표현될 수 있다. 상기 바이어스 항은 기준이 되는 l, p 및 q 의 집합과 임의 후보인 l, p 및 q 의 집합과의 차이를 보상하기 위한 항이다. 상기 바이어스 항에 적용될 값은 LUT에 저장될 수 있으며, 상기 단말은 상기 LUT를 조회함으로써 상기 바이어스 값을 획득할 수 있다. 상기 LUT는 주어진 INR(interference to noise ratio)에 대한 기준 l, p 및 q 집합과 후보 l, p 및 q 의 집합과의 차이에 따른 바이어스 값을 기록할 수 있다. 이때, q의 값으로는 4 QAM, 16 QAM, 64 QAM 또는 256 QAM 이 지시될 수 있다.

상기 단말은 상기 메트릭을 이용하여 l, p, q를 검출할 수 있다(320). 예를 들어, 상기 단말은 상기 메트릭을 최대화하는 l, p, q를 블라인드 검출할 수 있다. 상기 메트릭을 최대화 하는 값은 수학식 15에 의해 표현되는 유클리드 메트릭을 최소화하는 값일 수 있다.

상기 단말은 상기 검출된 l, q, q를 이용하여 상기 수신 신호로부터 간섭 신호를 제거할 수 있다(325).

도 4는 본 개시에 따른 단말 장치의 구성을 예시하는 도면이다.

단말 장치(400)는 기지국 또는 타 단말과 신호를 통신할 수 있는 송수신부(410); 및 상기 송수신부(410)를 제어하는 제어부(420)를 포함할 수 있다. 상기 송수신부(410)는 RF 칩과 같은 장치로 구현될 수 있고, 상기 제어부(420)는 모뎀 칩과 같은 장치로 구현될 수 있다. 그러나, 상기 송수신부(410)와 상기 제어부(420)는 하나의 장치(즉, 단일 칩)로 구현될 수도 있음은 물론이다.

상기 제어부(420)는 본 개시에서 설명한 단말의 간섭 제거 방법을 구현하는 구성부이다. 즉, 전술한 단말의 모든 동작은 상기 제어부(420)에 의해 실시되는 것으로 이해될 수 있다. 상기 제어부(420)은 내부 또는 외부에 LUT 저장을 위한 메모리부를 구비할 수 있다.

상기 송수신부(410)는 신호의 송수신을 수행하며, 공간 다중화 전송을 위한 다수의 안테나를 이용할 수 있다.

도 1 내지 도 4의 예시도 등은 본 개시의 권리범위를 한정하기 위한 의도가 없음을 유의하여야 한다. 즉, 도 1 내지 도 4에서 상술한 방법 또는 구성의 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 구성부들(예를 들어, 모뎀 칩 및 RF 칩)과, 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

셀룰러 통신 시스템에서 단말의 간섭 제거 방법에 있어서,
적어도 하나의 기지국으로부터 원하는 신호와 간섭 신호를 포함하는 신호를 수신하는 동작;
상기 간섭 신호의 RI(rank indicator)의 값 l, PMI(precoding matrix indicator) 값 p 및 MOD(modulation level) 값 q 의 결정을 위한 최대우도(ML; maximum likelihood) 결정 메트릭을 결정하는 동작;
상기 ML 결정 메트릭에 대해 로그를 적용하고, 상기 ML 결정 메트릭에 포함되는 서빙 데이터 벡터 및 간섭 데이터 벡터에 최대 로그 근사치(maximum-log approximation)를 적용하는 동작;
상기 적용된 ML 결정 메트릭을 이용하여 상기 l, p 및 q를 결정하는 동작; 및
상기 결정된 l, p 및 q를 이용하여 상기 수신된 신호로부터 상기 간섭 신호를 제거하는 동작을 포함하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 적용된 ML 결정 메트릭은, 상기 최대 로그 근사치 적용으로 인한 성능 감소 보정을 위한 나머지 항(residual term)을 더 포함함을 특징으로 하는 방법.
제2항에 있어서,
상기 나머지 항은, 기준이 되는 l, p, q 집합의 나머지 항과 후보 l, p, q 집합의 나머지 항 사이의 차이를 나타내는 바이어스 항으로 표현됨을 특징으로 하는 방법.
제3항에 있어서,
상기 바이어스 항의 값은 LUT(look-up table) 내에 저장됨을 특징으로 하는 방법.
제4에 있어서,
상기 LUT는, INR(interference to noise ratio)에 대해서 상기 바이어스 항의 값을 포함함을 특징으로 하는 방법.
제4항에 있어서,
상기 LUT는, q 값으로써 4 QAM(quadrature amplitude modulation), 16 QAM, 64 QAM 및 256 QAM 중 적어도 하나를 포함함을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 간섭 신호의 전송 모드(transmission mode; TM)는 l=2인 TM 2, l=2인 TM 4 및 l=1인 TM 6 중 어느 하나로 분류됨을 특징으로 하는 방법.
제3항에 있어서,
상기 ML 결정 메트릭 M은, 다음의 수학식으로 표현됨을 특징으로 하는 방법.

여기서, r_k는 RE(resource element) k에서 수신되는 신호 벡터이고,
는 노이즈 벡터의 분산이고,
는 서빙 데이터의 유효 채널 매트릭스이고, K는 RE의 개수이고,
는 서빙 데이터 벡터이고,
는 간섭 데이터 벡터이고,
는 간섭 채널 매트릭스이고,
는 간섭 프리코딩 매트릭스이고,
는 l, q 일 때의 모든 가능한 간섭 심볼 벡터의 집합이고,
는 바이어스 항임.
제1항에 있어서,
상기 결정된 l, p 및 q는, 상기 ML 결정 메트릭을 최대화하는 값임을 특징으로 하는 방법.
제8항에 있어서,

및
는 각각 다음의 수학식으로 표현되는 유클리드 거리를 최소화하는
및
임을 특징으로 하는 방법.
제1항에 있어서,
상기 단말은 MIMO(multiple-input-multiple-output) 링크에서 송신 및 수신하기 위해 다수의 안테나를 사용함을 특징으로 하는 방법.
셀룰러 통신 시스템에서 간섭을 제거하는 장치에 있어서,
적어도 하나의 기지국으로부터 원하는 신호와 간섭 신호를 포함하는 신호를 수신하고, 상기 간섭 신호의 RI(rank indicator)의 값 l, PMI(precoding matrix indicator) 값 p 및 MOD(modulation level) 값 q 의 결정을 위한 최대우도(ML; maximum likelihood) 결정 메트릭을 결정하고, 상기 ML 결정 메트릭에 대해 로그를 적용하고, 상기 ML 결정 메트릭에 포함되는 서빙 데이터 벡터 및 간섭 데이터 벡터에 최대 로그 근사치(maximum-log approximation)를 적용하고, 상기 적용된 ML 결정 메트릭을 이용하여 상기 l, p 및 q를 결정하고, 상기 결정된 l, p 및 q를 이용하여 상기 수신된 신호로부터 상기 간섭 신호를 제거하도록 구성되는 제어부를 포함하는 장치.
제12항에 있어서,
상기 적용된 ML 결정 메트릭은, 상기 최대 로그 근사치 적용으로 인한 성능 감소 보정을 위한 나머지 항(residual term)을 더 포함함을 특징으로 하는 장치.
제13항에 있어서,
상기 나머지 항은, 기준이 되는 l, p, q 집합의 나머지 항과 후보 l, p, q 집합의 나머지 항 사이의 차이를 나타내는 바이어스 항으로 표현됨을 특징으로 하는 장치.
제14항에 있어서,
저장영역을 갖는 메모리부를 더 포함하되,
상기 바이어스 항의 값은 상기 메모리부에 LUT(look-up table) 형태로 저장됨을 특징으로 하는 장치.
제15에 있어서,
상기 LUT는, INR(interference to noise ratio)에 대해서 상기 바이어스 항의 값을 포함함을 특징으로 하는 장치.
제15항에 있어서,
상기 LUT는, q 값으로써 4 QAM(quadrature amplitude modulation), 16 QAM, 64 QAM 및 256 QAM 중 적어도 하나를 포함함을 특징으로 하는 장치.
제12항에 있어서,
상기 간섭 신호의 전송 모드(transmission mode; TM)는 l=2인 TM 2, l=2인 TM 4 및 l=1인 TM 6 중 어느 하나로 분류됨을 특징으로 하는 장치.
제14항에 있어서,
상기 ML 결정 메트릭 M은 다음의 수학식으로 표현됨을 특징으로 하는 장치.

여기서, r_k는 RE(resource element) k에서 수신되는 신호 벡터이고,
는 노이즈 벡터의 분산이고,
는 서빙 데이터의 유효 채널 매트릭스이고, K는 RE의 개수이고,
는 서빙 데이터 벡터이고,
는 간섭 데이터 벡터이고,
는 간섭 채널 매트릭스이고,
는 간섭 프리코딩 매트릭스이고,
는 l, q 일 때의 모든 가능한 간섭 심볼 벡터의 집합이고,
는 바이어스 항임.
제12항에 있어서,
상기 결정된 l, p 및 q는 상기 ML 결정 메트릭을 최대화하는 값임을 특징으로 하는 장치.
제19항에 있어서,

및
는 각각 다음의 수학식으로 표현되는 유클리드 거리를 최소화하는
및
임을 특징으로 하는 장치.
제12항에 있어서,
상기 제어부의 제어에 의해 상기 신호를 수신하는 송수신부를 더 포함하되,
상기 송수신부는, MIMO(multiple-input-multiple-output) 링크에서 송신 및 수신하기 위해 다수의 안테나를 사용함을 특징으로 하는 장치.