KR20160027721A - 다중입력 다중출력 시스템에서 채널 품질 측정 방법 및 장치 - Google Patents

다중입력 다중출력 시스템에서 채널 품질 측정 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템에서 채널 품질을 측정하는 방법 및 장치에 관한 것으로서, 다중입력 다중출력 시스템에서 수신기의 채널 품질 측정 방법은 수신 신호의 채널 추정 값을 사용하여 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 제 1 검출기 이용을 가정한 제 1 SINR(Signal to Interference Noise Ratio)과 상기 수신 신호의 채널 추정 값을 사용하여 상기 다수 개의 공간 계층 각각이 독립적으로 존재하는 경우에 대응하는 상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 제 2 SINR을 측정하는 과정과, 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 제 2 검출기 이용을 가정한 수신 데이터의 LLR(Log Likelihood Ratio)을 결정하는 과정과, 상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 상기 제 1 SINR 및 상기 제 2 SINR과, 상기 LLR을 기반으로 상기 제 2 검출기 이용을 가정한 채널 품질 정보를 생성하는 과정을 포함하여, 보다 정확한 CQI를 계산할 수 있는 효과가 있다.

Description

다중입력 다중출력 시스템에서 채널 품질 측정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR MEASURING A CHANNEL QUALITY IN MULTIPLE INPUT MULTIPLE OUTPUT SYSTEM}
본 발명은 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템에서 채널 품질을 측정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
무선 통신시스템은 일반적으로 프레임 혹은 블럭 단위로 데이터를 전송한다. 이때, 전송되는 데이터의 부호화율과 변조 방식은 채널의 특성에 따라 결정되며, 이는 현재 3GPP(3rd Generation Partnership Project) 시스템에 표준으로 채택되었다. 이와 더불어 최근에는 무선 통신시스템에서 다중안테나를 사용하는 방식(MIMO: Multiple Input Multiple Output)을 통해 데이터 용량을 확대하기 위한 기술이 개발 및 보급되고 있다. 예를 들어, 현재 3GPP Rel.12에서는 MIMO 시스템과 관련된 표준이 새롭게 정의되고 있으며, 종래의 표준과 다른 방식 또한 논의되고 있는 중이다. 이와 같은 MIMO 시스템에서 효율적으로 데이터 용량을 증가시키기 위해서는 상술한 바와 같이, 채널의 특성을 고려하여 부호화율과 변조 방식을 결정해야 한다.
현재 MIMO 시스템의 경우, 효율적인 데이터 용량 확대를 위해, 채널 특성을 고려하는 적응형 전송 기술이 필수적으로 요구된다. 하지만, 이와 같은 MIMO 시스템에서 적응형 전송 기술을 이용하고자 하는 경우, 데이터의 부호화율과 변조 방식이 채널의 특성에 따라 결정되기 때문에, 정확한 채널 품질 측정이 먼저 이루어져야 할 필요가 있다.
따라서, 본 발명의 실시 예는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템에서 채널 품질을 측정하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 다른 실시 예는 MIMO 시스템에서 채널 모수화(parameterization)를 수행하여 검출기의 성능을 나타내는 메트릭을 결정하고, 결정된 메트릭을 기반으로 채널 품질 정보를 생성하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 실시 예는 MIMO 시스템에서 채널 추정을 통해 획득된 SINR(Signal to Interference Noise Ratio) 기반의 MMIB(Mean Mutual information per bit)와 수신 데이터에 대한 LLR(Log Likelihood Ratio) 기반의 MMIB를 계산하고, 계산된 MMIB들을 이용하여 ML 검출기의 성능 결정에 이용되는 파라미터를 결정하는 방법 및 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 다중입력 다중출력 시스템에서 수신기의 채널 품질 측정 방법은 수신 신호의 채널 추정 값을 사용하여 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 제 1 검출기 이용을 가정한 제 1 SINR(Signal to Interference Noise Ratio)과 상기 수신 신호의 채널 추정 값을 사용하여 상기 다수 개의 공간 계층 각각이 독립적으로 존재하는 경우에 대응하는 상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 제 2 SINR을 측정하는 과정과, 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 제 2 검출기 이용을 가정한 수신 데이터의 LLR(Log Likelihood Ratio)을 결정하는 과정과, 상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 상기 제 1 SINR 및 상기 제 2 SINR과, 상기 LLR을 기반으로 상기 제 2 검출기 이용을 가정한 채널 품질 정보를 생성하는 과정을 포함한다.
본 발명의 실시 예에 따르면, 다중입력 다중출력 시스템에서 채널 품질을 측정하기 위한 수신기의 장치는 수신 신호의 채널 추정 값을 사용하여 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 제 1 검출기 이용을 가정한 제 1 SINR(Signal to Interference Noise Ratio)과 상기 수신 신호의 채널 추정 값을 사용하여 상기 다수 개의 공간 계층 각각이 독립적으로 존재하는 경우에 대응하는 상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 제 2 SINR을 측정하고, 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 제 2 검출기 이용을 가정한 수신 데이터의 LLR(Log Likelihood Ratio)을 결정하는 MMIB(Mean Mutual Information per Bit) 결정부와, 상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 상기 제 1 SINR 및 상기 제 2 SINR과, 상기 LLR을 기반으로 상기 제 2 검출기 이용을 가정한 채널 품질 정보를 생성하는 채널 품질 정보 결정부를 포함한다.
본 발명은 SINR을 바탕으로 ML 검출기의 성능을 추정하는 기술을 MMIB로 확장시킨 기술로서, ML 검출기를 사용하는 경우, 코드워드 별로 MMIB를 정확히 측정할 수 있는 효과가 있다. 제안된 방법은 MIMO ML 검출기의 코드워드 별 MMIB를 직접적으로 계산하여 ML의 성능을 정확히 나타낼 수 있으며, 다양한 다중안테나 시스템으로 확장할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시 예에 따른 MMIB 계산 방법은 CQI 계산의 정확도를 향상시켜서 셀 전송 효율을 향상시킬 수 있다. 또한 본 발명에서는 채널 상태뿐만 아니라 실제 단말에서 발생하는 채널 추정 오차 등으로 야기되는 검출 성능과 전송되는 채널 상태 정보와의 차이가 발생하였을 경우, 전력 오프셋(power offset)을 채널 또는 잡음 변화량에 반영하여 검출 성능을 나타내는 메트릭을 결정함으로써, 보다 정확한 CQI를 계산할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 수신기의 블록 구성을 도시하는 도면,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 수신기의 구체적인 블록 구성을 도시하는 도면,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 수신기에서 채널 품질 정보를 생성하는 절차를 도시하는 도면,
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 수신기에서 채널 품질을 계산하는 절차를 도시하는 도면, 및
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 수신기에서 LLR 절대값에 대응하는 MMIB를 결정하기 위한 그래프를 도시하는 도면.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 그리고, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 다중입력 다중출력 시스템에서 채널 품질을 측정하기 위한 수신기의 장치에 있어서, 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략할 것이다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하 설명에서는 본 발명의 따른 수신기가 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 통신 시스템에서 SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio)과 LLR(Log Likelihood Ratio)을 기반으로 CQI(Channel Quality Indicator)를 결정하기 위한 동작에 대해 설명하도록 한다.
이하 본 발명의 실시 예에서는 MIMO 송수신 방식을 지원하는 MIMO 시스템에서, 독립적인 여러 데이터를 동시에 전송하는 공간 다중화(spatial multiplexing) 방식을 이용하는 경우를 가정하여 설명한다. 이하 본 발명의 실시 예에서는 시간 및 주파수 선택적 페이딩 채널 특성을 반영하기 위해, 평균 상호 정보량(MMI: mean mutual information)을 기본 메트릭으로 사용한다. 예컨대, MIMO 시스템에서 QPSK, 16QAM, 64QAM과 같은 변조 방식을 이용하는 경우, 각 비트 당 가지는 평균 상호 정보량을 의미하는 MMIB(Mean Mutual Information per Bit)를 이용한다. MMIB는 물리적으로 송신 신호와 수신신호 사이의 상호 관계성을 나타내는 정보로서, 수신 신호가 가진 정보량과 송신 신호의 정보량이 같다면 1로 표현할 수 있고, 수신 신호와 송신 신호의 정보가 관계가 없을 때에는 0으로 표현될 수 있다. 따라서, MMIB는 수신 신호의 품질, 및/혹은 채널 상태를 표현하는 척도로 이용될 수 있다. 예컨대, 채널 상태가 좋아 송신 신호를 완벽하게 복원할 수 있는 경우에는 MMIB가 1의 값에 수렴할 수 있으며, 채널 상태가 열악하여 송신 신호를 복원하기 어려운 경우에는 MMIB가 0의 값에 수렴할 수 있다. 따라서, 이하 본 발명의 실시 예에서는 SNR을 기반으로 MMIB를 결정하고, 결정된 MMIB를 기반으로 정확한 채널 품질 정보를 생성하는 방식에 대해 설명하기로 한다.
먼저, 이하에서는 하기 수학식들을 참고하여 본 발명의 기본적인 동작에 대해 설명하기로 한다.
본 발명은 하기 수학식 1과 같은 수신신호 모델을 가정한다.
Figure pat00001
여기서, yk와 xk는 k번째 자원 요소의 N×1 수신 신호 벡터, L×1 송신 신호 벡터를 의미하고, N은 수신 안테나 개수, L은 실제 전송된 공간 계층의 개수를 의미한다. 또한, Hk는 K번째 자원 요소의 MIMO 채널을 의미하며, 하기 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00002
여기서, hk ,l은 l번째 공간 계층에 대응하는 채널 벡터를 의미하고, 그 외의 요소들은 l번째 공간 계층의 간섭을 의미한다. 또한, nk는 잡음 분산 벡터를 의미하고, 각각의 요소는 평균이 0인 AWGN(Additive White Gaussian Noise)이며, 분산은 σn 2이고, i.i.d(Independent and Identically Distributed)이다.
위와 같은 수신 신호 모델에서 송신 신호 xk에 대한 ML(Maximum Likelihood)은 하기 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00003
여기서,
Figure pat00004
은 k번째 자원 요소의 N×1 송신 신호 벡터에 대한 ML 검출 결과를 나타낼 수 있다. 수학식 3에서와 같이, 송신 신호에 대한 ML 검출은 수신 신호의 선형 관계로 표현되지 않는다. 이와 같은 수신기의 비 선형적인 특성은 수신기의 적응적 파라미터를 설정하는 것을 어렵게 한다. 이를 해결하기 위해 MMSE(minimum mean-squared error)를 사용하였을 때의 SINR(이하 'SINRMMSE'이라 칭함.)과 하나의 송신 신호만이 존재하는 상황, 예컨대, 간섭이 없는(interference free) 상황을 가정했을 때의 유효 SINR(이하 'SINRIF'이라 칭함)을 위와 같은 비선형적인 특성을 가진 검출기의 성능에 대한 경계 값으로 설정하고, 산술, 기화, 조화 평균 값으로 이용한다. 예를 들어, SINRMMSE와 SINRIF 중에서 낮은 값을 비선형 검출기의 저 경계(lower bound)와 고 경계(upper bound)로 설정할 수 있다. MMSE 기반의 SINR(SINRMMSE)은 MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용한 것을 가정하여 계산될 수 있다. 예컨대, MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우의 송신 신호는 하기 수학식 4에 나타낸 바와 같은 선형 관계로 표현될 수 있다.
Figure pat00005
여기서,
Figure pat00006
는 k번째 자원 요소의 N×1 송신 신호 벡터에 대한 MMSE 검출 결과를 나타낼 수 있다.
또한, MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우에 각 공간 계층에서의 유효 SINR은 하기 수학식 5와 같이 계산할 수 있다.
Figure pat00007
여기서,
Figure pat00008
은 MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우에 k번째 자원 요소의 l번째 공간 계층에서의 유효 SINR(SINRMMSE)을 의미한다.
또한, MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우에 l번째 공간 계층에 간섭을 미치는 모든 성분이 제거된 상황, 즉, l번째 공간 계층에 간섭이 없는 상황을 가정했을 때의 유효 SINR(SINRIF)은 하기 수학식 6과 같이 계산할 수 있다.
Figure pat00009
여기서,
Figure pat00010
은 k번째 자원 요소의 l번째 공간 계층에서 간섭이 없는 상황의 유효 SINR(SINRIF)을 의미한다.
본 발명의 실시 예에서는 수학식 5 및 6과 같이, SINRIF 및 SINRMMSE을 계산한 후, 계산된 SINRIF 및 SINRMMSE에 대한 MMIB를 결정할 수 있다. 예컨대, 본 발명의 실시 예에서는 MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우의 유효 SINR(SINRMMSE)에 대응하는 MMIB(이하 'MMIBMMSE'라 칭함)를 결정하고, 간섭이 없는 상황의 유효 SINR(SINRIF)에 대응하는 MMIB('MMIBIF'라 칭함)를 결정할 수 있다. 예를 들어, MMIBMMSE 및 MMIBIF는 SINR과 MMIB에 대한 매핑 함수를 이용하여 결정할 수 있다.
하기 수학식 9는 MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우에 k번째 자원 요소의 l번째 공간 계층에서의 유효 SINR(SINRMMSE)에 대응하는 MMIBMMSE,k,l을 결정하는 방식을 나타낸다.
Figure pat00011
여기서, I(·)는 SINR을 MMIB에 매핑시키는 함수를 의미한다. 본 발명의 실시 예에서는 k번째 자원 요소의 l번째 공간 계층에서 간섭이 없는 상황의 유효 SINR(SINRIF)에 대응하는 MMIBIF,k,l를 상술한 수학식 7과 동일한 방식 즉, SINR과 MMIB를 매핑하는 함수를 이용하여 결정할 수 있다.
이후, 본 발명의 실시 예에서는 자원 요소를 기준으로 하기 수학식 8 및 9과 같이, MMIBMMSE ,k,l 및 MMIBIF ,k,l에 대한 평균을 계산할 수 있다.
Figure pat00012
여기서, μMMSE,l은 MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우에 l번째 공간 계층에서의 평균 MMIB를 의미한다. 또한, K는 자원 요소의 수를 의미한다.
Figure pat00013
여기서, μIF,l은 송신 신호가 하나만 존재하여 간섭이 없는 상황에서 l번째 공간 계층에서의 평균 MMIB를 의미한다. 또한, K는 자원 요소의 수를 의미한다.
위 수학식 8 및 9를 참조하면, 실제 각 자원 요소에서의 MMIB 보다는 하나의 코드워드를 형성했을 때의 MMIB가 실제 성능과 연관성이 높은 것을 알 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시 예에서는 각 자원 요소가 아닌 하나의 코드워드를 형성한 경우의 ML 검출기와 관련된 파라미터를 구하기 위해, 상기 수학식 8 및 9를 이용하여 코드워드별 MMIB를 계산한다. 예컨대, 현재 무선 통신 시스템이 사용하고 있는 시간 및 주파수 선택적 채널의 경우, 각 자원 요소 혹은 자원 블럭 별로 검출기에 대한 파라미터를 조절하는 것은 계산 복잡도가 매우 높기 때문에, 실질적으로 시스템에 적용하는 것이 어렵고, 일정한 파라미터 값을 결정하는 것도 용이하지 않다. 따라서, 본 발명의 실시 예에서는 서브캐리어 별로 SINRMMSE와 SINRIF를 우선적으로 이용하고, SINRMMSE와 SINRIF 각각에 대응하는 MMIBMMSE와 MMIBIF를 코드워드 별로 계산하여, ML 검출기의 성능 표현 메트릭을 결정하기 위해 필요한 파라미터를 결정하는 방식에 대해 설명한다.
자원 요소 단위가 아닌 코드워드 단위로 ML 검출기를 사용하는 경우에, ML 검출기를 사용하는 경우에 l번째 공간 계층에서의 MMIB(μML,l)는 하기 수학식 10과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00014
수학식 10과 같이 ML 검출기를 사용하는 경우에 l번째 공간 계층에서의 MMIB(μML,l)를 계산하는 경우, ML 검출기의 성능 표현 메트릭(예: MMIB(μML,l))을 위해 필요한 파라미터를 코드워드 별로 설정할 수 있다. 참고로, LTE 시스템의 표준에서는 코드워드의 개수가 2개 이하로 정의하고 있기 때문에, LTE 시스템에서 ML 검출기의 성능 표현 메트릭을 위해 필요한 파라미터는 두 가지의 경우로 국한될 수 있다. 본 발명의 실시 예에서 ML 검출기의 성능 표현 메트릭을 위한 파라미터 βl은 하기 수학식 11과 같이 정리될 수 있다.
Figure pat00015
본 발명의 실시 예에 따라, μIF,l 및 μMMSE,l은 상술한 수학식 5 내지 9로부터 획득할 수 있다. 그러나, μML,l은 ML 검출기와 관련된 파라미터 βl을 획득하기 이전에는 획득할 수 없는 값이다. 따라서, 본 발명의 실시 예에서는 ML 검출기를 이용하는 경우에 실제 현재 프레임 혹은 블록에서 전송되는 데이터의 LLR을 계산한 후, 계산된 LLR을 기반으로 해당 프레임의 MMIB(MMIBDATA)를 계산하고, 계산된 MMIBDATA를 이용하여 ML 검출기와 관련된 파라미터 βl을 획득한다.
하기 수학식 12는 ML 검출기를 사용하는 경우에 LLR을 계산하고, 계산된 LLR을 이용하여 해당 프레임에 전송된 데이터 블록의 평균 MMIB를 계산하는 방식을 나타낸다.
Figure pat00016
Figure pat00017
Figure pat00018
Figure pat00019
Figure pat00020
여기서, Hb는 바이너리 엔트로피(binary entropy) 함수를 의미한다.
수학식 12를 참조하면, LLR 값에 이미 해당 검출기의 성능이 포함되어 있으므로, 검출기의 성질을 구별할 필요가 없다. 본 발명의 실시 예에서는 ML 검출기에 국한하여 설명하고 있으나, 수학식 12와 같은 LLR 계산식을 이용하는 경우, 반복 검출(iterative detection) 및 디코딩(decoding)과 같은 상황에서도 해당 프레임에서 사용한 검출기의 성질을 반영한 MMIB를 획득할 수 있음은 당연하다.
수학식 12는 하기 수학식 13과 같이 정리될 수 있다.
Figure pat00021
여기서, μDATA,l은 실제 채널을 통과한 데이터의 LLR 값을 기반으로 계산되는 MMIB를 의미한다. 또한, Lm은 실제 채널을 통과한 데이터의 LLR 값을 의미한다.
ML 검출기를 이용하는 경우의 MMIB를 계산하기 위해 필요한 파라미터 βl을 획득하기 위해, 수학식 13은 하기 수학식 14와 같이 정리될 수 있다.
Figure pat00022
상술한 바와 같이, 본 발명의 실시 예에서는 μIF,l, μMMSE,l 및 μDATA,l을 상술한 수학식 5 내지 9, 11 및 12로부터 획득할 수 있며, 획득된 값들을 이용하여 수학식 14를 통해 ML 검출기의 성능 표현 메트릭을 계산하기 위해 필요한 파라미터 βl을 획득할 수 있다.
획득된 βl은 각 프레임마다 독립적으로 사용할 수 있고, 프레임별로 이전 프레임에서 계산한 값과 함께 사용할 수도 있다. 그러나, 실제 데이터 전송은 특정 변조 차수 및 코딩 율에 국한되어 전송되고, 실제 CQI는 모든 변조 차수와 코딩 율에 대해서 계산을 해야하므로, 다른 변조 차수에 대해서는 하기 수학식 15와 같은 근사식을 이용한다.
Figure pat00023
여기서, p와 q는 현재 전송되고 있는 코드워드가 두 개일 때, 각 코드워드들의 변조 차수를 의미한다. 또한, p'와 q'는 전송받지 않은 변조 차수를 나타낸다.
추가적으로, 수학식 13과 같이 바이너리 엔트로피 함수 Hb를 이용한 MMIB를 계산하는 것은, 지수(exponential) 함수, 유리(rational) 함수, 및 바이너리(binary) 함수와 같은 비선형 함수의 조합으로 되어 있기 때문에 계산 복잡도가 높다. 따라서, 본 발명의 실시 예에서는 도 3에 도시된 바와 같이, LLR 절대값과 MMIB의 매핑 관계를 나타내는 그래프 혹은 검색 테이블을 이용하여, 실제 전송 데이터에 대한 LLR에 대응되는 MMIB를 결정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 수신기의 블록 구성을 도시하고 있다.
도 1을 참조하면, 수신기는 채널 추정부(101), MMIB 결정부(103) 및 채널 품질 정보 결정부(105)를 포함할 수 있다.
채널 추정부(101)는 송신기와 수신기 사이의 채널을 추정하고, 추정된 채널 정보를 MMIB 결정부(103)로 제공한다. 예를 들어, 채널 추정부(101)는 송신기로부터 수신되는 파일럿 신호를 이용하여 채널을 추정할 수 있다.
MMIB 결정부(103)는 채널 추정부(101)로부터의 채널 추정 결과를 수신하여, MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우의 각 공간 계층에서의 유효 SINR(SINRMMSE)과 송신신호가 하나만 존재하여 간섭이 없는 경우의 유효 SINR(SINRIF)를 측정할 수 있다. 이후, MMIB 결정부(103)는 MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우의 각 공간 계층에서의 유효 SINR(SINRMMSE)과 송신신호가 하나만 존재하여 간섭이 없는 경우의 유효 SINR(SINRIF)에 대응하는 MMIB를 각각 계산한다.
더하여, MMIB 결정부(103)는 송신기로부터 전송된 후 무선 채널을 통과하여 수신되는 데이터에 대한 LLR을 계산한다. 이후, MMIB 결정부(103)는 실제 채널을 통과하여 수신된 데이터에 대한 LLR을 기반으로 MMIB(MMIBDATA)를 계산한다.
더하여, MMIB 결정부(103)는 데이터의 LLR에 대응되는 MMIBDATA와 SINR 기반으로 계산된 MMIBMMSE와 MMIBIF를 이용하여 ML 검출기에 대한 MMIB 계산에 이용될 파라미터 βl을 계산할 수 있다. 이후, MMIB 결정부(103)는 계산된 βl을 이용하여, ML 검출기를 이용하는 경우에 대한 MMIB를 계산한다.
채널 품질 정보 결정부(105)는 MMIB 결정부(103)로부터 계산된 MMIB를 기반으로 CQI를 결정 및/혹은 계산한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 수신기의 블록 구성을 도시하고 있다.
도 2를 참조하면, 수신기는 채널 추정부(101), MMIB 결정부(103), 채널 품질 정보 결정부(105)를 포함하여 구성될 수 있다.
보다 구체적으로, 채널 추정부(101)는 채널 추정부(201)와 채널 추정에 필요한 구성요소들(미도시)을 더 포함하여 구성될 수 있다.
또한, MMIB 결정부(103)는 SINR 계산부(203), SNR 기반 MMIB 계산부(205), MIMO 검출부(207), 데이터 기반 MMIB 계산부(209), 파라미터 계산부(211) 및 MMIB 조절부(213)를 포함하여 구성될 수 있다.
더하여, 채널 품질 정보 결정부(105)는 CQI 계산부(215)와 채널 품질 정보 결정에 필요한 구성요소들(미도시)을 더 포함하여 구성될 수 있다.
채널 추정부(201)는 송신기와 수신기 사이의 채널을 추정하고, 추정된 채널 정보를 SINR 계산부(203)와 MIMO 검출부(207)로 제공한다. 예를 들어, 채널 추정부(201)는 송신기로부터 수신되는 파일럿 신호를 이용하여 채널을 추정할 수 있다.
SINR 계산부(203)는 채널 추정부(201)로부터의 채널 추정 결과를 수신하여, MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우의 각 공간 계층에서의 유효 SINR(SINRMMSE)과 송신신호가 하나만 존재하여 간섭이 없는 경우의 유효 SINR(SINRIF)를 측정할 수 있다. 예를 들어, SINR 계산부(203)는 상술한 수학식 5를 기반으로, MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우에 k번째 자원 요소의 l번째 공간 계층에서의 유효 SINR(SINRMMSE)을 계산한다. 또한, SINR 계산부(203)는 상술한 수학식 6을 기반으로, 송신신호가 하나만 존재하여 간섭이 없는 경우에 대한 유효 SINR(SINRIF)을 계산할 수 있다.
SINR 기반 MMIB 계산부(205)는 SINR 계산부(203)로부터 MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우의 각 공간 계층에서의 유효 SINR(SINRMMSE)과 송신신호가 하나만 존재하여 간섭이 없는 경우의 유효 SINR(SINRIF)을 입력받고, 입력받은 유효 SINR에 대응하는 MMIB를 계산한다. 예를 들어, SINR 기반 MMIB 계산부(205)는 수학식 7에 나타낸 바와 같이, SINR을 MMIB에 매핑시키는 함수를 기반으로, MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우의 k번째 자원 요소의 l번째 공간 계층에서의 유효 SINRMMSE에 대응하는 MMIBMMSE를 계산하고, 하나의 송신 신호만 존재하여 간섭이 없는 경우의 k번째 자원 요소의 l번째 공간 계층에서의 유효 SINRIF에 대응하는 MMIBIF를 획득할 수 있다. 이후, SINR 기반 MMIB 계산부(205)는 수학식 8 및 9를 기반으로 MMIBMMSE와 MMIBIF에 대한 평균을 계산할 수 있다.
또한, MIMO 검출부(207)는 송신기로부터 전송된 후 무선 채널을 통과하여 수신되는 데이터에 대한 LLR을 계산한다. 예를 들어, MIMO 검출부(207)는 실제 채널을 통과하여 수신된 데이터에 대해, 상술한 수학식 12에 나타낸 바와 같은 방식으로 ML 검출기를 이용하는 경우에 대한 LLR을 계산한다. 또한, MIMO 검출부(207)는 파라미터 계산부(211)로부터 파라미터 βl을 입력받고, 입력된 파라미터 파라미터 βl을 기반으로 수신된 신호에 대한 ML 검출 기능을 수행할 수 있다.
데이터 기반 MMIB 계산부(209)는 MIMO 검출부(207)로부터 실제 채널을 통과하여 수신된 데이터에 대한 LLR을 입력받고, 입력받은 LLR을 기반으로 MMIB(MMIBDATA)를 계산한다. 예를 들어, 데이터 기반 MMIB 계산부(209)는 수학식 13을 기반으로, LLR에 대한 MMIBDATA를 계산한다. 다른 예로, 데이터 기반 MMIB 계산부(209)는 도 5에 도시된 바와 같이, LLR 절대 값과 MMIB의 매핑 관계를 나타내는 미리 저장된 그래프 혹은 검색 테이블을 이용하여, 실제 전송된 데이터에 대한 LLR에 대응되는 MMIBDATA를 결정할 수 있다.
파라미터 계산부(211)는 데이터 기반 MMIB 계산부(209)로부터 데이터의 LLR에 대응되는 MMIBDATA를 입력받고, SINR 기반 계산부(205)로부터 SINR 기반으로 계산된 MMIB들 예컨대, MMIBMMSE와 MMIBIF를 입력받고, 입력된 MMIB들을 이용하여 ML 검출기에 대한 MMIB 계산에 이용될 파라미터 βl을 계산할 수 있다. 예를 들어, 파라미터 계산부(211)는 상술한 수학식 14와 같이, l번째 공간 계층에서의 MMIBDATA, MMIBMMSE 및 MMIBIF를 이용하여 l번째 공간 계층에서의 파라미터 βl을 계산할 수 있다. 또한, 파라미터 계산부(211)는 실제 데이터 전송에 이용되지 않은 변조 차수 및 코딩 율에 대한 파라미터 βl을 계산할 수 있다. 예컨대, 실제 채널을 통과하여 수신된 데이터는 시스템에서 실제 사용된 변조 차수 및 코딩 율에 기반한 것이므로, 상술한 수학식 15를 이용하여 다른 변조 차수에 대응하는 βl을 계산할 수 있다. 파라미터 계산부(211)는 계산된 파라미터 βl을 MIMO 검출부(207)와 MMIB 조절부(213)로 제공할 수 있다.
MMIB 조절부(213)는 SINR 기반 계산부(205)로부터 SINR 기반으로 계산된 MMIB들 예컨대, MMIBMMSE와 MMIBIF를 입력받고, 파라미터 계산부(211)로부터 βl을 입력받고, ML 검출기를 이용하는 경우에 대한 MMIB를 계산한다. 예를 들어, MMIB 조절부(213)는 수학식 10에 나타낸 바와 같이, ML 검출기를 이용하는 경우에 l번째 공간 계층에서의 MMIBML(μML ,l)를 계산할 수 있다.
CQI 계산부(215)는 MMIB 조절부(213)로부터 ML 검출기를 이용하는 경우에 l번째 공간 계층에서의 MMIBML(μML ,l)를 입력받고, 입력된 MMIBML(μML ,l)를 기반으로 CQI를 결정 및/혹은 계산한다. 이후, CQI 계산부(215)는 결정된 CQI를 송신기로 피드백한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 수신기에서 채널 품질 정보를 생성하는 절차를 도시하고 있다.
도 3을 참조하면, 수신기는 301단계에서 MMSE 검출기 이용을 가정한 제 1 SINR을 결정할 수 있다. 다시 말해, 수신기는 MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우를 가정를 가정하여 각 공간 계층에서의 SINR(SINRMMSE)을 결정할 수 있다.
이후, 수신기는 303단계에서 공간 계층 각각이 독립적으로 존재하는 경우를 가정한 제 2 SINR을 결정할 수 있다. 다시 말해, 수신기는 송신신호가 하나만 존재하여 간섭이 없는 경우의 SINR(SINRIF)을 결정할 수 있다.
이후, 수신기는 305단계에서 ML 검출기 이용을 가정한 LLR을 결정할 수 있다. 다시 말해, 수신기는 송신기로부터 전송된 후 실제 무선 채널을 통과하여 수신되는 데이터에 대한 LLR을 계산한다.
이후, 수신기는 307단계에서 제 1 SINR, 제 2 SINR 및 LLR을 기반으로 ML 검출기 이용을 가정한 채널 품질 정보를 생성할 수 있다. 수신기에서 제 1 SINR(SINRMMSE), 제 2 SINR(SINRIF) 및 LLR을 기반으로 ML 검출기 이용을 가정한 채널 품질 정보를 생성하는 구체적인 방법에 대해서는 이하에서 도면을 바탕으로 설명하도록 한다.
이후, 수신기는 본 발명의 실시 예에 따른 절차를 종료할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 수신기에서 채널 품질을 계산하는 절차를 도시하고 있다.
도 4에 도시된 바와 같이, 수신기는 401단계에서 MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우의 각 공간 계층에서의 유효 SINR(SINRMMSE)과 송신신호가 하나만 존재하여 간섭이 없는 경우의 유효 SINR(SINRIF)을 계산한다. 예를 들어, 수신기는 송신기와 수신기 사이의 채널을 추정하고, 수학식 5를 기반으로, MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우에 k번째 자원 요소의 l번째 공간 계층에서의 유효 SINR(SINRMMSE)을 계산하고, 수학식 6을 기반으로, 송신신호가 하나만 존재하여 간섭이 없는 경우에 대한 유효 SINR(SINRIF)을 계산할 수 있다.
이후, 수신기는 403단계에서 MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우의 각 공간 계층에서의 유효 SINR(SINRMMSE)과 송신신호가 하나만 존재하여 간섭이 없는 경우의 유효 SINR(SINRIF) 각각에 대응하는 MMIBMMSE와 MMIBIF를 계산한다. 예를 들어, 수신기는 수학식 7에 나타낸 바와 같이, SINR을 MMIB에 매핑시키는 함수를 기반으로, MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우의 k번째 자원 요소의 l번째 공간 계층에서의 유효 SINRMMSE에 대응하는 MMIBMMSE를 계산하고, 하나의 송신 신호만 존재하여 간섭이 없는 경우의 k번째 자원 요소의 l번째 공간 계층에서의 유효 SINRIF에 대응하는 MMIBIF를 계산할 수 있다.
이후, 수신기는 405단계에서 MMIBMMSE와 MMIBIF각각에 대한 평균을 계산한다. 예를 들어, 수신기는 수학식 8 및 9에 나타낸 바와 같이, MMIBMMSE와 MMIBIF각각에 대한 평균을 계산하여, MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우에 l번째 공간 계층에서의 평균 MMIB와, MMSE 등화기를 MIMO 검출기로 이용하는 경우에 간섭이 없는 상황에서 l번째 공간 계층에서의 평균 MMIB를 획득할 수 있다. 더하여, 수신기는 코드워드별 평균을 결정할 수 있다.
이후, 수신기는 407단계에서 송신기로부터 전송된 후 실제 무선 채널을 통과하여 수신되는 데이터에 대한 LLR을 계산한다. 예를 들어, 수신기는 실제 채널을 통과하여 수신된 데이터에 대해, 상술한 수학식 12에 나타낸 바와 같은 방식으로 ML 검출기를 이용하는 경우에 대한 LLR을 계산한다.
이후, 수신기는 409단계로 진행하여 실제 채널을 통과하여 수신된 데이터에 대한 LLR을 기반으로 MMIB(MMIBDATA)를 계산한다. 예를 들어, 수신기는 수학식 13을 기반으로, LLR에 대한 MMIBDATA를 계산할 수 있다. 다른 예로, 수신기는 도 3에 도시된 바와 같이, LLR 절대 값과 MMIB의 매핑 관계를 나타내는 미리 저장된 그래프 혹은 검색 테이블을 이용하여, 실제 전송된 데이터에 대한 LLR에 대응되는 MMIBDATA를 결정할 수 있다.
이후, 수신기는 411단계로 진행하여 MMIBDATA, MMIBMMSE, MMIBIF를 이용하여 ML 검출기에 대한 MMIB 계산에 이용될 파라미터 βl을 계산한다. 예를 들어, 수신기는 수학식 14와 같이, l번째 공간 계층에서의 MMIBDATA, MMIBMMSE 및 MMIBIF를 이용하여 l번째 공간 계층에서의 파라미터 βl을 계산할 수 있다. 추가적으로, 수신기는 실제 데이터 전송에 이용되지 않은 변조 차수 및 코딩 율에 대한 파라미터 βl을 계산할 수 있다. 예컨대, 실제 채널을 통과하여 수신된 데이터는 시스템에서 실제 사용된 변조 차수 및 코딩 율에 기반한 것이므로, 수신기는 수학식 15를 이용하여 다른 변조 차수에 대응하는 βl을 계산할 수 있다.
이후, 수신기는 413단계에서 βl을 이용하여 ML 검출기를 이용하는 경우의 MMIBML(μML ,l)를 계산한다. 예를 들어, 수신기는 211단계에서 계산된 βl과 205단계에서 계산된 MMIBMMSE, MMIBIF를 기반으로, 수학식 10을 이용하여 ML 검출기를 이용하는 경우에 l번째 공간 계층에서의 MMIBML(μML,l)를 계산할 수 있다.
이후, 수신기는 415단계에서 ML 검출기를 이용하는 경우의 MMIBML(μML ,l)를 이용하여 채널 품질을 계산한다. 이때, 수신기는 MMIBML(μML ,l)를 이용하여 채널 품질 지시 정보를 결정 및 생성하고, 생성된 채널 품질 지시 정보를 송신기로 피드백할 수 있다.
이후, 수신기는 본 발명의 실시 예에 따른 절차를 종료할 수 있다.
본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 한도 내에서 본 명세서에 기재된 시스템, 장치 및 방법은 수정, 추가 혹은 생략이 가능할 수 있다. 예를 들어, 시스템의 구성요소 및 장치가 결합되거나 혹은 분리될 수 있다. 더욱이, 시스템 및 장치의 동작은 더 많은 장치 혹은 더 적은 장치 혹은 다른 장치에 의해 실행될 수 있다. 방법은 더 많은 단계, 더 적은 단계, 혹은 다른 단계를 포함할 수 있다. 또한, 단계는 결합 및/혹은 다른 임의의 적절한 순서로 실행될 수 있다.
비록 본 발명이 예시적인 실시예로 기술되고 있지만 다양한 변형 및 수정이 당업자에게 제안될 수 있다. 본 발명은 부가되는 클레임들내에 속하는 변형 및 수정을 포함하도록 의도된다.

Claims (20)

  1. 다중입력 다중출력 시스템에서 수신기의 채널 품질 측정 방법에 있어서,
    수신 신호의 채널 추정 값을 사용하여 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 제 1 검출기 이용을 가정한 제 1 SINR(Signal to Interference Noise Ratio)과 상기 수신 신호의 채널 추정 값을 사용하여 상기 다수 개의 공간 계층 각각이 독립적으로 존재하는 경우에 대응하는 상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 제 2 SINR을 측정하는 과정과,
    다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 제 2 검출기 이용을 가정한 수신 데이터의 LLR(Log Likelihood Ratio)을 결정하는 과정과,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 상기 제 1 SINR 및 상기 제 2 SINR과, 상기 LLR을 기반으로 상기 제 2 검출기 이용을 가정한 채널 품질 정보를 생성하는 과정을 포함하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 상기 제 1 SINR 및 상기 제 2 SINR과, 상기 LLR을 기반으로 상기 제 2 검출기 이용을 가정한 채널 품질 정보를 생성하는 과정은,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 제 1 SINR에 대응하는 제 1 MMIB(Mean Mutual Information per Bit)를 결정하는 과정과,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 제 2 SINR에 대응하는 제 2 MMIB를 결정하는 과정과,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 상기 LLR에 대응하는 제 3 MMIB를 결정하는 과정과,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 상기 제 1 MMIB, 제 2 MMIB 및 제 3 MMIB를 기반으로 상기 제 2 검출기를 이용하는 경우에 대응하는 제 4 MMIB를 결정하는 과정과,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 제 4 MMIB를 기반으로 채널 품질 지표 정보를 생성하는 과정을 포함하는 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 제 1 SINR에 대응하는 제 1 MMIB를 결정하는 과정은,
    자원 요소 별 각 공간 계층에 대해 제 1 검출기를 이용하는 경우의 제 1 SINR을 기반으로, 상기 자원 요소 별 각 공간 계층에 대한 MMIB를 결정하는 과정과,
    상기 자원 요소 별 각 공간 계층에 대한 MMIB를 평균하여 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 제 1 MMIB를 획득하는 과정을 포함하는 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 제 2 SINR에 대응하는 제 2 MMIB를 결정하는 과정은,
    자원 요소 별 각 공간 계층에 대해 간섭 신호가 없는 경우의 제 2 SINR을 기반으로, 상기 자원 요소 별 각 공간 계층에 대한 MMIB를 결정하는 과정과,
    상기 자원 요소 별 각 공간 계층에 대한 MMIB를 평균하여 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 제 2 MMIB를 획득하는 과정을 포함하는 방법.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 상기 LLR에 대응하는 제 3 MMIB를 결정하는 과정은,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 채널을 통과하여 수신된 데이터에 대한 LLR의 절대값에 대응하는 제 3 MMIB를 결정하는 과정을 포함하는 방법.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 상기 제 1 MMIB, 제 2 MMIB 및 제 3 MMIB를 기반으로 상기 제 2 검출기를 이용하는 경우에 대응하는 제 4 MMIB를 결정하는 과정은,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 상기 제 1 MMIB, 제 2 MMIB 및 제 3 MMIB를 기반으로 상기 제 2 검출기와 관련된 파라미터를 결정하는 과정과,
    상기 파라미터를 기반으로 상기 제 4 MMIB를 결정하는 과정을 포함하는 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 상기 제 1 MMIB, 제 2 MMIB 및 제 3 MMIB를 기반으로 상기 제 2 검출기와 관련된 파라미터를 결정하는 과정은,
    상기 제 1 MMIB, 제 2 MMIB 및 제 3 MMIB를 기반으로 상기 수신 데이터에 적용된 제 1 변조 차수에 대응하는 파라미터를 결정하는 과정과,
    상기 제 1 변조 차수 이외에 다른 변조 차수들 각각에 대한 파라미터를 결정하는 과정을 포함하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 상기 제 1 SINR 및 상기 제 2 SINR과, 상기 LLR을 기반으로 상기 제 2 검출기 이용을 가정한 채널 품질 정보를 생성하는 과정은,
    하기 수학식을 이용하여 제 2 검출기와 관련된 파라미터를 결정하는 과정을 포함하는 방법.
    Figure pat00024

    여기서, βl은 상기 제 2 검출기와 관련된 파라미터를 의미하고, μDATA ,l는 상기 LLR 값에 대응하는 l번째 공간 계층에서의 MMIB를 의미하고, μMMSE ,l는 l번째 공간 계층에서의 제 1 SINR에 대응하는 MMIB를 의미하고, μIF,l는 l번째 공간 계층에서의 제 2 SINR에 대응하는 MMIB를 의미함.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 제 2 검출기와 관련된 파라미터를 기반으로 상기 제 2 검출기를 이용한 경우를 가정한 MMIB를 결정하는 과정을 더 포함하며,
    상기 제 2 검출기를 이용한 경우를 가정한 MMIB는 하기 수학식을 이용하여 결정하는 방법.
    Figure pat00025

    여기서, βl은 상기 제 2 검출기와 관련된 파라미터를 의미하고, μMMSE ,l는 l번째 공간 계층에서의 제 1 SINR에 대응하는 MMIB를 의미하고, μIF ,l는 l번째 공간 계층에서의 제 2 SINR에 대응하는 MMIB를 의미함.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 검출기는 MMSE 검출기를 포함하고, 상기 제 2 검출기는 ML 검출기를 포함하는 방법.
  11. 다중입력 다중출력 시스템에서 채널 품질을 측정하기 위한 수신기의 장치에 있어서,
    수신 신호의 채널 추정 값을 사용하여 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 제 1 검출기 이용을 가정한 제 1 SINR(Signal to Interference Noise Ratio)과 상기 수신 신호의 채널 추정 값을 사용하여 상기 다수 개의 공간 계층 각각이 독립적으로 존재하는 경우에 대응하는 상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 제 2 SINR을 측정하고, 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 제 2 검출기 이용을 가정한 수신 데이터의 LLR(Log Likelihood Ratio)을 결정하는 MMIB(Mean Mutual Information per Bit) 결정부와,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 상기 제 1 SINR 및 상기 제 2 SINR과, 상기 LLR을 기반으로 상기 제 2 검출기 이용을 가정한 채널 품질 정보를 생성하는 채널 품질 정보 결정부를 포함하는 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 MMIB 결정부는,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 제 1 SINR에 대응하는 제 1 MMIB(Mean Mutual Information per Bit)를 결정하고, 상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 제 2 SINR에 대응하는 제 2 MMIB를 결정하고, 상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 상기 LLR에 대응하는 제 3 MMIB를 결정하고, 상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 상기 제 1 MMIB, 제 2 MMIB 및 제 3 MMIB를 기반으로 상기 제 2 검출기를 이용하는 경우에 대응하는 제 4 MMIB를 결정하고, 상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 제 4 MMIB를 기반으로 채널 품질 지표 정보를 생성하는 장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 MMIB 결정부는,
    자원 요소 별 각 공간 계층에 대해 제 1 검출기를 이용하는 경우의 제 1 SINR을 기반으로, 상기 자원 요소 별 각 공간 계층에 대한 MMIB를 결정하고, 상기 자원 요소 별 각 공간 계층에 대한 MMIB를 평균하여 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 제 1 MMIB를 획득하는 장치.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 MMIB 결정부는,
    자원 요소 별 각 공간 계층에 대해 간섭 신호가 없는 경우의 제 2 SINR을 기반으로, 상기 자원 요소 별 각 공간 계층에 대한 MMIB를 결정하고, 상기 자원 요소 별 각 공간 계층에 대한 MMIB를 평균하여 다수 개의 공간 계층 각각에 대한 제 2 MMIB를 획득하는 장치.
  15. 제 12 항에 있어서,
    상기 MMIB 결정부는,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 채널을 통과하여 수신된 데이터에 대한 LLR의 절대값에 대응하는 제 3 MMIB를 결정하는 장치.
  16. 제 12 항에 있어서,
    상기 MMIB 결정부는,
    상기 다수 개의 공간 계층 각각에 대해, 상기 제 1 MMIB, 제 2 MMIB 및 제 3 MMIB를 기반으로 상기 제 2 검출기와 관련된 파라미터를 결정하고, 상기 파라미터를 기반으로 상기 제 4 MMIB를 결정하는 장치.
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 MMIB 결정부는,
    상기 제 1 MMIB, 제 2 MMIB 및 제 3 MMIB를 기반으로 상기 수신 데이터에 적용된 제 1 변조 차수에 대응하는 파라미터를 결정하고, 상기 제 1 변조 차수 이외에 다른 변조 차수들 각각에 대한 파라미터를 결정하는 장치.
  18. 제 11 항에 있어서,
    상기 채널 품질 정보 결정부는,
    하기 수학식을 이용하여 제 2 검출기와 관련된 파라미터를 결정하는 장치.
    Figure pat00026

    여기서, βl은 상기 제 2 검출기와 관련된 파라미터를 의미하고, μDATA ,l는 상기 LLR 값에 대응하는 l번째 공간 계층에서의 MMIB를 의미하고, μMMSE ,l는 l번째 공간 계층에서의 제 1 SINR에 대응하는 MMIB를 의미하고, μIF ,l는 l번째 공간 계층에서의 제 2 SINR에 대응하는 MMIB를 의미함.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 채널 품질 정보 결정부는,
    상기 제 2 검출기와 관련된 파라미터를 기반으로 상기 제 2 검출기를 이용한 경우를 가정한 MMIB를 결정하며,
    상기 제 2 검출기를 이용한 경우를 가정한 MMIB는 하기 수학식을 이용하여 결정하는 장치.
    Figure pat00027

    여기서, βl은 상기 제 2 검출기와 관련된 파라미터를 의미하고, μMMSE ,l는 l번째 공간 계층에서의 제 1 SINR에 대응하는 MMIB를 의미하고, μIF ,l는 l번째 공간 계층에서의 제 2 SINR에 대응하는 MMIB를 의미함.
  20. 제 11 항에 있어서,
    상기 제 1 검출기는 MMSE 검출기를 포함하고, 상기 제 2 검출기는 ML 검출기를 포함하는 장치.


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