KR20160146692A - Ｍｉｍｏ 송신기의 전처리 필터를 이용한 전송 신호 생성 방법 - Google Patents

Ｍｉｍｏ 송신기의 전처리 필터를 이용한 전송 신호 생성 방법 Download PDF

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Abstract

복수의 RE를 포함하는 RE 그룹 내에서 기준 RE를 선택하고, 기준 RE의 채널 정보에 기초하여, RE 그룹 내의 복수의 RE들이 공유할 공용 프리코더 및 전처리 필터를 생성하고, 복수의 RE 각각에 대한 전송 데이터들에 공용 프리코더를 적용함으로써, 복수의 RE 각각에 대한 프리코딩 신호인 1차 신호들을 생성하고, 복수의 RE 중 기준 RE를 제외한 RE들의 1차 신호들을 각 RE들의 채널 정보와 전처리 필터를 이용하여 보상함으로써, 2차 신호들을 생성하는 단계를 포함하는 전송 신호 생성 방법 및 MIMO 송신기가 개시된다.

Description

ＭＩＭＯ 송신기의 전처리 필터를 이용한 전송 신호 생성 방법 {METHOD OF GENERATING TRANSMISSION SIGNAL USING PREPROCESSING FILTER OF MIMO TRANSMITTER}
본 발명은 매시브 MIMO 환경에서 송신기의 성능 열화를 최소화하면서도 구현 복잡도와 메모리 요구량을 줄이는 방법에 관련된 기술이다.
다중 안테나 (Multiple Input Multiple Output, MIMO) 시스템은 다중 송신 안테나와 다중 수신 안테나를 이용하는 무선 통신 시스템을 의미한다. MIMO 시스템에서는 다이버시티 기법을 통해 무선 채널에서 발생하는 페이딩 영향을 최소화 하거나, 공간 멀티플렉싱(spatial multiplexing)을 통해 다수의 스트림을 동시에 전송하여 수율(throughput)을 향상시킬 수 있다. 송신 안테나 수가 Nt이고 수신 안테나 수가 Nr이면, 공간 멀티플렉싱(SM) 기법의 경우 전송 가능한 최대 스트림의 수는 min(Nt,Nr)가 된다. 특히, 고 SNR(high SNR)에서는 통신 용량(capacity)의 기울기가 min(Nt,Nr)로 나타남이 이미 알려진 바 있다. 통신 용량은 주어진 채널에서 이론적으로 전송 가능한 최대 수율을 의미하므로, 송수신 안테나의 수가 동시에 증가 할 경우 통신 용량 역시 증가하게 된다.
매우 많은 송수신 안테나를 갖는 매시브(massive) MIMO 시스템은 5G를 구성하는 기술 중 하나로 주목 받고 있다. 많은 논문과 실험에서 매시브 MIMO 시스템은 다수의 안테나를 갖는 하나의 기지국 (distributed antenna system을 포함)과 하나의 안테나를 갖는 다수의 단말을 가정한다. 이 경우, 단말은 하나의 안테나를 갖지만 여러 개의 단말이 하나의 기지국에 의해 동시에 서비스 받으므로, 기지국과 전체 단말과의 채널은 MIMO로 이해될 수 있다. 전체 단말 수를 K 라고 정의하면, 앞서 설명한 고 SNR 환경에서 통신 용량의 기울기는 min(Nt, K)로 표현된다.
한편, 이론적으로 무한대의 송신 안테나를 가진 기지국이 여러 단말들에게 데이터를 동시에 전송할 때, 기지국의 최적(optimal) 송신 알고리즘은 MRT(maximal ratio transmission) 알고리즘이다. 한편, 여러 단말들이 기지국으로 송신한 데이터를 하나의 기지국이 수신할 때, 기지국의 최적 수신 알고리즘은 MRC(maximal ratio combining) 알고리즘이다. MRT와 MRC가 간섭을 고려하지 않기 때문에 유한한 안테나 수를 갖는 경우 성능의 열화를 보인다 하더라도, 안테나 수가 무한대인 경우에는 이와 같은 간섭이 사라지기 때문에 MRT와 MRC는 최적의 솔루션이 될 수 있다.
기지국은 안테나 빔포밍을 통해 빔을 가늘게(sharp) 만들 수 있으므로 특정 단말에 에너지를 집중할 수 있다. 이는 적은 파워로도 동일한 정보를 전달할 수 있는 반면, 주변 다른 단말들에게는 간섭을 거의 주지 않아 간섭으로 인한 시스템의 성능 저하를 최소화하는 방안이 될 수 있다.
본 발명은 상기한 바와 같은 일반적인 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 Massive MIMO 환경에서 송신기의 성능을 유지하면서도 전송 신호 생성 복잡도를 최소화하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 통신 환경에 따라 송신기의 목표 성능을 조절함으로써 전송 신호 생성 복잡도를 능동적으로 조절하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 MIMO 송신기가 전처리 필터를 활용하도록 함으로써, 전송 신호를 생성하는 과정의 속도를 향상시키고 효율적인 신호 처리가 가능하도록 하는 것이다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 목적들은 이상에서 언급한 사항들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 본 발명의 실시 예들로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 전송 신호 생성 방법은, 복수의 리소스 엘리먼트(resource element, RE)를 포함하는 RE 그룹 내에서 기준 RE를 선택하는 단계, 기준 RE의 채널 정보에 기초하여 RE 그룹 내의 복수의 RE들이 공유할 공용 프리코더 및 전처리 필터를 생성하는 단계, 복수의 RE 각각에 대한 전송 데이터들에 공용 프리코더를 적용함으로써 복수의 RE 각각에 대한 프리코딩 신호인 1차 신호들을 생성하는 단계 및 복수의 RE 중 기준 RE를 제외한 RE들의 1차 신호들을 각 RE들의 채널 정보와 전처리 필터를 이용하여 보상함으로써 2차 신호들을 생성하는 단계를 포함한다.
전처리 필터는 1차 신호들을 보상하여 2차 신호들을 생성하는 과정의 정확도를 향상시키기 위한 행렬일 수 있다.
전처리 필터는 기준 RE의 채널 정보에 기초하여, 야코비(Jacobi) 알고리즘, 가우스-시델(Gauss-Siedel) 알고리즘, SQR 프리컨디셔닝(SQR preconditioning) 알고리즘, 또는 불완전 콜레스키 인수분해(incomplete Cholesky factorization) 알고리즘을 이용하여 생성될 수 있다.
전처리 필터는 기준 RE의 채널 정보를 근사화하여 대각 행렬을 생성하고 대각 행렬에 야코비 알고리즘을 적용하여 생성될 수 있다.
2차 신호들은 1차 신호들에 대하여 전처리 필터 및 각 RE의 채널 정보와 함께 CG(conjugate gradient) 알고리즘, Newton method 알고리즘 또는 steepest descent method 알고리즘을 적용함으로써 생성될 수 있다.
2차 신호들은 공용 프리코더 대신에 각 RE들의 채널 정보를 이용하여 계산했을 때의 결과와 1차 신호와의 오차가 임계값 미만이 될 때까지 보상 과정을 반복 수행함으로써 생성되며, 보상 과정을 반복 수행하는 최대 횟수는 MIMO 채널 환경 또는 사용자 입력에 따라 결정될 수 있다.
전송 신호 생성 방법은 기준 RE에 대한 1차 신호 및 복수의 RE 중 기준 RE를 제외한 RE들에 대한 2차 신호들을 변환하여 전송 신호인 3차 신호들을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
3차 신호들은 복수의 RE 각각의 채널 정보를 반영하는 함수
Figure pct00001
에 기초하여 생성되고, 함수에서
Figure pct00002
은 기준 RE의 1차 신호 (n=1인 경우) 또는 기준 RE를 제외한 RE들의 2차 신호 (n=2, 3, ..., N) 를 의미하고, N 은 RE 그룹 내의 RE의 개수를 의미할 수 있다.
공용 프리코더는 ZF(Zero Forcing) 프리코딩 행렬, 규칙화된 ZF(regularized ZF) 프리코딩 행렬 또는 MMSE(Minimum Mean Square Error) 프리코딩 행렬의 일부일 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 또 다른 전송 신호 생성 방법은 복수의 리소스 엘리먼트(resource element, RE)를 포함하는 RE 그룹 내에서 기준 RE를 선택하는 단계, 기준 RE의 채널 정보에 기초하여 RE 그룹 내의 복수의 RE들이 공유할 공용 프리코더를 생성하는 단계, 복수의 RE 각각에 대한 전송 데이터들에 공용 프리코더를 적용함으로써 복수의 RE 각각에 대한 프리코딩 신호인 1차 신호들을 생성하는 단계, 복수의 RE 중 기준 RE를 제외한 RE들의 채널 정보에 기초하여, 기준 RE를 제외한 RE들 각각에 적용할 전처리 필터들을 생성하는 단계 및 기준 RE를 제외한 RE들의 1차 신호들을 각 RE들의 전처리 필터 및 채널 정보를 이용하여 보상함으로써 2차 신호들을 생성하는 단계를 포함한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 MIMO 송신기는 송신부, 수신부 및 송신부 및 수신부와 연결되어 전송 신호를 생성하는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 복수의 리소스 엘리먼트(resource element, RE)를 포함하는 RE 그룹 내에서 기준 RE를 선택하고, 기준 RE의 채널 정보에 기초하여, RE 그룹 내의 복수의 RE들이 공유할 공용 프리코더 및 전처리 필터를 생성하고, 복수의 RE 각각에 대한 전송 데이터들에 공용 프리코더를 적용함으로써, 복수의 RE 각각에 대한 프리코딩 신호인 1차 신호들을 생성하고, 복수의 RE 중 기준 RE를 제외한 RE들의 1차 신호들을 각 RE들의 채널 정보와 전처리 필터를 이용하여 보상함으로써, 2차 신호들을 생성한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 또 다른 MIMO 송신기는 송신부, 수신부 및 송신부 및 수신부와 연결되어 전송 신호를 생성하는 프로세서를 포함하고, 프로세서는 복수의 리소스 엘리먼트(resource element, RE)를 포함하는 RE 그룹 내에서 기준 RE를 선택하고, 기준 RE의 채널 정보에 기초하여, RE 그룹 내의 복수의 RE들이 공유할 공용 프리코더를 생성하고, 복수의 RE 각각에 대한 전송 데이터들에 공용 프리코더를 적용함으로써, 복수의 RE 각각에 대한 프리코딩 신호인 1차 신호들을 생성하고, 복수의 RE 중 기준 RE를 제외한 RE들의 채널 정보에 기초하여, 기준 RE를 제외한 RE들 각각에 적용할 전처리 필터들을 생성하고, 기준 RE를 제외한 RE들의 1차 신호들을 각 RE들의 전처리 필터 및 채널 정보를 이용하여 보상함으로써, 2차 신호들을 생성한다.
본 발명의 실시 예들에 따르면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다.
첫째로, RE 들 간의 상관관계가 클수록 송신기의 신호 생성 복잡도가 줄어들게 되며, 상관관계가 작은 경우라 하더라도 성능의 손해 없이 복잡도를 줄일 수 있다.
둘째로, 전송 신호 생성의 복잡도를 필요에 따라 조절할 수 있어, 통신 환경에 따른 적응적인 성능 조절이 가능하다.
셋째로, 송신기가 전처리 필터를 활용함으로써 그렇지 않은 경우에 비해 빠르고 정확한 전송 신호 처리가 가능하다.
본 발명의 실시 예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 이하의 본 발명의 실시 예들에 대한 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 도출되고 이해될 수 있다. 즉, 본 발명을 실시함에 따른 의도하지 않은 효과들 역시 본 발명의 실시 예들로부터 당해 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 도출될 수 있다.
이하에 첨부되는 도면들은 본 발명에 관한 이해를 돕기 위한 것으로, 상세한 설명과 함께 본 발명에 대한 실시 예들을 제공한다. 다만, 본 발명의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시 예로 구성될 수 있다. 각 도면에서의 참조 번호(reference numerals)들은 구조적 구성요소(structural elements)를 의미한다.
도 1은 본 발명과 관련하여, MIMO(Multiple Input Multiple Output) 환경에서 수신 스트림 수에 따른 계산 복잡도를 도시하는 도면이다.
도 2는 본 발명과 관련하여, MIMO 환경에서 수신 스트림 수에 따른 메모리 요구량을 도시하는 도면이다.
도 3은 본 발명과 관련하여 MIMO 환경에서 동일 셀 내의 단말간의 간섭을 도시하는 도면이다.
도 4는 본 발명과 관련하여 MIMO 환경에서 인접 셀 간의 간섭을 도시하는 도면이다.
도 5는 본 발명과 관련하여 단말에 할당되는 리소스 블록(Resource Block, RB)의 구조를 도시하는 도면이다.
도 6은 본 발명과 관련하여 복수의 리소스 엘리먼트(Resource Element, RE)들이 형성하는 RE 그룹을 도시하는 도면이다.
도 7은 본 발명과 관련하여 종래의 MIMO 송신기의 동작 과정을 도시하는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 관련된 MIMO 송신기의 동작 과정을 도시하는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예와 관련된 MIMO 송신기의 동작 과정을 도시하는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 MIMO 송신기의 동작 과정을 도시하는 도면이다.
도 11은 본 발명과 관련하여 MIMO 송신기가 전처리 필터를 생성하는 일 예를 도시하는 도면이다.
도 12는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 MIMO 송신기의 동작 과정을 도시하는 도면이다.
도 13은 종래 기술과 본 발명의 실시 예들 간의 계산 복잡도를 비교하는 그래프이다.
도 14는 본 발명의 일 실시 예와 관련된 단말 및 기지국의 구성을 도시한 블록도이다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
이하의 실시 예들은 본 발명의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한, 일부 구성요소들 및/또는 특징들을 결합하여 본 발명의 실시 예를 구성할 수도 있다. 본 발명의 실시 예들에서 설명되는 동작들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시 예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시 예에 포함될 수 있고, 또는 다른 실시 예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.
도면에 대한 설명에서, 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등은 기술하지 않았으며, 당업자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계는 또한 기술하지 아니하였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함(comprising 또는 including)"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "...기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, "일(a 또는 an)", "하나(one)", "그(the)" 및 유사 관련어는 본 발명을 기술하는 문맥에 있어서(특히, 이하의 청구항의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한, 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.
본 명세서에서 본 발명의 실시 예들은 기지국과 이동국 간의 데이터 송수신 관계를 중심으로 설명되었다. 여기서, 기지국은 이동국과 직접적으로 통신을 수행하는 네트워크의 종단 노드(terminal node)로서의 의미가 있다. 본 문서에서 기지국에 의해 수행되는 것으로 설명된 특정 동작은 경우에 따라서는 기지국의 상위 노드(upper node)에 의해 수행될 수도 있다.
즉, 기지국을 포함하는 다수의 네트워크 노드들(network nodes)로 이루어지는 네트워크에서 이동국과의 통신을 위해 수행되는 다양한 동작들은 기지국 또는 기지국 이외의 다른 네트워크 노드들에 의해 수행될 수 있다. 이때, '기지국'은 고정국(fixed station), Node B, eNode B(eNB), 발전된 기지국(Advanced Base Station, ABS) 또는 액세스 포인트(access point) 등의 용어에 의해 대체될 수 있다.
또한, '이동국(Mobile Station, MS)'은 UE(User Equipment), SS(Subscriber Station), MSS(Mobile Subscriber Station), 이동 단말(Mobile Terminal), 발전된 이동단말(Advanced Mobile Station, AMS) 또는 단말(Terminal) 등의 용어로 대체될 수 있다.
또한, 송신단은 데이터 서비스 또는 음성 서비스를 제공하는 고정 및/또는 이동 노드를 말하고, 수신단은 데이터 서비스 또는 음성 서비스를 수신하는 고정 및/또는 이동 노드를 의미한다. 따라서, 상향링크에서는 이동국이 송신단이 되고, 기지국이 수신단이 될 수 있다. 마찬가지로, 하향링크에서는 이동국이 수신단이 되고, 기지국이 송신단이 될 수 있다.
또한, 디바이스가 '셀'과 통신을 수행한다는 기재는 디바이스가 해당 셀의 기지국과 신호를 송수신하는 것을 의미할 수 있다. 즉, 디바이스가 신호를 송신하고 수신하는 실질적인 대상은 특정 기지국이 될 수 있으나, 기재의 편의상 특정 기지국에 의해 형성되는 셀과 신호를 송수신하는 것으로 기재될 수 있다. 마찬가지로, '매크로 셀' 및/또는 '스몰 셀' 이라는 기재는 각각 특정한 커버리지(coverage)를 의미할 수 있을 뿐 아니라, '매크로 셀을 지원하는 매크로 기지국' 및/또는 '스몰 셀을 지원하는 스몰 셀 기지국'을 의미할 수도 있다.
본 발명의 실시 예들은 무선 접속 시스템들인 IEEE 802.xx 시스템, 3GPP 시스템, 3GPP LTE 시스템 및 3GPP2 시스템 중 적어도 하나에 개시된 표준 문서들에 의해 뒷받침될 수 있다. 즉, 본 발명의 실시 예들 중 설명하지 않은 자명한 단계들 또는 부분들은 상기 문서들을 참조하여 설명될 수 있다.
또한, 본 문서에서 개시하고 있는 모든 용어들은 상기 표준 문서에 의해 설명될 수 있다. 특히, 본 발명의 실시 예들은 IEEE 802.16 시스템의 표준 문서인 P802.16e-2004, P802.16e-2005, P802.16.1, P802.16p 및 P802.16.1b 표준 문서들 중 하나 이상에 의해 뒷받침될 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.
또한, 본 발명의 실시 예들에서 사용되는 특정 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
1. 매시브 MIMO 시스템
이기종 셀룰러 네트워크(Heterogeneous cellular network, HetNet)는 하나의 매크로 셀과 다수의 스몰 셀들로 정의된다. 매크로 셀 기지국은 스몰 셀에서 커버하지 못하는 범위에 위치한 단말들을 지원하는 역할을 한다. 따라서, 매크로 셀 기지국은 동시에 많은 수의 단말을 서비스할 수 있어야 한다.
이론적으로, 단말들이 단일 스트림을 수신하는 조건 하에서 기지국은 자신의 안테나 수만큼의 단말을 서비스할 수 있다. 이에 따라, 매크로 셀 기지국은 많은 수의 안테나(M 개)를 갖는 매시브 MIMO 기지국임을 가정한다. 이때, 하나의 기지국이 K 개의 단말을 동시에 지원하는 경우, 기지국에서 바라본 수신 안테나의 수는 K 개가 되며 기지국과 단말들 간의 채널은 MXK 행렬로 표현될 수 있다.
한편, 기지국이 단말들을 서비스하기 위해 선택하는 대표적인 프리코딩 방법들로 MRT(Maximum Ratio Transmission) 기법과 ZF(Zero Forcing) 기법을 들 수 있다. MRT 기법의 경우 복잡도는 낮으나 단말에 간섭을 유발하므로 수신 단에서는 성능이 감소한다. 반면, ZF 기법의 경우 단말에게 간섭을 주지 않으나 안테나 수가 커질 경우 복잡도가 급격히 증가한다. 안테나 수가 무한대로 증가하는 경우, MRT 기법의 단점인 간섭 유발이 사라지며 ZF 기법과 동일한 성능을 낼 수 있다는 점이 증명된 바 있으나, 유한한 안테나 수에서는 MRT 기법보다 ZF 기법이 항상 더 좋은 성능을 갖는다. 따라서, 매시브 MIMO 환경에서 기존의 ZF 기법과 비슷한 성능을 가지면서도 더 작은 복잡도로 동작하는 새로운 송신기 프리코딩 기법이 필요하다.
이어서, 이하에서는 상술한 문제점들과 관련하여 종래의 MIMO 송신기의 동작 알고리즘을 설명한다. 도 6은 본 발명과 관련하여 복수의 RE들이 형성하는 RE 그룹을 도시하는 도면이다. 도 7는 본 발명과 관련하여 종래의 MIMO 송신기의 동작 과정을 도시하는 도면이다.
도 6은 도 5의 RB의 일 부분을 도시하며, 복수의 RE로 구성되는 RE 그룹을 도시한다. 도 6에서 세로축/가로축은 각각 주파수/시간 축을 의미한다. RE 그룹 내의 RE들의 채널들은 서로 상관관계를 가질 수 있다. 각 RE의 음영이 어두울수록 중심 RE와의 상관관계가 크며, 반대로 옅을수록 상관관계가 작다.
도 7에 도시된 바와 같이, 종래의 MIMO 송신기의 경우 이러한 RE 간의 상관 관계를 고려하지 않고 도 7와 같이 각 RE 마다 프리코더를 계산하여 생성하였다 (710). 즉, RB 내에서
Figure pct00003
번째 RE의 MIMO 채널을
Figure pct00004
로 정의할 때, 각 RE의 송신 데이터
Figure pct00005
은 아래의 수학식 1과 같이 프리코딩 과정을 거쳐 전송된다.
Figure pct00006
MRT 기법을 예로 들어 설명하면, 수학식 10에서 프리코딩 행렬
Figure pct00007
은
Figure pct00008
로 나타난다. 반면에, 규칙화된(regularized) ZF 기법을 예로 들면,
Figure pct00009
은
Figure pct00010
로 나타나며,
Figure pct00011
은 규칙화 텀(regularized term)이 된다.
Figure pct00012
인 경우, 규칙화된 ZF 기법에 따른 프리코딩 행렬은 일반 ZF 프리코딩 행렬이 된다. 한편, 규칙화된 ZF 기법을 사용하는 경우, 프리코딩 행렬을 계산하는데 필요한 계산 복잡도는 대략적으로 아래의 수학식 2로 표현된다.
Figure pct00013
MIMO 송신기의 경우 최대 송신 안테나 수만큼의 스트림들을 (Ns=Nt) 다수의 단말에게 전송할 수 있다. 따라서, 시스템의 수율은 기지국 안테나의 수에 선형적으로 비례하여 증가하지만, 상기 복잡도는 스트림 수의 세제곱 (O(Ns 3))에 비례하여 급격하게 증가하게 된다. 따라서 송신 스트림 수가 많은 경우에 상술한 프리코딩 기법은 복잡도 문제가 발생한다.
이하에서는 RE 그룹 내에서 RE들 간의 상관관계를 이용하여 기존 알고리즘과 동일한 성능을 제공하면서도 더 작은 복잡도로 동작하는 MIMO 송신기의 동작 알고리즘을 제안한다.
2. 제안하는 MIMO 송신기의 동작 알고리즘
이하에서는 도 8을 참고하여 성능을 유지하면서도 적은 복잡도로 동작하는 MIMO 송신기의 동작 알고리즘을 제안한다. 도 8은 본 발명의 일 실시 예와 관련된 MIMO 송신기의 동작 과정을 도시하는 도면이다. 도 8에서는 RE 그룹 내에서 기준 RE를 선택하고, 기준 RE의 채널을 바탕으로 결정된 송신 필터(즉, 프리코딩 행렬 또는 프리코더)를 RE 그룹 내에 공유하는 실시 예를 설명한다.
제안하는 송신기 동작 알고리즘은 크게 스테이지 1 (880), 스테이지 2 (890)의 2개 단계로 구성된다. 스테이지 1 (880)에서는 공용 프리코더를 활용하여 1차 신호를 생성하는 과정이 수행되며, 스테이지 2 (890)에서는 1차 신호에 대한 보상 과정을 거쳐 최종 송신 신호가 생성된다. 이하에서, 각 스테이지 별로 구체적으로 설명한다.
먼저, 도 8에서
Figure pct00014
은 기준 RE의 MIMO 채널을 바탕으로 생성된 프리코더를 나타내며 (810), RE 그룹 내의
Figure pct00015
번째 RE가
Figure pct00016
을 공용 프리코더로 이용하여 (820) 생성한 신호
Figure pct00017
를 1차 신호라 정의한다 (830). 한편, '기준 RE'는 RE 그룹 내에서 임의의 기준에 따라 선택되는 RE이며, RE 그룹 내의 순서나 위치와는 무관하게 결정될 수 있다. 기준 RE는 RE 그룹 내에서 다른 RE들과의 상관관계가 가장 큰 RE가 될 수 있다.
한편, 이러한 1차 신호들은 보상 과정을 거쳐 (842, 844) 2차 신호
Figure pct00018
가 되며 (850), 2차 신호들은 RE 자신의 채널에 관련된 함수
Figure pct00019
가 추가적으로 적용되어 (862, 864, 866) 실제 전송 신호인 3차 신호로 변환된다 (870). 즉, 도 20에서 스테이지 1 (880)은 RE 그룹 내의 RE들이 공용 프리코더를 활용하는 단계를 의미하고, 스테이지 2 (890)는 RE들이 각자 자신의 고유 채널에 대한 정보를 활용하는 단계를 의미한다.
한편, 도 8에서 N은 그룹 내에 속한 RE의 개수를 의미하며, 프리코더는 ZF(Zero Forcing), MMSE(Minimum Mean Square Error), 또는 규칙화된 ZF 프리코더를 의미하거나, 각 프리코더를 구성하는 특정 텀(term)들을 나타낸다.
각 단계를 구체적으로 설명한다. 규칙화된 ZF 기법을 예로 들면, RE 그룹 내의 기준 RE의 프리코더는 수학식 3에 따라 정의된다.
Figure pct00020
한편, 도 8에서 RE 그룹 내에 공유되는 공용 프리코더
Figure pct00021
는
Figure pct00022
로 나타나며, 수학식 3의
Figure pct00023
일부 텀이 된다. 공용 프리코더
Figure pct00024
는 ZF 기법이 활용되는 경우
Figure pct00025
가 되며, 반면에 MMSE 기법이 활용되는 경우
Figure pct00026
가 된다. MMSE 기법에서
Figure pct00027
가 잡음 분산(noise variance)을 의미하고,
Figure pct00028
는 전송 심볼의 평균 전력을 의미한다.
공용 프리코더
Figure pct00029
가 결정되면, RE 그룹 내에서 기준 RE를 제외한 RE들은
Figure pct00030
를 이용하여 각각 1차 신호를 생성한다. 이어서, 기준 RE의 1차 신호는 자신의 고유 채널 정보를 이용하여 생성된 신호이므로 보상 과정이 필요치 않다. 즉, 기준 RE의 1차 신호가 곧 2차 신호로 활용될 수 있다. 반면에, 기준 RE들을 제외한 RE들의 1차 신호는 자신의 채널 정보 대신 공용 프리코더를 이용하여 생성된다. 따라서, 2차 신호는 이러한 오차에 대한 보상 과정을 거쳐 생성된다.
이어서, 스테이지 2 에서의 보상 과정을 설명한다. RE들에 대한 보상 과정을 2번째 RE를 예로 들어 설명하면, 2번째 RE 자신의 채널 H2와 공용 프리코더에 기초한 1차 신호
Figure pct00031
로부터, 2번째 RE의 2차 신호는 아래의 수학식 4으로 표현될 수 있다.
Figure pct00032
상술한 수학식 4에 따른 보상 과정은 CG(Conjugate Gradient) 알고리즘, Newton method 알고리즘, steepest descent method 알고리즘 등의 다양한 수치해석 알고리즘에 의해 수행될 수 있다. 이하의 수학식 5는 CG 알고리즘을 통한 보상 과정의 실시 예를 설명한다.
Figure pct00033
수학식 5에서
Figure pct00034
는 CG 알고리즘의
Figure pct00035
번째 반복에서 추정된 신호이다. 0번째 반복의 초기 값인
Figure pct00036
은 1차 신호
Figure pct00037
로 설정된다.
Figure pct00038
,
Figure pct00039
,
Figure pct00040
은 보상 과정 에서의 임시 벡터를 나타낸다. 한편,
Figure pct00041
벡터는 그라디언트 벡터(gradient vector)이며, 반복 수행 알고리즘이 정확한 답으로 진행하는 가장 빠른 방향을 나타낸다. 이때, 갱신된
Figure pct00042
벡터와 초기에 생성된
Figure pct00043
벡터와의 차이가 특정 임계값 미만인 경우, 알고리즘의 반복이 멈추게 된다. 즉, 상기
Figure pct00044
벡터의 크기를 통해, 직접
Figure pct00045
를 산출해 구한 결과와 2차 신호와의 오차 크기를 간접적으로 알 수 있다. 만약,
Figure pct00046
값이 0 인 경우, 2차 신호와
Figure pct00047
를 이용하여 구한 결과와의 차이는 0이 된다.
Figure pct00048
는 상기 알고리즘의 종료 시점을 결정한다.
Figure pct00049
가 작을 수록 알고리즘의 반복은 많은 반면 좀 더 정확한 답을 얻을 수 있고,
Figure pct00050
가 클 경우 알고리즘은 반복 횟수는 줄지만 답의 정확성은 떨어진다. 한편, 상기 CG 알고리즘은 반복수가 정방행렬의 크기에 이를 경우, 추정된 솔루션 (2차 신호)은 실제
Figure pct00051
을 이용한 값과 이론적으로 완전히 동일하다. 즉 2차 신호
Figure pct00052
은
Figure pct00053
와 동일하게 된다.
한편, 보상 과정에서의 반복 수를 제한하여 2차 신호를 생성하는 데 걸리는 최대 시간을 제한할 수 있다. 즉, 제안하는 MIMO 송신기 알고리즘이 특정 RE의 2차 신호를 생성하는데 걸리는 시간이 매우 크다면, 전체 처리 시간에 영향을 주게 된다. 따라서, 2차 생성 신호를 생성하는데 걸리는 시간을 특정범위 안으로 제한할 필요가 있다. 예를 들어, 보상 과정의 반복 수를 제한하면 제안된 기법이 2차 신호를 생성하데 걸리는 최대 시간을 제한할 수 있다. 그러나, 제한된 반복 수 안에서 보정이 충분히 이뤄지지 않는 경우, 보상된 2차 신호
Figure pct00054
와 자신의 채널 정보를 통해 직접 생성된 신호
Figure pct00055
자신의 채널 정보를 통해 직접 생성된 신호
Figure pct00056
간의 오차가 커져 성능이 열화 될 수 있다.
보상 과정을 거쳐 2차 신호가 생성되면, RE들은 2차 신호에 자신의 채널 정보를 반영하는 함수를 적용하여 3차 신호를 생성한다. 예를 들어, 기준 RE에 대해서는 함수
Figure pct00057
를 2차 신호에 적용하여 3차 신호
Figure pct00058
가 생성된다. 마찬가지로, 2번째 RE에 대해서는 함수
Figure pct00059
가 적용되어 3차 신호
Figure pct00060
를 생성한다. 그룹 내의 다른 RE에 대해서도 기준 RE, 2번째 RE와 유사한 방법으로 프리코딩 신호
Figure pct00061
를 생성한다.
이상에서는 1차 신호에 보상 과정을 거쳐 2차 신호를 생성하는 실시 예를 설명하였으나, 이와는 달리 RE 간의 상관관계에 따라 보상 과정을 생략할 수도 있다. 즉, 기준 RE에 인접하는 RE들에 대해서, 공용 프리코더로 1차 신호가 검출되면 RE들의 채널 상관관계가 소정 임계값 이상인 경우 보상 과정을 생략하고 1차 신호를 2차 신호로 결정할 수 있다.
즉, 2번째 RE에 대한 1차 신호
Figure pct00062
가 보상 과정을 거쳐 2차 신호
Figure pct00063
가 되는데, 보상이 충분히 이루어진 경우
Figure pct00064
는
Figure pct00065
가 된다. 이때, 기준 RE와 2번째 RE간의 상관관계가 임계값 이상인 경우, 보상 과정을 생략하더라도 1차 신호
Figure pct00066
와
Figure pct00067
간의 오차
Figure pct00068
는 무시할 만큼 작을 수 있다. 이러한 오차가 성능 열화에 미치는 영향이 적다고 예상되는 경우, 1차 신호를 보상하지 않고 바로 2차 신호로 결정할 수 있다.
도 9는 본 발명의 또 다른 실시 예와 관련된 MIMO 송신기의 동작 과정을 도시하는 도면이다. 도 9에서는 RE 그룹 내의 전체 채널을 이용하여 공용 프리코더를 결정하는 실시 예를 설명한다.
도 9에서, RE 그룹 내의 전체 RE들의 채널 정보에 기초하여 새로운 채널 행렬을 정의하며, 아래 수학식 6와 같이 표현된다.
Figure pct00069
수학식 6에서 N은 RE 그룹 내의 RE 개수를 나타낸다.
Figure pct00070
은 각 채널행렬에 대한 가중치이며,
Figure pct00071
일 경우
Figure pct00072
는 전체 채널행렬의 평균으로 정의된다. 상기 채널행렬을 바탕으로 전체 그룹 내에 공유되는 공용 프리코더는 수학식 7로 정의된다.
Figure pct00073
수학식 7에서
Figure pct00074
로 정의되며,
Figure pct00075
는 각
Figure pct00076
에 대한 가중치이다.
즉, 도 9의 실시 예에서는 전체 RE들의 채널을 바탕으로 공용 프리코더 PA가 계산되고 (910), 공용 프리코더를 이용하여 전체 RE들에 대한 1차 신호가 생성된다 (920, 930). 도 21에서는 1번째 RE(즉, 기준 RE)에 대해서도 공용 프리코더를 거쳐 1차 신호가 생성된다는 점이 도 8과 상이하며, 이에 따라 1번째 RE에 대해서도 1차 신호에 대한 보상 과정을 거쳐 2차 신호가 생성된다(940). 그 이외에는 도 9는 도 8에서 설명한 과정이 유사하게 적용될 수 있다.
이상의 도 8 및 도 9에서는 MIMO 송신기가 공용 프리코더를 이용하여 RE 그룹에 대한 전송 신호를 생성하는 방법을 설명하였다. 이하의 도 10 내지 도 13에서는 MIMO 송신기가 공용 프리코더에 더하여 전처리 필터를 생성하고 활용하여 전송 신호를 생성하는 실시 예를 설명한다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 MIMO 송신기의 동작 과정을 도시하는 도면이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 MIMO 송신기는 도 6에서 설명한 바와 같이, 채널 간의 상관관계가 상대적으로 큰 복수의 RE들을 하나의 RE 그룹(N의 크기를 갖는)으로 설정한다. MIMO 송신기는 RE 그룹 내에서 기준 RE를 선택하며, 기준 RE의 채널을 바탕으로 공용 프리코더 및 전처리 필터를 생성한다. 공용 프리코더는 RE 그룹 내의 모든 RE들에 공유되어 각 RE의 1차 신호를 생성하는 데에 이용되고, 전처리 필터는 각 RE의 고유 채널과 함께 1차 신호를 보상하여 2차 신호를 생성하는 과정에서 이용된다. 이어서, 2차 신호는 각 RE 자신의 채널 정보에 기초한 함수가 적용되어 최종 전송 신호인 3차 신호로 변환된다.
도 7에서 설명한 MIMO 송신기의 경우, 전송 신호를 생성하는 과정에서 레이어 수가 큰 경우 도 1과 같은 복잡도 문제가 발생한다. 이러한 복잡도를 줄이기 위하여, 제안하는 MIMO 송신기는 전송 프리코더를 직접 계산하여 RE 그룹 내의 RE들의 전송 신호를 생성하는 대신, 수치해석 알고리즘(예를 들어, CG(Conjugate Gradient) 알고리즘)을 이용한다.
이하에서,
Figure pct00077
은 RE 그룹 내의 1번째 RE의 MIMO 채널을 바탕으로 생성된 '전처리 필터(또는, 가속 필터)'를 의미한다. 상술한 수치해석 알고리즘은 반복 계산 과정을 통해 해를 찾으며, 각 반복 시마다 계산되는 해가 정확한 답에 가까워진다. 이러한 반복 계산 과정에서 전처리 필터
Figure pct00078
를 활용하는 경우, MIMO 송신기는 적은 반복 수(즉, 빠른 속도로)만으로도 원하는 전송 신호를 생성할 수 있다.
그러나, 상술한 바와 같이 원하는 해를 찾기 위한 속도를 충분히 빠르게 하기 위한 전처리 필터를 생성하는 것 또한 높은 복잡도를 요구한다. 따라서, RE 그룹 내에서 모든 RE들에 대해 각각 전처리 필터를 구하는 계산 복잡도를 낮추기 위해, 특정 RE(예를 들어, 상술한 1번째 RE)에서 전처리 필터를 생성하고 RE 그룹 내의 다른 RE들이 이를 공유하여 사용할 수 있다. 즉, RE 그룹 내의 RE들의 전송 신호를 생성하는 과정에서 수치해석 알고리즘은 RE 그룹 전체에 대해 동일한 전처리 필터를 활용한다. 상술한 특정 RE(또는, 1번째 RE)를 상술한 바와 같이 '기준 RE'로 정의할 수 있으며, 이는 단순히 전처리 필터를 계산하는 기준이 되는 RE를 의미하고 RE 그룹 내에서 RE의 순서나 인덱스와는 관계가 없다.
따라서, 그룹 내의 RE 간의 채널 상관관계가 큰 경우, 제안하는 MIMO 송신기는 하나의 기준 RE로부터 전처리 필터
Figure pct00079
와 공용 프리코더
Figure pct00080
를 생성하고(1010), 공용 프리코더
Figure pct00081
를 RE 그룹 내에서 공유하여 1차 신호를 생성한다(1020, 1030). 공용 프리코더
Figure pct00082
를 이용하여
Figure pct00083
번째 RE에서 프리코딩 된 신호
Figure pct00084
를 1차 신호가 된다.
이어서, MIMO 송신기는 기준 RE를 제외한 RE들에 대하여 전처리 필터
Figure pct00085
를 이용한 수치해석 알고리즘을 적용하여 2차 신호
Figure pct00086
를 생성한다(1040, 1050, 1060). 기준 RE에 대해서는 자신의 채널 정보를 이용한 프리코더로부터 1차 신호가 생성되었으므로, 기준 RE의 1차 신호는 곧 2차 신호가 된다. 마지막으로, MIMO 송신기는 RE 그룹 내의 RE들의 2차 신호들 각각에 자신의 채널 정보를 반영하는 함수
Figure pct00087
를 적용하는 과정을 거쳐(1070, 1080, 1090), 최종 전송 신호인 3차 신호를 생성한다(1100).
도 10에서 스테이지 1은 공용 프리코더
Figure pct00088
을 이용하여 1차 신호를 생성하는 과정을, 스테이지 2는 1차 신호를 자신의 채널 정보를 이용하여 처리함으로써 전송 신호를 생성하는 과정을 의미한다.
아래의 수학식 8은 1차 신호를 보상하는 과정에서 수행되는 수치해석 알고리즘의 예시를 설명한다. 수치해석 알고리즘의 예시로서 CG 알고리즘, Newton method 알고리즘, steepest descent method 알고리즘 등이 활용될 수 있음은 앞서 설명한 바 있으며, 수학식 8에서는 CG 알고리즘의 예를 설명한다.
Figure pct00089
수학식 5와 비교하여, 수학식 8에서는 전처리 필터
Figure pct00090
이 CG 알고리즘에 추가되었음을 알 수 있다. 수학식 8에서
Figure pct00091
이외의 다른 과정은 수학식 5에서 설명한 내용이 동일하거나 유사하게 적용될 수 있다.
한편, 이하에서는 MIMO 송신기가 전처리 필터
Figure pct00092
를 생성하는 구체적인 실시 예에 대해 설명한다.
첫 번째 실시 예에 의하면, 전처리 필터는 야코비(Jacobi) 방식, 가우스-시델(Gauss-Siedel) 방식, SQR 프리컨디셔닝(SQR preconditioning) 방식, 불완전 콜레스키 인수분해(incomplete Cholesky factorization) 방식 등 다양한 알고리즘에 의해 생성될 수 있다.
먼저, 기준 RE(1번째 RE)의 MIMO 채널을 바탕으로 임의의 행렬
Figure pct00093
은 아래의 수학식 9와 같이 정의될 수 있다.
Figure pct00094
수학식 9에서, 행렬
Figure pct00095
은 양정치행렬(positive definite matrix)이고 대칭성을 가지므로, 아래의 수학식 10과 같이 분해할 수 있다.
Figure pct00096
수학식 10에서
Figure pct00097
은 하삼각행렬(lower triangular matrix)이고,
Figure pct00098
은 대각 행렬(diagonal matrix)이다. 수학식 10에서, 상술한 여러 가지 방식 중 3가지 방식에 따른 전처리 필터
Figure pct00099
를 정의할 수 있다.
야코비 방식:
Figure pct00100
가우스-시델 방식:
Figure pct00101
SQR 프리컨디셔닝 방식:
Figure pct00102
(
Figure pct00103
은 임의의 상수)
상술한 방식들 중에서, 가우스-시델 방식과 SQR 프리컨디셔닝 방식은 실제 역행렬을 계산하여 전처리 필터
Figure pct00104
을 명확하게 표현할 수 있다. 그러나, 역행렬을 구하는 계산 복잡도를 줄이고자 하는 경우
Figure pct00105
을 정확히 계산하는 대신 아래의 수학식 11에 따른 역대입(back substitution) 과정을 통해
Figure pct00106
을 계산해낼 수도 있다.
Figure pct00107
수학식 11에서
Figure pct00108
가 하삼각행렬이면 수학식 11의 해인
Figure pct00109
는 수학식 11의 오른쪽 식으로부터 순차적으로 계산될 수 있다.
상술한 세 가지 방식에 더하여, 불완전 콜레스키 인수분해 방식이 적용되는 경우 수학식 10의
Figure pct00110
은 아래의 수학식 12와 같이 불완전 콜레스키 팩터
Figure pct00111
로 분해될 수 있다.
Figure pct00112
은 하삼각행렬이다.
Figure pct00113
불완전 콜레스키 인수분해 방식은 완전 콜레스키 인수분해(complete Cholesky factorization) 방식에 비해 적은 복잡도로
Figure pct00114
을 분해할 수 있지만, 근사화된 하삼각행렬이 정의된다. 불완전 콜레스키 인수분해 방식의 경우, 전처리 필터
Figure pct00115
은 아래의 수학식 13과 같이 정의된다.
Figure pct00116
수학식 13에 따른 전처리 필터
Figure pct00117
또한, 직접 역행렬을 계산하여 정확히 표현될 수도 있고, 역대입 과정에 따라 계산 및 표현될 수도 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 전처리 필터
Figure pct00118
은 상술한 네 가지 방식 이외에도 다양한 방식에 따라 계산되고 정의될 수 있다. 예를 들어, 'Iterative Methods for Sparse Linear Systems'와 같은 문헌에 소개된 여러 가지 방식과 알고리즘들이 전처리 필터
Figure pct00119
를 계산하는 과정에 활용될 수 있다.
한편, 수학식 9에서의
Figure pct00120
은 공용 프리코더
Figure pct00121
과 역행렬 관계(
Figure pct00122
)에 있다. 전처리 필터
Figure pct00123
를 생성하는 두 번째 실시 예에서는, 이러한
Figure pct00124
과의 관계를 이용하여 전처리 필터
Figure pct00125
를 생성하는 실시 예를 설명한다. 두 번째 실시 예에서, MIMO 송신기는
Figure pct00126
행렬을 바탕으로 아래의 세 가지 방법에 따라 전처리 필터
Figure pct00127
를 정의할 수 있다.
첫째로, 전처리 필터
Figure pct00128
는 공용 프리코더
Figure pct00129
의 역행렬을 그대로 이용할 수 있다. 즉, 공용 프리코더
Figure pct00130
가 전처리 필터
Figure pct00131
가 될 수 있다. 본 실시 예는 수학식 14와 같이 표현되며, MIMO 송신기는 공용 프리코더
Figure pct00132
이 계산되면 이를 그대로 전처리 필터로써 사용한다. 공용 프리코더와 전처리 필터가 동일하므로 MIMO 송신기는 추가적으로
Figure pct00133
를 계산할 필요가 없으며,
Figure pct00134
을 계산하고 저장하는 데에 요구되는 메모리가 필요 없게 된다.
Figure pct00135
둘째로, MIMO 송신기는 완전 콜레스키 인수분해(complete Cholesky factorization) 방식에 따라
Figure pct00136
을 분해하여 전처리 필터
Figure pct00137
를 계산할 수 있다. 이러한 과정은 아래의 순서에 따라 세 단계를 거쳐 수행된다.
i)
Figure pct00138
(
Figure pct00139
은 하삼각행렬)
ii)
Figure pct00140
iii)
Figure pct00141
,
Figure pct00142
역대입 연산 과정이 이용되면, ii) 과정에서 하삼각행렬
Figure pct00143
의 역행렬을 구하는 과정은 생략될 수 있다. 즉, 두 번째 방식에서는
Figure pct00144
,
Figure pct00145
을 적용함에 있어서 역대입 연산 과정을 활용하여 복잡도를 경감시킬 수 있으며, 이러한 경우 전처리 필터
Figure pct00146
및 공용 프리코더
Figure pct00147
를 만드는 전체 과정 중 주요 복잡도는 i) 과정에서 발생한다.
한편, iii) 과정은
Figure pct00148
과정의 근사화를 통해 듬성듬성(sparse)한 전처리 필터(행렬 대부분의 원소가 0인 행렬)를 생성하는 과정이다. 이러한 과정은, 전처리 필터가 sparse 필터인 경우, 수치해석 알고리즘의 반복마다 발생하는 계산 복잡도가 크게 줄어들기 때문이다.
마지막 세 번째 방법으로, 불완전 콜레스키 인수분해(incomplete Cholesky factorization) 방식에 따라 전처리 필터
Figure pct00149
가 계산될 수 있다. 이러한 과정은 아래의 순서에 따라 세 단계를 거쳐 수행된다.
i)
Figure pct00150
, (
Figure pct00151
은 하삼각행렬)
ii)
Figure pct00152
iii)
Figure pct00153
두 번째 방법에서 전처리 필터
Figure pct00154
및 공용 프리코더
Figure pct00155
를 만드는 과정의 주요 복잡도는 i) 과정에서 발생한다. 따라서, 세 번째 방법에서는 i) 과정에서 완전 콜레스키 인수분해를 이용하는 대신 불완전 콜레스키 인수분해를 이용하여
Figure pct00156
를 계산한다.
Figure pct00157
를 바탕으로 전처리 필터
Figure pct00158
및 공용 프리코더
Figure pct00159
를 계산하는 경우, 두 번째 실시 예에서와는 달리 기준 RE에 대해서도 보상 과정을 거쳐 2차 신호를 계산해야 한다. 이는,
Figure pct00160
자체가 근사화된 역행렬이기 때문에, 기준 RE에 대해서도 오차가 발생할 수 있기 때문이다. 결과적으로, 상술한 세 가지 방법 중 세 번째 방법은 공용 프리코더와 전처리 필터 생성에 가장 작은 복잡도가 요구되지만, 보상 과정에서 각 반복 횟수는 가장 많이 소요될 수 있다.
상술한 실시 예들은 단순한 예시에 불과하며, 이러한 방법들 이외에도 다양한 방법에 따라 전처리 필터와 공용 프리코더가 정의될 수 있다.
전처리 필터를 생성하는 세 번째 실시 예로, 전처리 필터
Figure pct00161
은 RE의 MIMO 채널의 특성을 이용하여 생성될 수 있다. 상술한 첫 번째 실시 예에 따라
Figure pct00162
을 계산하기 위해서는 행렬X행렬의 연산(
Figure pct00163
) 과정이 요구된다. 이러한 연산 과정의 계산 복잡도를 개선하기 위해, 세 번째 실시 예에서는 RE의 MIMO 채널을 활용하여 적은 복잡도로
Figure pct00164
을 계산한다.
구체적으로 설명하면, 기준 RE에서
Figure pct00165
은 아래 수학식 15의 대각 행렬
Figure pct00166
으로 근사화될 수 있다.
Figure pct00167
수학식 15의 근사화 과정은 송신 안테나의 수(Nt)가 많아지고 채널 요소 간의 상관관계가 작을수록 정확해진다. 이러한 근사화 과정은 매시브 MIMO 환경에서의 채널 특징에 따라 비대각행렬 성분(off-diagonal term)들을 0으로 근사화할 수 있다는 점에 기인한다. 상술한 근사화 과정에 따라, 행렬
Figure pct00168
은 수학식 16의 대각 행렬로 정의될 수 있다.
Figure pct00169
이어서, 수학식 10의
Figure pct00170
은 대각 성분만으로 표현될 수 있기 때문에, 수학식 16의
Figure pct00171
에 대하여 첫 번째 실시 예에서 설명한 야코비 방식을 적용하여 전처리 필터
Figure pct00172
가 계산될 수 있다. 세 번째 실시 예의 경우, 근사화 과정에서의 오차가 큰 경우 수치해석 알고리즘의 반복 회수가 줄어드는 양은 크지 않을 수 있다. 즉, 원하는 답에 수렴하는 속도가 크게 증가하지 않을 수 있다.
상술한 세 번째 실시 예에서는 RE 의 MIMO 채널 특성을 이용하여 전처리 필터
Figure pct00173
를 생성하는 실시 예가 설명되었다. 한편, 이와 같이 RE의 MIMO 채널 특성을 활용하여 전처리 필터
Figure pct00174
를 생성하는 또 다른 실시 예가 있을 수 있으며, 도 11을 예로 들어 설명한다. 도 11은 본 발명과 관련하여 MIMO 송신기가 전처리 필터를 생성하는 일 예를 도시하는 도면이다.
도 11의 실시 예에서는 상술한 세 번째 실시 예에서의
Figure pct00175
과의 오차가 작은
Figure pct00176
을 찾아, 첫 번째 실시 예에서 제안한 방법을 활용한다. 예를 들어, MIMO 채널 행렬
Figure pct00177
이 도 11에 도시된 1110, 1120, 1130 에 그려진 형태의 행렬
Figure pct00178
로 근사화되는 경우,
Figure pct00179
을 계산하기 위한 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 도 11에서 검은색 성분은 0이 아닌 값을, 하얀색 성분은 0 값을 각각 나타낸다. 즉, 채널 행렬의 각각의 성분의 크기를 소정의 임계값과 비교하여, 임계값 보다 작은 성분의 채널 크기는 0으로 근사화한다. 이때, 근사화된
Figure pct00180
의 랭크가
Figure pct00181
과 같아야 한다.
도 12는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 MIMO 송신기의 동작 과정을 도시하는 도면이다. 이상의 도 10 및 도 11에서는 전처리 필터
Figure pct00182
를 생성하는 여러 가지 실시 예와,
Figure pct00183
를 RE 그룹 내에 공유하여 MIMO 송신기가 전송 신호를 생성하는 실시 예를 설명하였다. 반면에, 도 12에서는 전처리 필터가 RE 그룹 내에서 공유되지 않고, 각 RE 별로 서로 다른 전처리 필터가 생성되는 실시 예를 설명한다.
도 12의 실시 예에서, MIMO 송신기는 기준 RE의 채널을 바탕으로 공용 프리코더
Figure pct00184
및 전처리 필터
Figure pct00185
를 생성한다(1210).
Figure pct00186
은 RE 그룹 내의 RE들에 공유되어 1차 신호를 생성하는 데에 활용된다(1220, 1230). 한편, 1차 신호에 대한 보상 과정에 앞서 MIMO 송신기는 각각의 RE들의 고유 채널을 바탕으로 전처리 필터를 생성한다(1242, 1244). 즉, 2번째 RE에 대해서는
Figure pct00187
를 바탕으로
Figure pct00188
를 계산하며(1242), N번째 RE에 대해서는
Figure pct00189
을 바탕으로
Figure pct00190
를 계산한다(1244).
각각의 RE에 대해 고유의 전처리 필터를 생성하는 과정은 앞서 도 10 및 도 11에서 설명한 실시 예들이 적용될 수 있다. 이어서, MIMO 송신기는 각각의 RE에 대해 생성된 고유의 전처리 필터를 이용하여 수치해석 알고리즘에 기반한 보상 과정을 수행한다(1252, 1254). 보상 과정을 거쳐 생성된 2차 신호(1260)는 자신의 채널 정보를 반영하는 과정을 거쳐(1270, 1280, 1290) 최종 전송 신호인 3차 신호로 변환된다(1300).
도 12의 실시 예에 의하면, 각각의 RE마다 전처리 필터가 생성되기 때문에 추가적인 복잡도가 요구된다. 그러나, RE 간의 채널 상관관계가 낮은 경우, 도 10 및 도 11의 방식에 따라 전처리 필터를 공유하는 실시 예는 보상 과정의 반복 횟수가 증가하게 된다. 이에 따라, 도 12의 고유의 전처리 필터를 활용하는 실시 예가 전체 복잡도와 계산 과정에 소요되는 시간을 줄이는 데에 더욱 효과적이다.
나아가, 역대입 연산 과정을 가정하는 야코비, 가우스-시델, SQR 프리컨디셔닝 방식에 따라 전처리 필터를 생성하는 경우 전처리 필터를 계산하는 과정에서 발생하는 복잡도 증가를 최소화할 수 있어, MIMO 송신기에게 큰 부담이 되지 않는다. 한편, 사이즈 N인 하삼각 역행렬을 역대입 과정으로 처리하는 경우, 복잡도는 N2보다 작다.
도 13은 종래 기술과 본 발명의 실시 예들 간의 계산 복잡도를 비교하는 그래프이다. 도 13은 도 6의 RE들을 종래 기술에 따른 방법과 제안한 방법에 따라 처리하였을 때 총 요구되는 계산 복잡도를 나타낸다.
도 13에서 그래프에 원형이 표시된 곡선은 종래 기술에 따라 RE 그룹 내의 전체 RE에 대한 프리코더를 생성하는 경우의 계산 복잡도를 도시한다. 별, 사각형, 삼각형이 표시된 곡선들은 16 개의 RE를 포함하는 RE 그룹에서 공용 프리코더와 전처리 필터를 생성하여 공유하는 경우의 계산 복잡도를 도시한다.
세 경우는 1차 신호를 2차 신호로 보상하는 과정의 반복 횟수에 있어서 차이가 있으며, 반복 횟수가 {1,2}인 경우는 16 개의 RE 중 절반의 RE는 1번, 나머지 절반의 RE는 2번의 반복이 수행됨을 나타낸다. 도시된 실시 예로부터, 제안된 MIMO 송신기의 전송 신호 생성 방법은 송신 스트림 수가 많을수록 더 많은 복잡도 이득을 가짐을 알 수 있다.
이상에서 제안한 실시 예들에 따르면, RE 그룹 내에서 모든 RE들의 상관관계가 1인 경우, 공용 프리코더
Figure pct00191
만을 사용하더라도 정확한 전송 신호가 생성된다. 따라서, 이러한 경우에는
Figure pct00192
만을 사용하더라도 성능 저하가 없어 계산 복잡도는 1/N(N은 RE 그룹 내의 RE 개수)로 줄어든다.
RE 그룹 내의 RE 간의 상관관계가 1보다 작은 경우, 공용 프리코더
Figure pct00193
를 이용하여 추정된 1차 신호의 오차는 전처리 필터
Figure pct00194
를 이용하여 보상된다. RE 간의 상관관계가 클수록 전처리 필터를 이용한 수치해석 알고리즘의 보상 과정은 빠르게 수행된다(즉, 반복 횟수가 줄어든다). 이때, 전처리 필터를 적용하는 보상 과정은, 적용하지 않는 경우보다 계산 복잡도는 증가할 수 있지만 반복 횟수가 그보다 더 큰 폭으로 줄어든다. 결과적으로, 제안된 MIMO 송신기는 RE 간의 상관관계를 최대한 이용하여 성능 저하를 최소화하면서도 복잡도를 감소시킬 수 있다.
계산 복잡도를 더 줄이고자 하는 경우, MIMO 송신기는 전처리 필터를 활용한 보상 과정에서 오차로 인한 성능 열화를 감수하는 대신 계산 복잡도를 줄일 수도 있어, 계산 복잡도와 성능 사이의 트레이드 오프를 제공할 수 있다.
또한, 제안된 기법에 따르면 기준 RE를 제외한 RE들에 대해서는 역행렬을 직접 계산하지 않아, 모든 연산이 행렬X벡터 연산으로 이루어진다. 역행렬 연산은 분산 처리가 쉽지 않은 반면, 행렬X벡터 연산은 병렬화가 쉬워 분산처리 기법이 용이하게 적용될 수 있다. 이에 따라, 전체 처리 시간을 급격하게 줄일 수 있다.
3. 장치 구성
도 14는 본 발명의 일 실시 예와 관련된 단말 및 기지국의 구성을 도시한 블록도이다.
도 14에서 단말(100) 및 기지국(200)은 각각 무선 주파수(RF) 유닛 (110, 210), 프로세서(120, 220) 및 메모리(130, 230)를 포함할 수 있다. 도 14에서는 단말(100)과 기지국(200) 간의 1:1 통신 환경을 도시하였으나, 다수의 단말과 기지국(200) 간에도 통신 환경이 구축될 수 있다. 또한, 도 14에 도시된 기지국(200)은 매크로 셀 기지국과 스몰 셀 기지국에 모두 적용될 수 있다.
각 RF 유닛(110, 210)은 각각 송신부(111, 211) 및 수신부(112, 212)를 포함할 수 있다. 단말(100)의 송신부(111) 및 수신부(112)는 기지국(200) 및 다른 단말들과 신호를 송신 및 수신하도록 구성되며, 프로세서(120)는 송신부(111) 및 수신부(112)와 기능적으로 연결되어 송신부(111) 및 수신부(112)가 다른 기기들과 신호를 송수신하는 과정을 제어하도록 구성될 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 전송할 신호에 대한 각종 처리를 수행한 후 송신부(11)로 전송하며, 수신부(112)가 수신한 신호에 대한 처리를 수행한다.
필요한 경우 프로세서(120)는 교환된 메시지에 포함된 정보를 메모리(130)에 저장할 수 있다. 이와 같은 구조를 가지고 단말(100)은 이상에서 설명한 본 발명의 다양한 실시 형태의 방법을 수행할 수 있다.
기지국(200)의 송신부(211) 및 수신부(212)는 다른 기지국 및 단말들과 신호를 송신 및 수신하도록 구성되며, 프로세서(220)는 송신부(211) 및 수신부(212)와 기능적으로 연결되어 송신부(211) 및 수신부(212)가 다른 기기들과 신호를 송수신하는 과정을 제어하도록 구성될 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 전송할 신호에 대한 각종 처리를 수행한 후 송신부(211)로 전송하며 수신부(212)가 수신한 신호에 대한 처리를 수행할 수 있다. 필요한 경우 프로세서(220)는 교환된 메시지에 포함된 정보를 메모리(230)에 저장할 수 있다. 이와 같은 구조를 가지고 기지국(200)은 앞서 설명한 다양한 실시 형태의 방법을 수행할 수 있다.
단말(100) 및 기지국(200) 각각의 프로세서(120, 220)는 각각 단말(100) 및 기지국(200)에서의 동작을 지시(예를 들어, 제어, 조정, 관리 등)한다. 각각의 프로세서들(120, 220)은 프로그램 코드들 및 데이터를 저장하는 메모리(130, 230)들과 연결될 수 있다. 메모리(130, 230)는 프로세서(120, 220)에 연결되어 오퍼레이팅 시스템, 어플리케이션, 및 일반 파일(general files)들을 저장한다.
본 발명의 프로세서(120, 220)는 컨트롤러(controller), 마이크로 컨트롤러(microcontroller), 마이크로 프로세서(microprocessor), 마이크로 컴퓨터(microcomputer) 등으로도 호칭될 수 있다. 한편, 프로세서(120, 220)는 하드웨어(hardware) 또는 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어를 이용하여 본 발명의 실시 예를 구현하는 경우에는, 본 발명을 수행하도록 구성된 ASICs(application specific integrated circuits) 또는 DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays) 등이 프로세서(120, 220)에 구비될 수 있다.
한편, 상술한 방법은, 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터 판독 가능 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 상술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터 판독 가능 매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 본 발명의 다양한 방법들을 수행하기 위한 실행 가능한 컴퓨터 코드를 포함하는 저장 디바이스를 설명하기 위해 사용될 수 있는 프로그램 저장 디바이스들은, 반송파(carrier waves)나 신호들과 같이 일시적인 대상들은 포함하는 것으로 이해되지는 않아야 한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, DVD 등)와 같은 저장 매체를 포함한다.
본원 발명의 실시 예 들과 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아닌 설명적 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 발명의 상세한 설명이 아닌 특허청구 범위에 나타나며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (20)

  1. 복수의 안테나를 포함하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 송신기가 전송 신호를 생성하는 방법에 있어서,
    복수의 리소스 엘리먼트(resource element, RE)를 포함하는 RE 그룹 내에서 기준 RE를 선택하는 단계;
    상기 기준 RE의 채널 정보에 기초하여, 상기 RE 그룹 내의 상기 복수의 RE들이 공유할 공용 프리코더 및 전처리 필터를 생성하는 단계;
    상기 복수의 RE 각각에 대한 전송 데이터들에 상기 공용 프리코더를 적용함으로써, 상기 복수의 RE 각각에 대한 프리코딩 신호인 1차 신호들을 생성하는 단계; 및
    상기 복수의 RE 중 상기 기준 RE를 제외한 RE들의 1차 신호들을 각 RE들의 채널 정보와 상기 전처리 필터를 이용하여 보상함으로써, 2차 신호들을 생성하는 단계를 포함하는, 전송 신호 생성 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 전처리 필터는 상기 1차 신호들을 보상하여 상기 2차 신호들을 생성하는 과정의 정확도를 향상시키기 위한 행렬인 것인, 전송 신호 생성 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 전처리 필터는 상기 기준 RE의 채널 정보에 기초하여, 야코비(Jacobi) 알고리즘, 가우스-시델(Gauss-Siedel) 알고리즘, SQR 프리컨디셔닝(SQR preconditioning) 알고리즘, 또는 불완전 콜레스키 인수분해(incomplete Cholesky factorization) 알고리즘을 이용하여 생성되는 것인, 전송 신호 생성 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 전처리 필터는 상기 기준 RE의 채널 정보를 근사화하여 대각 행렬을 생성하고 상기 대각 행렬에 야코비 알고리즘을 적용하여 생성되는 것인, 전송 신호 생성 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 2차 신호들은 상기 1차 신호들에 대하여 상기 전처리 필터 및 상기 각 RE의 채널 정보와 함께 CG(conjugate gradient) 알고리즘, Newton method 알고리즘 또는 steepest descent method 알고리즘을 적용함으로써 생성되는 것인, 전송 신호 생성 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 2차 신호들은 상기 공용 프리코더 대신에 상기 각 RE들의 채널 정보를 이용하여 계산했을 때의 결과와 상기 1차 신호와의 오차가 임계값 미만이 될 때까지 상기 보상 과정을 반복 수행함으로써 생성되며,
    상기 보상 과정을 반복 수행하는 최대 횟수는 MIMO 채널 환경 또는 사용자 입력에 따라 결정되는 것인, 전송 신호 생성 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 방법은
    상기 기준 RE에 대한 1차 신호 및 상기 복수의 RE 중 상기 기준 RE를 제외한 RE들에 대한 2차 신호들을 변환하여 전송 신호인 3차 신호들을 생성하는 단계를 더 포함하는, 전송 신호 생성 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 3차 신호들은 상기 복수의 RE 각각의 채널 정보를 반영하는 함수
    Figure pct00195
    에 기초하여 생성되고,
    상기 함수에서
    Figure pct00196
    은 상기 기준 RE의 1차 신호 (n=1인 경우) 또는 상기 기준 RE를 제외한 RE들의 2차 신호 (n=2, 3, ..., N) 를 의미하고, N 은 상기 RE 그룹 내의 RE의 개수를 의미하는 것인, 전송 신호 생성 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 공용 프리코더는 ZF(Zero Forcing) 프리코딩 행렬, 규칙화된 ZF(regularized ZF) 프리코딩 행렬 또는 MMSE(Minimum Mean Square Error) 프리코딩 행렬의 일부인 것인, 전송 신호 생성 방법.
  10. 복수의 안테나를 포함하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 송신기가 전송 신호를 생성하는 방법에 있어서,
    복수의 리소스 엘리먼트(resource element, RE)를 포함하는 RE 그룹 내에서 기준 RE를 선택하는 단계;
    상기 기준 RE의 채널 정보에 기초하여, 상기 RE 그룹 내의 상기 복수의 RE들이 공유할 공용 프리코더를 생성하는 단계;
    상기 복수의 RE 각각에 대한 전송 데이터들에 상기 공용 프리코더를 적용함으로써, 상기 복수의 RE 각각에 대한 프리코딩 신호인 1차 신호들을 생성하는 단계;
    상기 복수의 RE 중 상기 기준 RE를 제외한 RE들의 채널 정보에 기초하여, 상기 기준 RE를 제외한 RE들 각각에 적용할 전처리 필터들을 생성하는 단계; 및
    상기 기준 RE를 제외한 RE들의 1차 신호들을 각 RE들의 전처리 필터 및 채널 정보를 이용하여 보상함으로써, 2차 신호들을 생성하는 단계를 포함하는, 전송 신호 생성 방법.
  11. 복수의 안테나를 포함하고 상기 복수의 안테나를 통해 전송할 전송 신호를 생성하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 송신기에 있어서,
    송신부;
    수신부; 및
    상기 송신부 및 상기 수신부와 연결되어 전송 신호를 생성하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    복수의 리소스 엘리먼트(resource element, RE)를 포함하는 RE 그룹 내에서 기준 RE를 선택하고,
    상기 기준 RE의 채널 정보에 기초하여, 상기 RE 그룹 내의 상기 복수의 RE들이 공유할 공용 프리코더 및 전처리 필터를 생성하고,
    상기 복수의 RE 각각에 대한 전송 데이터들에 상기 공용 프리코더를 적용함으로써, 상기 복수의 RE 각각에 대한 프리코딩 신호인 1차 신호들을 생성하고,
    상기 복수의 RE 중 상기 기준 RE를 제외한 RE들의 1차 신호들을 각 RE들의 채널 정보와 상기 전처리 필터를 이용하여 보상함으로써, 2차 신호들을 생성하는 것인, 송신기.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 전처리 필터는 상기 1차 신호들을 보상하여 상기 2차 신호들을 생성하는 과정의 정확도를 향상시키기 위한 행렬인 것인, 송신기.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 전처리 필터는 상기 기준 RE의 채널 정보에 기초하여, 야코비(Jacobi) 알고리즘, 가우스-시델(Gauss-Siedel) 알고리즘, SQR 프리컨디셔닝(SQR preconditioning) 알고리즘, 또는 불완전 콜레스키 인수분해(incomplete Cholesky factorization) 알고리즘을 이용하여 생성되는 것인, 송신기.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 전처리 필터는 상기 기준 RE의 채널 정보를 근사화하여 대각 행렬을 생성하고 상기 대각 행렬에 야코비 알고리즘을 적용하여 생성되는 것인, 송신기.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 2차 신호들은 상기 1차 신호들에 대하여 상기 전처리 필터 및 상기 각 RE의 채널 정보와 함께 CG(conjugate gradient) 알고리즘, Newton method 알고리즘 또는 steepest descent method 알고리즘을 적용함으로써 생성되는 것인, 송신기.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 2차 신호들은 상기 공용 프리코더 대신에 상기 각 RE들의 채널 정보를 이용하여 계산했을 때의 결과와 상기 1차 신호와의 오차가 임계값 미만이 될 때까지 상기 보상 과정을 반복 수행함으로써 생성되며,
    상기 보상 과정을 반복 수행하는 최대 횟수는 MIMO 채널 환경 또는 사용자 입력에 따라 결정되는 것인, 송신기.
  17. 제 11 항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 기준 RE에 대한 1차 신호 및 상기 복수의 RE 중 상기 기준 RE를 제외한 RE들에 대한 2차 신호들을 변환하여 전송 신호인 3차 신호들을 생성하는 것인, 송신기.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 3차 신호들은 상기 복수의 RE 각각의 채널 정보를 반영하는 함수
    Figure pct00197
    에 기초하여 생성되고,
    상기 함수에서
    Figure pct00198
    은 상기 기준 RE의 1차 신호 (n=1인 경우) 또는 상기 기준 RE를 제외한 RE들의 2차 신호 (n=2, 3, ..., N) 를 의미하고, N 은 상기 RE 그룹 내의 RE의 개수를 의미하는 것인, 송신기.
  19. 제 11 항에 있어서,
    상기 공용 프리코더는 ZF(Zero Forcing) 프리코딩 행렬, 규칙화된 ZF(regularized ZF) 프리코딩 행렬 또는 MMSE(Minimum Mean Square Error) 프리코딩 행렬의 일부인 것인, 송신기.
  20. 복수의 안테나를 포함하고 상기 복수의 안테나를 통해 전송할 전송 신호를 생성하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 송신기에 있어서,
    송신부;
    수신부; 및
    상기 송신부 및 상기 수신부와 연결되어 전송 신호를 생성하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는
    복수의 리소스 엘리먼트(resource element, RE)를 포함하는 RE 그룹 내에서 기준 RE를 선택하고,
    상기 기준 RE의 채널 정보에 기초하여, 상기 RE 그룹 내의 상기 복수의 RE들이 공유할 공용 프리코더를 생성하고,
    상기 복수의 RE 각각에 대한 전송 데이터들에 상기 공용 프리코더를 적용함으로써, 상기 복수의 RE 각각에 대한 프리코딩 신호인 1차 신호들을 생성하고,
    상기 복수의 RE 중 상기 기준 RE를 제외한 RE들의 채널 정보에 기초하여, 상기 기준 RE를 제외한 RE들 각각에 적용할 전처리 필터들을 생성하고,
    상기 기준 RE를 제외한 RE들의 1차 신호들을 각 RE들의 전처리 필터 및 채널 정보를 이용하여 보상함으로써, 2차 신호들을 생성하는 것인, 송신기.
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