KR20170043231A - 다중 안테나 시스템에서 연판정 검출 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

다중 안테나 시스템에서 복잡도를 감소시킬 수 있는 연판정 검출 방법 및 장치에 관한 기술이 개시된다. 개시된 연판정 검출 방법은 제1채널 행렬의 엘리먼트의 크기에 따라서, 상기 엘리먼트의 순서를 조절하여 제2채널 행렬을 생성하는 단계; 상기 제2채널 행렬의 기저 벡터를 직교화하여, 연판정 후보 심볼을 결정하는 단계; 및 상기 연판정 후보 심볼에 대해, 로그 우도율(LLR)값을 산출하는 단계를 포함한다.

Description

다중 안테나 시스템에서 연판정 검출 방법 및 장치{Method and Device for Detection Soft-Decision in MIMO system}
본 발명은 다중 안테나 시스템에서 복잡도를 감소시킬 수 있는 연판정 검출 방법 및 장치에 관한 것이다.
페이딩 채널 환경에서 다이버시티를 통하여 채널 용량을 증가시키기 위해 다중 안테나를 사용한 MIMO 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
가장 정확하게 MIMO 검출 값을 계산하여 최대의 성능을 얻기 위해서 최대 우도 검출 방법이 이용되며, 이 때 연판정 검출은 [수학식 1]에 따른 로그 우도율(Log Likelihood Ratio, LLR) 값을 이용한다.
Figure pat00001
여기서, No는 가우시안 백색 잡음(AWGN), H는 채널 행렬, S는 전송 심볼, y는 수신 신호를 나타낸다. 그리고 Cn,k는 n번째 전송 안테나로부터 전송된 k번째 비트의 LLR 값을 나타낸다.
[수학식 1]에 따른 로그 우도율 값은, 수신 신호에 대하여 모든 가능한 심볼 값의 비트 조합 중, 그 해당 추정 비트 값이 1인 확률과 0인 확률의 로그 비를 나타낸다. 하지만 이 방법은 모든 확률에 대한 로그비를 구하기 때문에 최대 성능을 나타내는 장점이 있지만, 조합 가능한 모든 심볼을 계산해야하기 때문에 송신 안테나의 수와 변조 차수의 증가에 따라 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제가 있다.
또한 최근에는 [수학식 2]와 같이, MIMO 시스템을 2개의 서브 시스템으로 나눠, 로그 우도율 값을 산출하는 PM(Partial Marginalization) 방법이 논문(D. Persson and E. G. Larsson, "Partial marginalization soft MIMO detection with higher order constellations" IEEE Trans. Signal Process., Jan 2011) 등에서 제안되었다.
Figure pat00002
즉, 도 1에 도시된 바와 같이, y = Hs로 표현되며, NT개의 전송 안테나 및 NR개의 수신 안테나를 이용하는 MIMO 시스템이 존재할 경우, PM 방법은 MIMO 시스템을 [수학식 2]와 같이 제1서브 시스템(HaSa) 및 제2서브 시스템(HbSb)으로 나누고, 제1서브 시스템에 대해서는 [수학식 3]과 같이 EM(Exact Marginalization)을 수행하며, 제2서브 시스템에 대해서는 [수학식 4]과 같이, AM(Approximate Marginalization)을 수행한다. 이 때, r개의 심볼에 대해 EM이 수행되며, NT - r개의 심볼에 대해 PM이 수행된다.
Figure pat00003
Figure pat00004
여기서,
Figure pat00005
는 ZF(Zero Forcing)과 같은 선형 검출 기법에 따른 검출값을 나타낸다.
즉, PM 방법은 신뢰도가 높은 r개의 심볼에 대해 [수학식 3]을 이용하여 로그 우도율 값을 구하고, 나머지 심볼에 대해 EM의 결과를 이용하여 [수학식 4]에 따라 로그 우도율 값을 구함으로써, 연판정의 신뢰도를 높일 수 있다.
하지만 PM 방식의 연판정 검출 방법 또한 모든 가능한 심볼 즉, 성상도 상의 모든 성상점에 대해 LLR값을 산출하기 때문에, 여전히 복잡도가 높은 문제가 있다.
관련 선행문헌으로 대한민국 공개특허 10-2014-0112931호, 10-2014-0109726호가 있다.
본 발명은 다중 안테나 시스템에서 복잡도를 감소시킬 수 있는 연판정 검출 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 실시예에 따르면, 제1채널 행렬의 엘리먼트의 크기에 따라서, 상기 엘리먼트의 순서를 조절하여 제2채널 행렬을 생성하는 단계; 상기 제2채널 행렬의 기저 벡터를 직교화하여, 연판정 후보 심볼을 결정하는 단계; 및 상기 연판정 후보 심볼에 대해, 로그 우도율(LLR)값을 산출하는 단계를 포함하는 다중 안테나 시스템에서 연판정 검출 방법을 제공한다.
또한 상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 제1채널 행렬의 엘리먼트의 크기에 따라서, 상기 엘리먼트의 순서를 조절하여 제2채널 행렬을 생성하는 채널 오더링부; 상기 제2채널 행렬의 기저 벡터를 직교화하여, 연판정 후보 심볼을 결정하는 연판정 후보 심볼 결정부; 및 상기 연판정 후보 심볼에 대해, 로그 우도율(LLR)값을 산출하는 값 산출부를 포함하는 다중 안테나 시스템에서 연판정 검출 장치를 제공한다.
본 발명에 따르면, 성상도 상의 모든 성상점이 아닌 연판정 후보 심볼에 대해서 로그 우도율 값을 산출함으로써 복잡도를 줄일 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 신뢰도가 높은 LR 과정을 이용함으로써 성능 하락없이 연판정 검출을 위한 복잡도를 줄일 수 있다.
도 1은 MIMO 시스템을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 다중 안테나(MIMO) 시스템에서 연판정 검출 장치를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 다중 안테나(MIMO) 시스템에서 연판정 검출 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 채널 행렬의 직교화를 설명하기 위한 도면이다.
도 5 및 도 6은 변조 방식에 따른 연판정 후보 심볼을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 연판정 검출 방법의 BER 퍼포먼스를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 다중 안테나(MIMO) 시스템에서 연판정 검출 장치를 설명하기 위한 도면으로서, 본 발명에 따른 연판정 검출 장치는 다중 안테나 시스템의 수신측에 채용될 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 연판정 검출 장치(200)는 채널 오더링부(210), 연판정 후보 심볼 결정부(220) 및 값 산출부(230)를 포함한다.
채널 오더링부(210)는 제1채널 행렬의 엘리먼트의 크기에 따라서, 엘리먼트의 순서를 조절하여 제2채널 행렬을 생성한다. 즉, 채널 오더링부(210)는 채널 오더링(channel odering)을 수행하며, 일실시예로서, 가장 큰 엘리먼트부터 가장 작은 엘리먼트 순으로 엘리먼트의 순서를 조절하여 제2채널 행렬을 생성할 수 있다. 여기서, 채널 행렬의 엘리먼트는 채널 행렬의 열벡터일 수 있다.
연판정 후보 심볼 결정부(220)는 제2채널 행렬의 기저 벡터를 직교화하여, 연판정 후보 심볼을 결정한다. 보다 구체적으로 연판정 후보 심볼 결정부(220)는, 직교화에 따른 수신 신호를 이용하여, 격자점을 결정하는 격자점 결정부 및 격자점으로부터 기 설정된 거리 내에 위치한 성상도의 성상점을 연판정 후보 심볼로 결정하는 성상점 결정부를 포함할 수 있다. 격자점 결정부는 일실시예로서, LLL(Lenstra-Lenstra-Lovasz) 알고리즘을 이용하여 격자 감소(Lattice-Reduction, LR) 과정을 수행함으로써 격자점을 결정할 수 있다. LR 과정은 채널 행렬을 구성하는 기저 벡터를 선형 변환을 통하여 직교성이 높은 기저 벡터로 변환하고, 변환 영역에서 간단한 선형 복호 과정을 적용하여 신호를 검출하는 방법이다.
격자점은 직교화된 채널 행렬의 격자 공간에서의 격자점으로서, 격자 공간은 성상도에 대응될 수 있다. 연판정 후보 심볼을 결정하기 위한 거리는 사용자에 의해 설정될 수 있으며, 연판정 후보 심볼을 결정하기 위한 거리가 짧을수록 즉, 격자점으로부터의 거리가 짧을수록 연판정 후보 심볼의 개수는 감소할 수 있다. 그리고 연판정 후보 심볼의 개수가 감소할수록 복잡도는 감소할 수 있다.
값 산출부(230)는 연판정 후보 심볼에 대해, 로그 우도율(LLR)값을 산출한다. 일실시예로서 값 산출부(230)는 [수학식 1]을 이용하여 LLR 값을 산출하거나, [수학식 2] 및 [수학식 3]에서 설명된 바와 같이, PM 방법을 이용하여 LLR 값을 산출할 수 있다. 이 때, 값 산출부(230)는 연판정 후보 심볼에 대해 EM을 수행하는 EM 수행부 및 EM 수행부의 EM 수행 결과를 이용하여, AM을 수행하는 AM 수행부를 포함할 수 있다.
결국, 본 발명에 따르면, 성상도 상의 모든 성상점이 아닌 연판정 후보 심볼에 대해서 로그 우도율 값을 산출함으로써 복잡도를 줄일 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 신뢰도가 높은 LR 과정을 이용함으로써 성능 하락없이 연판정 검출을 위한 복잡도를 줄일 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 다중 안테나(MIMO) 시스템에서 연판정 검출 방법을 설명하기 위한 도면이며, 도 4는 채널 행렬의 직교화를 설명하기 위한 도면이다. 도 5 및 도 6은 변조 방식에 따른 연판정 후보 심볼을 설명하기 위한 도면이다. 도 3에서는 도 2의 연판정 검출 장치의 연판정 검출 방법이 일실시예로서 설명된다.
본 발명에 따른 연판정 검출 장치는 제1채널 행렬의 엘리먼트의 크기에 따라서, 엘리먼트의 순서를 조절하여 제2채널 행렬을 생성(S310)하며, 제2채널 행렬의 기저 벡터를 직교화하여, 연판정 후보 심볼을 결정(S320)한다. 그리고 연판정 후보 심볼에 대해, 로그 우도율(LLR)값을 산출(S330)한다.
이하, 송수신 안테나가 각각 2개인 MIMO 시스템에서의 연판정 검출 방법을 일실시예로서 보다 자세히 설명하기로 한다.
단계 S310에서, 신뢰성이 높은 순서로 제1채널 행렬의 열백터의 순서가 조절될 수 있으며, 신뢰성은 열벡터의 크기 즉, 놈(norm) 값으로 결정될 수 있다. 수신 신호는 전송 심볼에 채널 행렬이 곱해진 형태이므로, 채널 행렬 엘리먼트의 크기에 따라서 신뢰성이 결정된다고 할 수 있다.
예를 들어, 제1채널 행렬이 [수학식 5]와 같으며, 열벡터 h2의 크기가 h1의 크기보다 큰 경우, 열벡터 h2가 h1보다 앞에 배치된 제2채널 행렬이 [수학식 6]과 같이 생성된다.
Figure pat00006
Figure pat00007
단계 S320에서, 제2채널 행렬의 기저 벡터는 직교화되도록 변환된다. 예를 들어, 제2채널 행렬의 열벡터(h1, h2)가 기저 벡터이며, 도 4(a)와 같이 격자 공간을 구성할 경우, 직교화를 통해 도 4(b)와 같이 격자 공간이 변환될 수 있다. 즉, 도 4(a)와 비교하여 도 4(b)의 격자 구조가 보다 직교에 가까움을 알 수 있다.
이러한 직교 변환은 Lattice-Reduction(LR) 과정에 따라 수행될 수 있는데, 이러한 LR 선형 변환을
Figure pat00008
로 표현하는 경우,
Figure pat00009
와
Figure pat00010
가 동일한 격자 공간을 구성하기 위해서는 변환 행렬 T는 unimodular 행렬이어야 한다. 결국, 수신 신호 백터 y는 [수학식 7]과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00011
여기서, x는 전술된 전송 심볼 s에 대응되며, n은 노이즈를 나타낸다.
[수학식 7]에 대해, ZF나 MMSE(Minimum Mean Square Error)와 같은 선형 변환을 적용하면, 변환된 격자 공간의 격자점 z를 결정할 수 있다. 그리고 격자점 z에 대해 변환 행렬 T를 곱해 원래 신호(x)를 복원할 수 있다.
그리고 연판정 검출 장치는 격자점으로부터 기 설정된 거리 내에 위치한 성상도의 성상점을 연판정 후보 심볼로 결정할 수 있다. 격자 공간은 성상도에 대응되며, 결국 격자점 성상도 상의 임의의 지점이 될 수 있다.
예를 들어, 16QAM이 이용된 경우, 총 16개의 성상점이 존재하며, 격자점으로부터 기 설정된 거리 내에 위치한 성상점이 연판정 후보 심볼로 결정될 수 있다. 16QAM의 성상도에 도 5에 도시된 바와 같이, 격자점(z)이 위치할 경우, 격자점(z)으로부터 기 설정된 거리(L) 내에 위치한 4개의 성상점이 연판정 후보 심볼로 결정될 수 있다.
또는 예를 들어, 수신 신호 y에 대해 RVD(Real Value Decompostion)을 이용하여 실수값을 취하고, 64QAM이 이용된 경우, 도 6에 도시된 바와 같이, 격자점(z)로부터 기 설정된 거리(L) 내에 위치한 심볼이 연판정 후보 심볼로 결정될 수 있다.
격자점 및 기 설정된 거리(L)에 따라서 연판정 후보 심볼의 개수는 결정될 수 있는데, 연판정 후보 심볼은 성상도의 성상점 개수보다 적은 것이 바람직하며, 전술된 바와 같이 연판정 후보 심볼의 개수가 적을수록 복잡도가 감소할 수 있다.
단계 S330에서, 연판정 검출 장치는 [수학식 8]과 같이 연판정 후보 심볼에 대해, LLR 값을 산출할 수 있다. [수학식 1]과 비교하여, 연판정 후보 심볼(S)에 대해서만 LLR 값이 산출됨을 알 수 있다.
Figure pat00012
도 7은 본 발명에 따른 연판정 검출 방법의 BER 퍼포먼스를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 [표 1]과 같은 MIMO 시스템 환경에서 수행된 시뮬레이션 결과로서, 전술된 PM 방식과 본 발명에 따른 연판정 검출 방법(LRA-PM)의 결과를 도시하고 있다. 도 7(a)는 64QAM 환경에서의 BER 퍼포먼스를 나타내며, 도 7(b)는 256QAM 환경에서의 BER 퍼포먼스를 나타낸다.
Parameter Value
Number of Antennas 4x4 [Tx antenna 4, Rx antenna 4]
Modulation Type 64QAM / 256QAM
Channel Model Rayleigh Fading
LR Algorithm Lenstra-Lesntra-Lovasz (LLL) Algorithm
Number of Bits 1,920,000 bits
Channel Coding Convolutional Code
Simulation algorithm - PM Algorithm
- LRA-PM Algorithm
도 7에 도시된 바와 같이, 거리(L)에 따라 BER 퍼포먼스에 차이가 있으며, 거리(L)에 따른 BER 퍼포먼스는 복잡도와 trade-off 관계이다.
또한 64QAM, 256QAM 환경에서 모두 본 발명에 따라서 최적화된 BER 퍼포먼스는 기존 PM 방식과 비교하여 0.5db 이내의 성능 차이를 나타내고 있다. 반면, [표 2]에 도시된 바와 같이, 하드웨어 복잡도 측면에서는 매우 개선되는 것을 알 수 있따.
Algorithm 64QAM 256QAM
Multiplications Additions Multiplications Additions
PM 132262 1164448 525862 4654624
LRA-PM 101512 891778 296312 2618738
앞서 설명한 기술적 내용들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예들을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (9)

  1. 제1채널 행렬의 엘리먼트의 크기에 따라서, 상기 엘리먼트의 순서를 조절하여 제2채널 행렬을 생성하는 단계;
    상기 제2채널 행렬의 기저 벡터를 직교화하여, 연판정 후보 심볼을 결정하는 단계; 및
    상기 연판정 후보 심볼에 대해, 로그 우도율(LLR)값을 산출하는 단계
    를 포함하는 다중 안테나 시스템에서 연판정 검출 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제2채널 행렬을 생성하는 단계는
    상기 엘리먼트의 크기가 큰 순서대로 상기 엘리먼트의 순서를 조절하는
    다중 안테나 시스템에서 연판정 검출 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 연판정 후보 심볼을 결정하는 단계는
    상기 직교화에 따른 수신 신호를 이용하여, 격자점을 결정하는 단계; 및
    상기 격자점으로부터 기 설정된 거리 내에 위치한 성상도의 성상점을 상기 연판정 후보 심볼로 결정하는 단계
    를 포함하는 다중 안테나 시스템에서 연판정 검출 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 연판정 후보 심볼은
    상기 성상도의 성상점 개수보다 적은
    다중 안테나 시스템에서 연판정 검출 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 로그 우도율 값을 산출하는 단계는
    상기 연판정 후보 심볼에 대해 EM(Exact Marginalization)을 수행하는 단계; 및
    상기 EM 수행 결과를 이용하여, AM(Approximate Marginalization)을 수행하는 단계
    를 포함하는 다중 안테나 시스템에서 연판정 검출 방법.
  6. 제1채널 행렬의 엘리먼트의 크기에 따라서, 상기 엘리먼트의 순서를 조절하여 제2채널 행렬을 생성하는 채널 오더링부;
    상기 제2채널 행렬의 기저 벡터를 직교화하여, 연판정 후보 심볼을 결정하는 연판정 후보 심볼 결정부; 및
    상기 연판정 후보 심볼에 대해, 로그 우도율(LLR)값을 산출하는 값 산출부
    를 포함하는 다중 안테나 시스템에서 연판정 검출 장치.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 채널 오더링부는
    상기 엘리먼트의 크기가 큰 순서대로 상기 엘리먼트의 순서를 조절하는
    다중 안테나 시스템에서 연판정 검출 장치.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 연판정 후보 심볼 결정부는
    상기 직교화에 따른 수신 신호를 이용하여, 격자점을 결정하는 격자점 결정부; 및
    상기 격자점으로부터 기 설정된 거리 내에 위치한 성상도의 성상점을 상기 연판정 후보 심볼로 결정하는 성상점 결정부
    를 포함하는 다중 안테나 시스템에서 연판정 검출 장치.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 연판정 후보 심볼은
    상기 성상도의 성상점 개수보다 적은
    다중 안테나 시스템에서 연판정 검출 장치.
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