KR20170046758A - 핑퐁 빔형성 - Google Patents

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카르발로 엘리자베스 드
요르겐 바흐 안데르센
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인텔 아이피 코포레이션
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Abstract

본 발명의 실시예는 각 디바이스에서 원하는 빔형성 가중치를 결정하기 위해 2개의 안테나 어레이 간의 핑퐁 전송에 의존하는 반복 프로세스를 제공한다. 다른 실시예가 설명 및 주장될 수 있다.

Description

핑퐁 빔형성{PING PONG BEAMFORMING}
관련 출원
본 출원은 2014년 10월 30일에 "핑퐁 빔형성"을 제목으로 출원된 덴마크 특허 출원 제PA201470666호에 대한 우선권을 주장하며, 그 개시내용은 전체가 본 명세서에서 참조로 포함되어 있다.
실시예는 무선 통신에 관한 것으로, 특히 적어도 하나의 제 1 디바이스와 적어도 하나의 제 2 디바이스 사이에서의 핑퐁 빔형성(ping-pong beamforming) - 양쪽의 디바이스는 복수의 안테나 소자를 가짐 - 에 관한 것이다.
무선 통신에서 채널 상태 정보(CSI; Channel State Information)를 획득하는 것은 비용이 많이 든다. 데이터 전송으로부터 리소스를 빼앗는 트레이닝(training)을 일반적으로 필요로 한다. 매우 많은 수의 안테나 소자를 갖는 어레이들을 포함하고, CSI 획득을 주요한 연구 대상으로 하는 통신의 출현으로 인해 트레이닝은 더 큰 관심사로 되고 있다. 대규모 MIMO(mulitple inputs-multiple outputs) 시스템에서, 대규모 어레이를 구비한 기지국은 적은 수의 사용자들과 통신한다. 다운링크 채널 트레이닝은 대규모 어레이의 안테나 개수에 비례하는 트레이닝 길이(a training length)를 사용하여, 비현실적으로 된다.
기존의 방법들은, 채널을 알지 못한 채, 상호 채널(a reciprocal channel)에서 2개의 통신 어레이에 의해 달성가능한 최대 빔형성 이득을 추출하기 위해 단순 반복 알고리즘을 사용한다. 다른 어레이로 전송하는 어레이들 중 하나에서 임의의 가중치 계수로 시작되면, 공액(conjugation) 및 정규화에 의해 새로운 가중치 계수가 형성된다. 그러면 프로세스는 수렴할 때까지 반복된다. 빔형성 가중치는 채널 매트릭스의 최대(왼쪽 및 오른쪽) 고유 벡터(eigenvectors)에 수렴한다. 이는 마치 2개 디바이스 사이에서의 핑퐁 게임과 같으며, 여기서 각 반복에서 디바이스는 단지 수신한 신호들의 공액을 단순히 되돌려 보낸다. 이러한 방법의 장점은 채널 매트릭스의 최대 고유 벡터를 추정하는 것이 극도로 단순하다는 것이다.
기존의 방법들에서, 쌍방간의(bilateral) 트레이닝 절차는 MIMO 간섭 채널에 있어서 최대 SINR(signal-to-interference-plus-noise ratio) 알고리즘을 최적화하는 빔형성 벡터를 직접 추정하는 데 사용된다. 적은 수의 안테나에 있어서는 효율적인 절차이지만, 대규모 어레이가 포함되는 경우에는 계산적으로 복잡해진다.
첨부 도면과 함께 이하의 상세한 설명에 의해 실시예가 쉽게 이해될 것이다. 실시예는 예로서 설명되며, 첨부 도면의 특징으로 제한되는 것은 아니다.
도 1은 일부 실시예에 따라 M개의 안테나를 갖는 디바이스 A가 N개의 안테나를 갖는 디바이스 B와 통신하고 있는 단일 사용자 경우에 대한 시스템 모델을 도시한다.
도 2는 일부 실시예에 따라 도 1에 도입된 디바이스 A 및 B에서의 반복 프로세스를 도시한다.
도 3은 일부 실시예에 따라 아날로그 필터링에 의해 구현되는 트레이닝을 도시한다.
도 4는 일부 실시예에 따라 수신기 구조를 도시한다.
도 5는 일부 실시예에 따라 PPB를 지지하는 2개의 전송 프로토콜을 도시한다.
도 6은 일부 실시예에 따라 노이즈가 있는 경우에 디바이스에서의 반복 프로세스를 도시한다.
도 6(b)는 일부 실시예에 따라 도 6에 소개된 반복 프로세스를 보다 상세하게 나타낸다.
도 7은 일부 실시예에 따라 반복 함수로서 빔형성을 도시하는 차트이다.
도 8은 일부 실시예에 따라 한 번의 주어진 채널 실현을 위해 초당 2미터의 속도에 대한 시간의 함수로서 빔형성 이득을 나타내는 차트이다.
도 9는 일부 실시예에 따라 여러 번의 채널 실현를 통해 평균화된 상이한 속도들에 대한 시간의 함수로서 빔형성 이득을 나타내는 차트이다.
도 10은 일부 실시예에 따라 2명의 사용자에 대한 정합 필터링(matched filtering) 및 제로-포싱 필터링(a zero-forcing filtering) 후에 후처리 신호 대 노이즈비(SNR)의 비교를 나타내는 차트이다.
도 11은 일부 실시예에 따라 2명의 사용자에 대한 제 1 제로-포싱 필터링 및 제 2 제로-포싱 필터링의 비교를 나타내는 차트이다.
도 12는 일부 추가적인 실시예에 따라 2명의 사용자에 대한 제 1 제로-포싱 필터링 및 제 2 제로-포싱 필터링의 비교를 나타내는 차트이다.
도 13은 일부 추가적인 실시예에 따라 2명의 사용자에 대한 제 1 제로-포싱 필터링 및 제 2 제로-포싱 필터링의 비교를 나타내는 차트이다.
도 14는 일부 실시예에 따른 디바이스이다.
도 15는 일부 실시예에 따른 컴퓨팅 장치이다.
본 발명의 실시예는 시분할 이중(TDD; time-division duplex) 모드에서 MIMO 채널의 최대 고유 벡터를 추정하기 위해 효율적인 트레이닝 절차를 제공한다. 채널 상호성(channel reciprocity)을 가정하는 경우, 2개의 안테나 어레이들 간의 핑퐁 전송에 의존하는 반복 절차에 대해 설명하되, 각 반복에서, 디바이스는 단지 제공받은 신호의 공액을 단순히 되돌려 보낸다. 핑퐁 빔형성(PPB)은 각 통신 단에서의 최적의 빔형성 가중치, 예를 들어 채널 매트릭스의 최대 (왼쪽 및 오른쪽) 고유 벡터에 수렴한다. PPB는 수십번의 반복을 요구하며, 수신기 단에서의 추가적인 노이즈에 강하다. 양쪽의 어레이가 매우 많은 수의 안테나를 구비하고 있는 경우, PPB는 트레이닝 요구사항을 상당히 완화시키므로, 이러한 대규모 어레이가 예상되는 밀리미터파 통신에 두드러진 관심을 나타낸다. PPB는 사용자마다 단일 스트림이 전송되는 다중 사용자 MIMO 통신 설정으로 확장된다. 각 사용자의 채널의 고유 벡터가 추적되는 트레이닝 절차가 고안되어 있다. 통신 링크의 양쪽 단이 대규모 안테나 어레이를 포함하는 경우에, 최적의 트랜시버가 채널의 최대 고유 벡터로부터 구축될 수 있음을 나타내고 있다.
이제 본 발명을 더욱 상세하게 설명할 것이다. 발명은 다양한 변형 및 대안적인 형태가 가능할 수 있지만, 특정 실시예들은 예시로써 개시되었다. 그러나, 개시된 특정 형태로 발명이 제한되도록 의도되지 않는다는 것을 이해해야 한다. 또한, 발명은 첨부된 청구항들에 의해 정의된 바와 같이 발명의 정신 및 범위 내에 있는 모든 변형물, 등가물, 및 대안물을 포함하는 것이다.
또한, 다양한 동작들은 실시예를 이해하는 데 가장 도움이 되는 방식으로 차례대로 다수의 개별 동작들로서 설명될 것이나, 그 설명의 순서는 이들 동작들이 반드시 순서에 의존적임을 의미하는 것으로 간주되지 말아야 한다. 특히, 이들 동작들은 제시된 순서로 수행될 필요는 없다.
"일부 실시예에서"라는 문구는 반복적으로 사용된다. 그 문구는 일반적으로 동일한 실시예를 지칭하지 않지만, 그럴 수도 있다. "구비하는", "갖는" 및 "포함하는"의 용어는 문맥에 달리 명시되어 있지않는 한 동의어이다.
"A 또는 B", "A/B", 및 "A 및/또는 B"의 문구는 (A), (B), 또는 (A 및 B)를 의미한다.
여기서 사용되는 바와 같이, "회로"라는 용어는 설명되는 동작들을 제공하도록 구성된 ASIC, 전자 회로, 논리 회로, (공유, 전용, 또는 그룹) 프로세서 및/또는 (공유, 전용, 또는 그룹) 메모리와 같은 하드웨어 구성요소를 지칭하거나, 그 일부이거나, 이를 포함한다. 일부 실시예에서, 회로는 설명되는 동작들 중 적어도 일부를 제공하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 또는 펌웨어 프로그램을 실행할 수 있다. 일부 실시예에서, 회로는 하나 이상의 소프트웨어 또는 펌웨어 모듈로 구현될 수 있고, 또는 회로와 연관된 동작들은 하나 이상의 소프트웨어 또는 펌웨어 모듈에 의해 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 회로는 설명되는 동작들을 수행하기 위해, 하드웨어에서 적어도 부분적으로 동작가능한 논리를 포함할 수 있다.
시분할 이중(TDD)에 대한 대규모 MIMO 동작의 제한은 트레이닝 요구 사항을 상당히 완화시킨다. 채널 상호성이 활용될 수 있음에 따라, 다운링크 및 업링크 채널이 동등함을 의미하고, CSI는 업링크 트레이닝에 기초하여 획득된다. 트레이닝 길이가 사용자의 수에 비례할 수 있다는 이점이 있다.
밀리미터파(MmWave) 주파수는, 예를 들어 30~60GHz의 범위에서, 양쪽 단에서 수백개의 안테나를 갖는 대규모 어레이를 포함하는 통신에 사용될 수 있다. 밀리미터파 주파수에서의 큰 전파 손실이 주요한 장애로서 확인되었다. 따라서, 우선순위는 통신 디바이스들 간의 매우 높은 빔형성 이득이다. 이러한 목적은 정합 전송 빔형성 및 수신 빔형성을 형성함으로써 달성될 수 있다. 트레이닝 요구 사항은 엄격해질 수 있다. 대규모 MIMO 시스템과 달리, 통신의 양쪽 단에서의 안테나 개수가 이제 균형을 이룰 수 있어서, 모든 채널 계수를 추정하는 것은 엄청난 수의 안테나에 비례하는 트레이닝 시퀀스 길이를 필요로 할 수 있다.
실시예는 장애(노이즈 또는 간섭)가 있는 환경에서 또한 단일 및 다중 사용자 환경에서 핑퐁 빔형성(PPB)을 지지하도록 통신 프로토콜이 제안되는 통신 프레임워크를 구체화하는 데 적용되고 있다. 각각의 반복에서뿐만 아니라 적응형 변조 및 부호화에서도 빔형성 가중치를 추정하기 위해 상이한 트레이닝 프로토콜이 설명된다. 적은 수의 안테나를 이용한 MIMO 통신에 있어서, PPB의 적용은 특이값 분해(singular value decomposition)가 뒤따르는 직접 채널 추정보다는 채널 고유 벡터를 찾기 위한 합리성이 낮은 복합성 대안으로서 나타난다. 그러나, 밀리미터파 주파수에서 예상되는 바와 같이 양쪽 단에서 대규모 어레이를 포함하는 통신에 적용될 때에 PPB는 그 완전한 잠재력을 발휘한다. 먼저, 트레이닝 요구가 극적으로 감소될 수 있다. 양쪽 디바이스가 M개의 안테나를 갖으면, 직접 채널 추정을 위한 최소 트레이닝 길이는 M과 같을 수 있고; 이는 각각의 전송 안테나로부터 채널을 분리시키기 위해 요구되는 길이일 수 있고, 일반적으로 추가적인 노이즈를 억제하기 위해 M×L로 증대될 수 있다. 또한, 밀리미터파 통신에서 최대 고유 벡터를 추적할 수 있는 것은 이러한 단순성을 갖고서 아직 달성되지 못한 분명히 매우 가치있는 자산이다.
PPB의 각 반복에서, 현재의 전송 가중치 및 채널의 연결(concatenation)은 수신기에서 추정될 수 있다. 트레이닝 기간은 이와 달리 순방향 및 역방향 전송에 전용으로 되는 슬롯들로 나누어질 수 있다(반드시 후속되지 않음). 트레이닝은 단일 사용자 경우에서의 노이즈 또는 간섭 억제뿐만 아니라 다중 사용자 경우에서의 사용자 분리(separation)에 완전히 전용으로 될 수 있다. 단지 수십번의 반복이 수렴을 위해 충분할 수 있다. 따라서, 트레이닝 요구 사항은 직접 채널 추정과 비교해서 훨씬 더 안정화될 수 있다. PPB는 본 명세서에서 논의되는 적절한 트레이닝 프로토콜의 희생으로 이루어질 수 있다. 또한, PPB는 밀리미터파 주파수에서 특별히 중요한 낮은 복잡성의 구현을 잘 받아들일 수 있다. 빔형성은 아날로그 도메인에서 수행될 수 있고, 그에 의해 RF 체인의 개수, 특히 전력 증폭기 및 아날로그 디지털 컨버터의 개수를 줄일 수 있다.
설명에 대한 첫 번째 부분은 단일 사용자 설정을 설명하고 있다. 트레이닝 단계 동안에 추정된 가중치 벡터가 데이터 전송에 사용되는 경우에 데이터 모드에서의 트레이닝 절차 및 성능을 상세히 설명한다. 수신기에 추가적인 노이즈 또는 간섭이 존재할 때에 PPB의 동작을 분석한다. 밀리미터파 주파수에서, 도달 확장(reach extension)을 위해 빔형성이 수행됨에 따라 매우 낮은 SNR이 목표로 될 수 있다. 따라서, 트레이닝 시퀀스가 매우 길지 않는 한, 각 반복에서의 빔형성 가중치의 추정에 노이즈가 있을 가능성이 있다. 노이즈 전송 빔형성 벡터에 존재함에 따라, 핑퐁 프로세스에 걸쳐서 노이즈 증폭의 위험이 있다. PPB의 매우 주목할만한 특성은 노이즈가 반복 프로세스에서 흡수될 수 있다는 것이다. PPB가 랜덤 벡터를 최대 고유 벡터로 변환하는 것처럼, PPB는 또한 노이즈 벡터를 최대 고유 벡터로 변환할 수 있다. 간헐적 노이즈는 충분한 횟수의 반복 후에 사라진다. 상시 존재하는 노이즈는 빔형성 이득에서의 손실을 의미하지만, 중요한 점은 PPB가 여전히 수렴한다는 것이다.
그 후에 설명은 PPB를 다중 사용자 설정으로 확장한다. 단일 사용자 경우에, 최대 고유 벡터가 먼저 추정되고 나서 최대 고유 모드 기반의 데이터 전송 및 수신이 일어날 수 있다. 다중 사용자 설정에서, 원칙적으로, 이러한 최대 고유 모드 기반 트랜시버를 유지하는 것은 사용자간 간섭을 벗어나고, 보다 향상된 트랜시버는 사용자간 간섭을 억제할 수 있다. 원하는 트랜시버는 통신의 양쪽 단에서 대규모 어레이를 갖고서 최대 고유 벡터로부터 구축될 수 있다. 따라서, 트레이닝 절차는 직교 트레이닝 절차를 사용하여 각 사용자에 대한 고유 벡터를 추적하는 데 사용될 수 있다. 따라서, 실시예는 PPB 트레이닝의 유리한 특성들: 수렴, 높은 노이즈 레벨에 대한 견고성, 및 매우 낮은 계산 복잡성으로부터 계속해서 이익을 받을 수 있다.
일반적으로, 설명되는 실시예는 채널 추정이 데이터 모드용 트랜시버를 구축하기 위한 기반을 제공하는 일반적인 채널 추정으로부터 전환된다. 대신에, 가중치 벡터는 추정될 수 있다. 다수의 가중치 벡터가 전송되는 스트림의 수로서 추정될 수 있으므로, 대규모 어레이가 관련되어 있을 때에 다수의 채널 계수를 추정할 필요성을 무시할 수 있다. 가중치 벡터는 단일 사용자 설정에서 데이터 모드에서 직접 사용되는 반면에, 다중 사용자 설정에서는 일반적으로 사용자 분리를 보장하기 위한 단순 변환의 대상이다.
이하의 표기를 사용한다. 위 첨자 (.)(k)는 반복 횟수 k의 양을 표시하고, 아래 첨자 (.)A (.)B는 디바이스 A 및 B를 지칭한다. (.)*, (.)T, (.)H는 매트릭스의 공액, 전치(transpose) 및 에르미트 전치(Hermitian transpose)를 표시한다. ∥.∥는 벡터의 표준이다.
Figure pct00001
는 정규화된 벡터를 표시한다.
도 1은 일부 실시예에 따라 디바이스 A 및 B의 트랜시버 회로를 도시한다. 특히, 도 1은 각각의 빔형성기(108(1), 108(2))와 결합된 복수의 안테나 소자(104(1), 104(2))를 포함하는 디바이스 A에 대한 트랜시버 구조를 도시한다. 빔형성기(108)는 여기서 설명되는 바와 같이 각각의 빔형성 가중치 계수
Figure pct00002
를 갖고서 제공될 수 있다.
또한, 도 1은 각각의 결합기(116(1), 116(2)) 및 빔형성기(120(1), 120(2))와 결합된 복수의 안테나 소자(112(1), 112(2))를 포함하는 디바이스 B에 대한 구조를 도시한다. 결합기(116)는 수신기에서 노이즈 신호 nB의 추가를 표현할 수 있고, 빔형성기(120)는 여기서 설명되는 바와 같이 각각의 빔형성 가중치 벡터
Figure pct00003
를 갖고서 제공될 수 있다.
도 1에 도시되어 있지 않지만, 디바이스 A는 디바이스 B에 대해 도시된 것과 유사한 수신기 구조를 포함할 수도 있고, 또한 디바이스 B는 디바이스 A에 대해 도시된 것과 유사한 송신기 구조를 포함할 수도 있다.
시스템 모델은 단일 사용자 설정을 위해 설명된다. 다중 사용자 설정을 위한 시스템 모델은 이후에 설명된다.
도 1에 도시된 바와 같이, 디바이스 A는 N개의 안테나 소자의 어레이를 구비한 디바이스 B와 통신하는 M개의 안테나 소자의 어레이를 구비하고 있다. 시스템이 TDD 모드에서 동작하므로, 채널 상호성이 유지된다. A로부터 B로의 협대역 채널 매트릭스로서 H를 표시하면, 상호성은 B로부터 A로의 채널 매트릭스가 HT와 같음을 의미한다. 디바이스는 천천히 움직이고 있고, 달리 언급이 없는 한, 채널 코히런스 시간은 알고리즘의 수렴 시간보다 크다고 가정될 수 있다.
단일 데이터 스트림은 길이 M 및 길이 N의 정규화된 빔형성 가중치 벡터
Figure pct00004
및
Figure pct00005
를 각각 이용하여 A와 B 사이에서 교환될 수 있다. 전체 송신 전력 PT는 양쪽 A 및 B에서 1로 설정된다. 수신기에서, 편차
Figure pct00006
를 갖는 안테나를 통해 상관 관계가 없는, 독립적이면서 동일하게 분포된(i.i.d.) 가우시안 노이즈가 추가될 수 있다. A 또는 B가 수신기로서 동작할 때의 노이즈 벡터는 nA 및 nB로서 표시될 수 있다. SNR은
Figure pct00007
로서 정의되고, 여기서 안테나들을 가로질러서 채널이 고정형이라고 가정하면,
Figure pct00008
는 각각의 개별적인 링크의 평균 에너지를 표시한다. 이러한 작업은 통상적으로 낮은 SNR 범위를 목표로 하고, 다수의 안테나들의 역할은 통신에 이용가능한 효율적인 SNR을 증대시키는 것이다.
이는 채널 매트릭스 H의 특이값 분해(SVD)에 의존할 수 있다:
Figure pct00009
Ui 및 Vi는 각각 매트릭스 U 및 V의 열이다. 특이한 고유값 λi는
Figure pct00010
로서 정렬된다. Λ는 λi와 동등한 i번째 대각(diagonal) 요소를 갖는 대각 매트릭스이다. 설명의 명확성을 위해, 이와 달리 최대 고유값 및 관련 고유 벡터를 λmax, Umax 및 Vmax로서 표시한다.
이 섹션에서는 핑퐁 빔형성의 노이즈가 없는 경우가 설명되고, PPB 이면의 직관성을 이해하기 위해, 노이즈가 없는 경우의 다른 최대화 문제는, 반복의 보다 형식적인 설명을 도 2에서 하기 전에 제시된다. 노이즈가 없는 경우에, 단일 트레이닝 심볼 s=1은 각 전송 기간에 전송될 수 있다.
일부 실시예에서, PPM은 이하의 방식으로 다른 최적화로서 이용될 수 있다.
디바이스 A에서의 임의의 정규화된 가중치 벡터
Figure pct00011
로 시작한다. 트레이닝 모드에서, B에서 수신된 신호는
Figure pct00012
일 수 있다. 이러한 양은 가중치 벡터
Figure pct00013
를 포함한 합성 채널(composite channel) 및 전파 채널(propagation channel)로서 알 수 있다. 이 합성 채널에 정합되는 최적의 정규화된 수신기는
Figure pct00014
와 같을 수 있고, 여기서
Figure pct00015
는
Figure pct00016
의 표준이다. 이는 디바이스 B로부터 디바이스 A로의 전송을 위한 가중치 벡터로서 차례로 적용될 수 있다.
디바이스 A에서, 수신 신호는
Figure pct00017
일 수 있고, 이에 있어서 최적의 수신기는
Figure pct00018
일 수 있다.
Figure pct00019
가 채널
Figure pct00020
를 위한 최적의 수신기가 아닐 수 있음을 단순히 의미하는
Figure pct00021
를 유의한다.
여기서 사용되는 바와 같이, "최적"은 특정 상황에 대해 원하는 파라미터를 지칭할 수 있다. 파라미터가 모든 상황에 대해 가장 최적인 것을 요구하지 않는다.
이전에 설명된 프로세스는 목표가 최대화되는 이하의 최적화 프레임워크에서 재구성될 수 있다.
Figure pct00022
답은 HHH의 최대 고유 벡터이고, 채널 매트릭스가 공지된 것이면 바로 계산될 수 있다.
제안된 알고리즘은 다른 최적화를 이용하여 (2)를 풀어내는 핑퐁 전송으로 진행함으로써 채널을 명시적으로 알지 않고서도 최대 고유 벡터를 찾는다. 초기화
Figure pct00023
에서 시작하면, 최적화
Figure pct00024
를 풀어서 답
Figure pct00025
을 제시한다. 그러면, 새로운 최적화 문제가
Figure pct00026
로서 형성될 수 있다. 이 프로세스의 반복은 알고리즘의 반복에 대응한다. 비용 함수는 각 반복에서 증가될 수 있고 상한이 설정될 수 있으므로, 고정점으로 수렴할 수 있다. 고정점은 HHH의 고유 벡터일 수 있다.
초기 가중치 벡터
Figure pct00027
가 최대 고유 벡터 Vmax에 직교하지 않는다고 하면, Vmax에 따라 반복이 비제로 구성요소를 유지한다는 것을 알 수 있다. 따라서, 알고리즘은 전역적이고 최적인, 예를 들어 최대의 고유 벡터로 수렴한다. 상기 설명은 디바이스 A에서의 반복에 초점을 두고 있다. 반면에 동일한 종류의 반복은 디바이스 B에서 발생할 수 있다.
PPB 반복은, 도 2에서 설명되고 있는 핑퐁 빔형성의 상이한 반복에서, 디바이스 A 및 디바이스 B의 전송 가중치 벡터에 대한 표현을 갖고서 이하와 같이 설명될 수 있다. NA /B는 정규화 인자이다.
2개의 병렬 반복 세트: 합성 채널 HHH을 기반으로 한 디바이스 A를 위한 하나의 세트 및 합성 채널 H*HT을 기반으로 한 디바이스 B를 위한 하나의 세트가 존재한다. 각 세트는 별도의 누승 반복 알고리즘(power iteration algorithm): HHH의 최대 고유 벡터 및 H*HT의 최대 고유 벡터의 다른 하나를 계산하는 것에 대응한다.
알고리즘의 수렴 특성을 보다 잘 파악하기 위해 누승 알고리즘의 수렴 증명을 간단하게 설명한다. 디바이스 A에서의 반복에 다시 초점을 맞추면, 반복 k에서, 비정규화된 가중치 벡터는 이하와 같이 주어질 수 있다.
Figure pct00028
Figure pct00029
와 같은 고유 벡터 Vi에 의해 형성된 직교 기반으로 분해된
Figure pct00030
및
Figure pct00031
에 따라,
Figure pct00032
를 얻는다. 따라서, 이하를 획득한다.
Figure pct00033
Figure pct00034
로 나누면,
Figure pct00035
Figure pct00036
는 i>1에 있어서 0이 됨에 따라, λi가 최대 고유값 λmax보다 엄격하게 작다고 가정한다. 수렴 속도는 두 번째로 큰 특이값과 가장 큰 특이값 사이의 비율에 의해 결정될 수 있다. 최대 고유값이 1보다 큰 다중도(multiplicity)를 갖더라도, 알고리즘은 여전히 가장 큰 빔형성 이득을 얻을 수 있다. 수렴을 위한 유일한 조건은, 초기화가 최대 고유 벡터에 대해 직교하지 않을 수 있음을 의미하는
Figure pct00037
일 수 있다.
이제 다수의 실시예를 참조하여 PPB의 구현에 대해 설명될 수 있다.
PPB의 한가지 주요한 이점은 효과적인 구현이 가능하다는 것이다. 도 4는 일부 실시예에 따른 수신기(400)를 표시한다. 수신기(400)는 대응하는 아날로그 빔형성 구성요소(408(1), 408(2), 408(3))와 각각 결합된 복수의 안테나(404(1), 404(2), 404(3))를 포함할 수 있다. 3개의 안테나 및 아날로그 빔형성 구성요소가 도시되어 있지만, 다른 실시예는 다른 개수의 요소들을 포함할 수 있다. 아날로그 빔형성 구성요소(408)는 가변 이득 증폭기(416(1), 416(2), 416(3))와 각각 결합된 가변 위상 쉬프터(412(1), 412(2), 412(3))를 각각 포함할 수 있다. 아날로그 빔형성 구성요소(408)는 트레이닝시에 획득된 아날로그 가중치에 의해 제어될 수 있으며, 각각의 신호를 RF 체인(424)의 결합기(420)로 공급할 수 있다. RF 체인(424)은 도시된 바와 같이 서로 결합되어 있는 아날로그 프로세서(428), 아날로그-디지털 변환기(ADC)(432), 및 디지털 프로세서(436)를 더 포함할 수 있다.
도 4를 포함한 도면들이 소정 개수의 요소들을 도시할 수 있지만, 다른 실시예들은 도시된 개수의 요소들로 제한되지 않는다.
도시된 바와 같이, 빔형성은 아날로그 도메인에서 수행될 수 있고, 단지 하나의 RF 체인(424)이 필요로 될 수 있다.
앞서의 부분에서 설명된 트레이닝 절차는 일부 실시예에 따라 도 3에 도시된 바와 같이 탭 지연 아날로그 필터(300)를 이용하여 구현될 수 있다. 탭 지연 아날로그 필터(300)는 신호 y(n)을 수신하기 위해 복수의 지연 소자(308(1), 308(2), 308(3))를 갖는 지연 라인(304)을 포함할 수 있다. 지연 라인(304)은 결합기(316(1))와 연결된 증폭기(312(1), 312(2)); 결합기(316(2))와 연결된 증폭기(312(3), 312(4))를 갖고서 여러번 탭핑될 수 있다.
PPB 원리는 역지향성 어레이와 유사할 수 있다. 예컨대, 공액 연산은 van Atta 어레이에 기초하여 얻어질 수 있다. 역지향성 어레이는 수동형이고, 그 구조는 데이터 전송을 가능하게 하도록 개선되어야 한다.
일부 실시예는, TDD 시스템에서, 제 1 디바이스 예를 들어 디바이스 A와, 제 2 디바이스 예를 들어 디바이스 B와의 사이에서의 데이터의 단일 스트림의 전송 및 수신에 이용되는 빔형성 가중치 벡터를 추정하기 위해 "핑퐁 빔 트레이닝(ping-pong beam training)" 방법을 포함한다. 디바이스 A 및 B의 양쪽은 복수의 안테나 소자를 갖는다. 디바이스 A로부터 디바이스 B로의 채널 매트릭스는 (HA)로 표시된다. 디바이스 B로부터 디바이스 A로의 채널 매트릭스는 (HB)로서 표시된다. 방법은 일부 실시예에 따라 이하에 설명된 바와 같은 반복 동작을 포함한다. 이러한 방법 및 다른 방법이 정렬된 리스트 내에서 설명될 수 있지만, 일부 실시예는 상이한 순서로 수행되는 동작들의 일부 또는 전부를 포함할 수 있다.
a) 초기 단계는 랜덤하게 선택된 값에 의해 초기화되거나, 또는 방법의 이전의 인스턴스화(instantiation)에 의해 부여된 가중치를 이용함으로써 초기화되는 가중치를 포함할 수 있다. 선택된 값은 통신 시스템의 전송 전력 제약사항이 충족되는 것이어야 한다.
b) 반복(k)에서, 가중치 벡터(
Figure pct00038
)는 디바이스 A로부터 디바이스 B로 트레이닝 시퀀스를 전송하는 데 이용될 수 있다.
c) 디바이스 B는 트레이닝 기반 방법을 이용하는 트레이닝 시퀀스의 심볼을 포함한 수신 신호로부터 빔형성 벡터(
Figure pct00039
)와 채널(HA)의 곱(
Figure pct00040
)을 추정할 수 있다. (
Figure pct00041
)의 추정치는
Figure pct00042
로서 표시되고, 여기서 (.)*는 공액 연산이다. 채널이 트레이닝 시퀀스를 포함한 수신 신호들을 가로질러서 시변형(time-variant)인 경우, 채널이 시불변형(time-invariant)이라고 가정하여 동일 절차가 수행될 수 있다. 이러한 설명은 트레이닝 시퀀스를 포함한 수신 신호들을 가로질러서 시불변형인 채널(HA)에 대해 행해진다. 동일 절차는 채널(HA)가 시변형인 경우에 수행될 수 있다.
d) 디바이스 B는 (
Figure pct00043
)를 얻기 위해 (
Figure pct00044
)의 복소 공액을 취득할 수 있다.
e) 디바이스 B는 (
Figure pct00045
)를 정규화할 수 있어서, 그 정규화된 버전의 (
Figure pct00046
)가 전송 빔형성 가중치로서 이용되는 경우, 통신 시스템의 전송 전력 제약사항이 충족된다. 결과적인 가중치는 (
Figure pct00047
)로서 표시된다.
f) 가중치 벡터(
Figure pct00048
)는 디바이스 B로부터 디바이스 A로 트레이닝 시퀀스를 전송하는 데 이용될 수 있다.
g) 디바이스 A는 트레이닝 시퀀스를 포함한 수신 신호로부터 트레이닝 기반 방법을 이용하여 빔형성 벡터(
Figure pct00049
)와 채널(HB)의 곱(
Figure pct00050
)을 추정할 수 있다. (
Figure pct00051
)의 추정은
Figure pct00052
로서 표시되고, 여기서 (.)*는 공액 연산이다. 트레이닝 시퀀스를 포함한 수신 신호에 걸쳐서 시불변형인 채널(HB)에 대해 설명이 행해진다. 동일 절차는 채널(HB)가 시변형인 경우에 수행될 수 있다.
h) 디바이스 A는 (
Figure pct00053
)의 복소 공액을 취득하여 (
Figure pct00054
)를 얻을 수 있다.
i) 디바이스 A는 (
Figure pct00055
)를 정규화할 수 있어서, 그 정규화된 버전의 (
Figure pct00056
)가 전송 빔형성 가중치로서 이용되는 경우, 통신 시스템의 전송 전력 제약사항이 충족된다. 결과적인 가중치는 (
Figure pct00057
)로서 표시되고, 여기서 동작 b. 내지 i.는 기준이 충족될 때까지 반복된다. 반복 (k) 및 디바이스 A에서, 하나의 가능한 수렴 기준은 (
Figure pct00058
)의 표준치가 사전 정의된 임계치보다 작다는 것일 수 있다. 반복 (k) 및 디바이스 B에서, 하나의 가능한 수렴 기준은 (
Figure pct00059
)의 표준치가 사전 정의된 임계치보다 작다는 것일 수 있다.
Figure pct00060
인 상호 채널에 있어서, 상기한 방법은 디바이스 A에서 채널 매트릭스(H)와 곱해진 채널 매트릭스(H)의 에르미트 전치(HHH)의 최대 고유 벡터의 근사값으로 수렴할 수 있다. 방법은 디바이스(B)에서 채널 매트릭스(H)의 전치와 곱해진 채널 매트릭스(H) 공액(H*HT)의 근사값으로 수렴할 수 있다. 일부 실시예에서, 상기한 동작 (d)는 "디바이스 B가 (
Figure pct00061
)의 복소 공액을 취득하고, (
Figure pct00062
)의 각 요소를 그 위상으로 대체하여 (
Figure pct00063
)를 획득할 수 있음"으로 대체될 수 있으며, 동작 (h)는 "디바이스 A가 (
Figure pct00064
)의 복소 공액을 취득하고, (
Figure pct00065
)의 각 요소를 그 위상으로 대체하여 (
Figure pct00066
)를 획득할 수 있음"으로 대체될 수 있다.
이제 PPB 트레이닝 및 PPB 데이터 모드에 관한 실시예에 대해 설명될 수 있다.
전송 프로토콜은 다음의 설명과 일치할 수 있다.
PPB를 지원하는 트레이닝 및 데이터 전송을 구성하기 위한 방법에는 다양한 가능성이 있다. 도 5는 일부 실시예에 따라 2개의 상이한 프로토콜을 표시한다. 프로토콜 1에서, 하나의 시간 슬롯은 트레이닝 구간 다음에 업링크 및 다운링크 데이터 전송을 포함할 수 있다. 각 시간 슬롯의 시작 부분에서, 트레이닝 구간은 이와 달리 순방향 및 역방향 전송에 이용되는 슬롯들로 나누어질 수 있다. 이러한 트레이닝 구간은 접속 초기화시에 적절할 수 있다. 그러나, 각 전송 슬롯에서 반복되면, 이러한 절차는 UL 전송과 DL 전송 사이에서 보호 시간 간격이 발생함에 따라 비효율적으로 될 수 있다. 프로토콜 2는 트레이닝 시퀀스를 포함해서 하나의 주어진 전송 방향으로 이용되는 하나의 시간 슬롯을 가짐으로써, 상기의 문제점을 방지한다. 현재의 트레이닝 슬롯은 초기화로서의 이전의 시간 슬롯 동안에 획득된 가중치를 이용한다. 이러한 프로토콜은 느리게 변하는 채널들에 적응화될 수 있다. 실제로, 채택된 프로토콜은 사용자의 이동성, 데이터 트래픽 등에 따라, 각 시간 슬롯에서의 트레이닝 서브 슬롯의 개수 또는 데이터 슬롯의 길이를 포함해서 양쪽의 모델들 간의 절충안일 수 있다.
프로토콜 2가 적용되는 실시예에서, 하나의 시간 슬롯은 양쪽의 전송 방향에 이용될 수 있다.
설명을 상기하면서, 프로토콜 2는 PPB가 수렴함에 따라 데이터 모드에서의 성능을 나타내고 있는 다수의 실시예에 사용된다. 그러나, 실시예는 프로토콜 2의 사용으로 한정되지 않는다.
트레이닝 방법이 데이터 통신에 관련되는 프로토콜, 예를 들어 프로토콜 2를 이용하는 실시예에 대해 이하와 같이 설명될 수 있다. 프로토콜은 트레이닝 구간 및 데이터 모드를 연속적으로 포함하는 각 시간 슬롯을 갖는 복수의 시간 슬롯을 포함할 수 있다. 트레이닝 구간은 이전의 시간 슬롯 동안에 획득된 가중치 벡터에 의해, 또는 설명된 바와 같이 초기화될 수 있다. 트레이닝 구간이 디바이스 A로부터 디바이스 B로의 전송에 의해 시작되면, 초기화는 최종 업데이트된 가중치 벡터(
Figure pct00067
)에 의해 제공될 수 있고, 여기서 (k)는 이전의 시간 슬롯 동안에 설명된 트레이닝 방법의 최종 반복 횟수이다. 트레이닝 구간이 디바이스 B로부터 디바이스 A로의 전송에 의해 시작되면, 초기화는 최종 업데이트된 가중치 벡터(
Figure pct00068
)에 의해 제공될 수 있다.
트레이닝 절차는 트레이닝 구간 동안에 수행될 수 있고, 이어서 데이터 전송이 트레이닝 구간 동안의 최종 전송의 동일 방향으로 수행될 수 있다.
PPB 트레이닝은 이하와 같이 수행될 수 있다.
디바이스 A에서의 수신 신호를 고려한다. 트레이닝은 디바이스 B에서 역방향에서 유사한 방법으로 수행될 수 있다. 반복 인덱스 k는 떨어질 수 있고, 디바이스 A 및 B에 적용된 가중치는 일반적으로 각각
Figure pct00069
및
Figure pct00070
로서 표시될 수 있다.
실시예에서, 노이즈를 억제하기 위해, 디바이스 B는 길이 L의 트레이닝 시퀀스 s(n),
Figure pct00071
을 전송하여,
Figure pct00072
을 검증한다. 시간 n에서 전송된 벡터 신호는
Figure pct00073
이다. L 트레이닝 심볼의 전송에 대응하여, 디바이스 A는 M×L 매트릭스
Figure pct00074
에서 그룹화되는 L 벡터 신호를 수신하고,
Figure pct00075
여기서
Figure pct00076
는 L 추가 노이즈 벡터를 그룹화한다.
비정규화 가중치 벡터
Figure pct00077
는 이하와 같이 획득된
Figure pct00078
의 추정치이다.
Figure pct00079
Figure pct00080
의 각 요소에 대한 에러의 편차는
Figure pct00081
이다. 트레이닝 시퀀스의 길이에 따라, 나머지 노이즈는, 특히 매우 낮은 SNR 범위를 목표로 하는 경우, 알고리즘의 수렴에 영향을 미칠 수 있다.
다음의 등가 단순 회로가 일부 실시예에서 사용될 수 있다. 1과 동등한 단일 트레이닝 심볼이 전송된다고 가정할 수 있고,
Figure pct00082
여기서
Figure pct00083
의 경우에
Figure pct00084
이다.
일부 실시예에서, 디바이스 B에서의 빔형성 벡터(
Figure pct00085
)와 채널(
Figure pct00086
)의 곱을 상기한 동작 (c)에서 추정하는 트레이닝 절차가 사용되거나, 또는 디바이스 A에서의 빔형성 벡터(
Figure pct00087
)와 채널(
Figure pct00088
)의 곱을 상기한 동작 (g)에서 추정하는 트레이닝 절차가 도 3의 아날로그 선형 필터(300)를 사용해서 구현되고, 아날로그 필터의 계수는 트레이닝 시퀀스에서의 심볼 값에 기초한다. 필터는 (
Figure pct00089
)로서 기재되고, 여기서 (
Figure pct00090
)는 d 시간 샘플에 의한 지연 동작을 표현한다. 트레이닝 시퀀스는 심볼의 시퀀스(
Figure pct00091
)이고, (L)은 전송 디바이스로부터 전송된 트레이닝 시퀀스의 길이이다. 필터의 입력은 트레이닝 시퀀스의 심볼을 포함한 L 수신 신호이다. 반복 (k)에서 또한 수신 디바이스에서, 트레이닝 시퀀스로부터의 심볼을 포함한 (L) 수신 벡터 신호는
Figure pct00092
이다. 반복 k에서, 송신기로부터 수신기로의 채널 및 전송 빔형성 벡터의 추정치는 필터의 L번째 출력이다.
이제 PPB 데이터 모드 및 성능 메트릭에 대해 설명될 수 있다.
PPB 데이터 모드에서, 디바이스 B는 트레이닝 시퀀스 동안에 추정된 가중치 벡터
Figure pct00093
를 이용하여 데이터 심볼 x를 전송할 수 있다.
Figure pct00094
을 가정할 수 있다. 디바이스 A에서의 수신 신호는 이하와 같다.
Figure pct00095
식 (8)에서와 같이 트레이닝 시퀀스 동안에 추정된, 정규화된 정합 필터
Figure pct00096
는 이하와 같이 전송 심볼을 복원하는 데 적용될 수 있다.
Figure pct00097
노이즈 기간의 편차
Figure pct00098
이 일정하게 또한
Figure pct00099
과 동등하게 유지됨에 따라, 메트릭은 신호 부분의 편차:
Figure pct00100
일 수 있다.
채널 상호성을 이용하면, 변조 및 레벨 부호화는 다음과 같이 디바이스 B에서 예측될 수 있다. 수신기 A에서의 SNR은
Figure pct00101
과 같이 비정규화 벡터
Figure pct00102
를 이용하여 예측될 수 있는
Figure pct00103
이다. 노이즈 편차는 완벽하게 추정된다고 가정될 수 있다. 일반적으로, 이러한 SNR 예측은 실제 SNR을 너무 적게 잡을 수 있다.
다음에, 빔형성 가중치 추정시에 노이즈의 영향을 격리시키기 위해 M이 점근적으로 클 때에 메트릭이 검사될 수 있다.
Figure pct00104
를 상기하면, 2개의 다음과 같은 결과가 사용된다.
Figure pct00105
성능 메트릭은 이하와 같이 재작성될 수 있다.
Figure pct00106
단순한 도시로서, 디바이스 A가 다수의 안테나를 포함하는 반면에 디바이스 는 하나의 단일 안테나를 포함하는 경우를 취하고 있으므로,
Figure pct00107
이고 H는 행 벡터이다. 대수의 법칙에 의하면,
Figure pct00108
는
Figure pct00109
일 경향이 있다(
Figure pct00110
가 각각의 개별 채널의 평균 에너지를 표시한다는 것을 상기함). 따라서, 다음이 획득된다.
Figure pct00111
채널 벡터 H가 공지되어 있으면, 단일 안테나 수신과 관련된 빔형성 이득은 M이다. 이러한 경우에, 빔형성 이득은 열화될 수 있고,
Figure pct00112
와 같을 수 있다. 링크 당 평균 SNR
Figure pct00113
가 0dB인 경우, 노이즈 전달로 인한 열화는 3dB이다. 높은 SNR에서, 빔형성 이득은 최대 이득일 경향이 있다.
Figure pct00114
이 0으로 될 경향이 있으므로 각 전송 슬롯 동안에 충분히 긴 트레이닝 시퀀스가 전송되면 이러한 열화는 억제될 수 있다.
추가적인 노이즈 또는 간섭 신호가 수신기에 존재하는 경우, 이는 가중치 벡터에 내장될 수 있다. 새로운 노이즈가 각 반복에서 추가됨에 따라, 위험은 결정할 빔형성 가중치를 넘치게 하는 노이즈 증폭이다. 노이즈의 영향은 반복 프로세스에 의해 실제로 어떻게 흡수되는지를 보여주도록 분석될 수 있다.
노이즈가 각 반복에서 추가됨에 따라, 반복 프로세스는 꽤 깊게 관련되게 된다. 이는 프로세스의 기본 구조를 식별하고 노이즈 기여를 고립시키는 데 도움이 된다. 이러한 관점에서, 반복 프로세스는 일부 실시예에 따라 도 6에서와 같이 분해된다.
각 라인은 디바이스 A에서의 빔형성 가중치의 구조를 기재한다. 단순화하기 위해, 가중치는 정규화되지 않는다. 반복 k에서, 전체 가중치 인자
Figure pct00115
는 노이즈가 없는 기간
Figure pct00116
과 노이즈 기간으로서 분해된다.
ㆍ
Figure pct00117
: 노이즈 없이 일어나는 비정규화 프로세스.
Figure pct00118
및
Figure pct00119
.
ㆍj번째 노이즈 프로세스는 반복 j에서 시작하고,
Figure pct00120
와 같이 초기화된다. 반복 k에서의 일반적인 기간은
Figure pct00121
이다.
상기 설명은 노이즈가 없는 프로세스
Figure pct00122
와 동일한 종류의 반복 프로세스를 노이즈 프로세스가 따르는 것을 분명히 표시한다. 각 노이즈 프로세스는 자력으로 HHH의 최대 고유 벡터에 수렴한다. 반복 k에서, j번째 프로세스
Figure pct00123
는 k-j 반복을 수행하였다. 그 수렴 상태는 기본 프로세스
Figure pct00124
만큼 개선되지 못하고, 예컨대 k번째 반복에서, k번째 노이즈 프로세스는 단지 초기화된다. 반복 k에서 수렴되었던 노이즈 프로세스는 빔형성 벡터의 추정 에러에 기여하지 못한다. 반복 k에서 수렴되지 않았던 노이즈 프로세스는 추정 에러에 기여할 수 있다. 반복 k에서 초기화된 노이즈 프로세스는 가장 기여를 많이 한 것일 수 있다. 노이즈 프로세스의 관찰은 반복이 증가함에 따라 트레이닝 길이가 증대하는 낮은 SNR로 트레이닝 절차를 제안하므로, 수렴 지점 근처에서 더욱 강한 평균 노이즈가 획득된다.
기본 프로세스
Figure pct00125
의 수렴 후에 답의 일반적인 표현식은 다음과 같을 수 있고,
Figure pct00126
여기서 0<β<1 및 V는 Umax에 직교하는 제로 평균 노이즈 기간(zero-mean noise terms)을 포함한다. 2개의 교란 인자: 바이어스 및 노이즈가 존재한다.
전반적인 프로세스가 평균에 수렴한다는 것이 시뮬레이션을 통해 관찰되고, 상기 평균은 노이즈 상에서 취득된다.
일부 실시예에서, 핑퐁 빔 트레이닝은 다중 사용자 MIMO 설정에서 수립될 수 있고, 여기서 디바이스 A는 기지국이고, 적어도 하나의 제 2 디바이스, 예를 들어 디바이스 B는 적어도 하나의 사용자이다.
다중 사용자 MIMO 설정에서는 하나의 기지국이 동시에 다수의 사용자에게 서비스를 제공하는 것이 고려된다. 데이터의 하나의 단일 스트림은 소정의 사용자로 전송되거나 소정의 사용자에서 수신된다. 기지국 디바이스 및 사용자 디바이스의 양쪽에 밀리미터파 통신을 목표로 하는 매우 많은 수의 안테나가 구비되어 있는 시나리오에 대해 계속해서 초점을 두고 있다.
큰 MIMO 채널의 최대 고유 벡터를 추적하는 기능이 요구되고, 또한 이 기능은 다중 사용자 설정으로의 PPB의 확장에서 보호되는 특징이다. 단일 사용자 경우와 마찬가지로, 트레이닝 모드 및 데이터 모드는 다음과 같이 구분될 수 있다.
트레이닝 모드에서, 긱 사용자 채널의 최대 고유 벡터의 병렬 추적이 수행될 수 있다. 이는 사용자 당 하나의 직교 트레이닝 시퀀스의 사용에 의해 가능하게 될 수 있다.
데이터 모드에서, 기지국 및 사용자 디바이스에서의 전송 및 수신 빔형성은 디바이스에서의 사용자간 간섭을 고려하는 최대 고유 벡터의 추정치에 기초하여 설계될 수 있다.
채택된 시간 슬롯은 도 5에 도시된 프로토콜 2에 대응한다.
상기 설명은 일부 실시예에서 설명되는 바와 같이 다중 사용자로 확장될 수 있다. 디바이스 A는 기지국을 지칭할 수 있고, Bp는 상이한 사용자를 지칭할 수 있으며, 여기서 p는 사용자 인덱스이다. 사용자의 수 P가 기지국에서의 안테나의 수보다 훨씬 작다고 가정한다. Hp는 기지국으로부터 사용자 p로의 채널이다. 상호 채널은
Figure pct00127
이다. 채널의 계수는 독립적이면서 동일하게 분포된다고(i.i.d.) 가정될 수 있다.
Figure pct00128
는 각 사용자에 대해 동일한 것으로 가정될 수 있고, 여기서 PT는 전체 전송 전력,
Figure pct00129
는 각 단일 채널의 편차이고
Figure pct00130
는 각 수신 안테나에서의 노이즈 편차이다. M은 기지국에서의 안테나 수이고, 단순화하기 위해 모든 사용자는 N으로 표시되는 동일 개수의 안테나를 가질 수 있다.
트레이닝 단계 동안에 추정된 가중치 및 데이터 모드에서 적용된 가중치는 상이할 수 있다. 이들 가중치 간의 차이는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
트레이닝 모드에서,
Figure pct00131
는 기지국에서 추정된 사용자 p에 대응하는 빔형성 벡터이고;
Figure pct00132
는 사용자 p에서 추정된 사용자 p에 대응하는 빔형성 벡터이고;
Figure pct00133
및
Figure pct00134
는 Hp의 오른쪽 및 왼쪽의 최대 고유 벡터에 수렴한다.
데이터 모드에서,
Figure pct00135
는 사용자 p로 신호를 전송하거나 사용자 p로부터 신호를 수신하기 위해 기지국에서 인가된 빔형성 벡터이고;
Figure pct00136
는 AP로 신호를 전송하거나 AP로부터 신호를 수신하기 위해 사용자 p에서 인가된 빔형성 벡터이다.
반복 인덱스 k는 소정의 반복을 지칭할 때에 떨어질 수 있다.
기지국에서의 전송 전력은 1로 제한될 수 있고, 동등한 전력 할당은
Figure pct00137
이도록 가정될 수 있다. 사용자에서, 전송 전력은
Figure pct00138
를 의미하는 1/P로 제한될 수 있으므로, 다운링크 및 업링크에서의 전체 전송 전력은 동일하다. 이는 UL과 DL 사이의 성능에 있어서 이중성(duality)을 제공할 수 있다. 동일한 정규화가
Figure pct00139
및
Figure pct00140
에 적용될 수 있다.
트레이닝 모드에서, 고유 벡터의 추적은 다음과 같이 수행될 수 있다.
빔형성 벡터
Figure pct00141
및
Figure pct00142
를 추정하기 위해, 사용자 당 하나의 직교 시퀀스가 이용될 수 있고, 이는
Figure pct00143
로 표시되고
Figure pct00144
및
Figure pct00145
의 특성들을 갖는다.
다운링크(DL)에서, 시간 n에서의 전송 벡터 신호는
Figure pct00146
이다. 사용자 p에서, L 벡터 수신 신호는 N×L 매트릭스
Figure pct00147
에서 그룹화될 수 있다.
Figure pct00148
Figure pct00149
는 사용자 p로부터의 기여를 고립시키고 노이즈를 억제하기 위해
Figure pct00150
와 곱해진다. 비정규화 빔형성 벡터
Figure pct00151
는
Figure pct00152
의 추정치이고, 이하와 동등하다.
Figure pct00153
업링크(UL)에서, 사용자 p는 시간 n에서
Figure pct00154
을 전송하므로, 기지국에서의 수신 신호의 매트릭스는 다음과 같다.
Figure pct00155
DL과 마찬가지로, 사용자 기여는 트레이닝 시퀀스의 직교성 덕분에 분리될 수 있게 되고, 그 결과
Figure pct00156
에 대한 이하의 식을 형성한다.
Figure pct00157
노이즈가 없는 경우에, 충분한 횟수의 핑퐁 전송 후에, PPB는 기지국에서
Figure pct00158
로 수렴하고, 사용자 p에서
Figure pct00159
로 수렴한다.
본 발명의 제 2 측면은 TDD 시스템에서 하나의 제 1 디바이스 예를 들어 디바이스 A와 다수의 디바이스 예를 들어 디바이스 Bp와의 사이의 다수의 데이터 스트림의 전송 및 수신에 사용되는 빔형성 가중치 벡터를 추정하기 위한 방법을 포함할 수 있다. 하나의 데이터 스트림은 디바이스 A와 하나의 주어진 디바이스 Bp 사이에서 전송될 수 있다. 모든 디바이스들(A 및 Bp)은 복수의 안테나 소자를 갖을 수 있다. 디바이스 A로부터 디바이스 Bp로의 채널 매트릭스는
Figure pct00160
로서 표시된다. 디바이스 Bp로부터 디바이스 A로의 채널 매트릭스는
Figure pct00161
로서 표시된다. 방법은 일부 실시예에 따라 이하에 설명되는 바와 같은 반복 동작들을 포함한다.
a) 하나의 트레이닝 시퀀스(sp)는 디바이스 A와 주어진 디바이스 Bp 간의 통신에 사용되는 빔형성 가중치 벡터를 추정하기 위해 할당될 수 있다. 하나의 가능한 설계에서, 모든 트레이닝 시퀀스(
Figure pct00162
)는 서로 직교할 수 있고, 여기서 P는 사용자의 수이다.
b) 가중치 벡터는 랜덤으로 선택된 값에 의해 초기화되거나, 또는 방법의 이전의 인스턴스화에 의해 부여된 가중치를 이용함으로써 초기화될 수 있다. 선택된 값은 통신 시스템의 전송 전력 제약사항이 충족되도록 되어야 한다.
c) 반복 (k)에서, 가중치 벡터(
Figure pct00163
)는 디바이스(A)로부터 디바이스(Bp)로의 트레이닝 시퀀스(sp)를 전송하는 데 이용될 수 있다.
d) 디바이스 Bp는 트레이닝 시퀀스의 심볼을 포함하는 수신 신호로부터 빔형성 벡터(
Figure pct00164
)와 채널(
Figure pct00165
)의 곱인
Figure pct00166
를 트레이닝 기반 추정 방법을 이용하여 추정할 수 있다.
Figure pct00167
의 추정치는
Figure pct00168
로서 표시되고, 여기서 (.)*는 공액 연산이다. 이러한 설명은 트레이닝 시퀀스를 포함하는 수신 신호에 걸쳐서 시불변형인 채널(
Figure pct00169
)에 대해 이루어진다. 채널(
Figure pct00170
)이 시변형인 경우에 동일 절차가 수행될 수 있다.
e) 하나의 인스턴스화에서, 디바이스 Bp는 트레이닝 시퀀스의 심볼을 포함하는 수신 신호로부터 빔형성 벡터(
Figure pct00171
)와 채널(
Figure pct00172
)의 곱인
Figure pct00173
를 트레이닝 기반 추정 방법을 이용하여 추정할 수 있다.
f) 디바이스 Bp는
Figure pct00174
의 복소 공액을 취득하여
Figure pct00175
를 획득할 수 있다.
g) 디바이스(Bp)는
Figure pct00176
를 정규화할 수 있으므로,
Figure pct00177
의 정규화된 버전이 전송 빔형성 가중치 벡터로서 이용될 때에 통신 시스템의 전송 전력 제약사항이 충족된다. 결과적인 가중치는
Figure pct00178
로서 표시된다.
h) 가중치 벡터
Figure pct00179
는 디바이스 Bp로부터 디바이스 A로 트레이닝 시퀀스를 전송하는 데 이용될 수 있다.
i) 디바이스 A는 트레이닝 추정 기반 방법을 사용하여 트레이닝 시퀀스의 심볼을 포함하는 수신 신호로부터 빔형성 벡터(
Figure pct00180
) 및 채널(
Figure pct00181
)의 연결 전부(
Figure pct00182
)를 추정할 수 있다.
Figure pct00183
의 추정치는
Figure pct00184
로서 표시되고, (.)*는 공액 연산이다. 이러한 설명은 트레이닝 시퀀스를 포함하는 수신 신호에 걸쳐서 시간 불변형인 채널(
Figure pct00185
)에 대해 주어진다. 채널(
Figure pct00186
)이 시변형일 때에 동일한 절차가 수행된다.
i) 디바이스 A는 전체
Figure pct00187
의 복소 공액을 취득하여
Figure pct00188
를 획득할 수 있다.
k) 디바이스 A가 p=1, ..., P인
Figure pct00189
전부를 정규화할 수 있으므로, p=1, ..., P인
Figure pct00190
전부에 대한 정규화 버전이 전송 빔형성 가중치 벡터로서 이용되는 경우, 통신 시스템의 전송 전력 제약사항이 충족된다. 결과적인 가중치 벡터는
Figure pct00191
로서 표시된다.
동작 (a) 내지 (i)는 수렴 기준이 충족될 때까지 반복될 수 있다. 반복 (k) 및 디바이스 A에서, 하나의 가능한 수렴 기준은
Figure pct00192
의 표준이 사전 정의된 임계치보다 작은 것이다. 반복 k 및 디바이스 B에서, 하나의 가능한 수렴 기준은
Figure pct00193
의 표준이 사전 정의된 임계값보다 작은 것이다.
상호 채널에 있어서,
Figure pct00194
및 방법은 디바이스 A에서 채널 매트릭스 Hp와 곱해진 채널 매트릭스(Hp)의 에르미트 전치인
Figure pct00195
의 최대 고유 벡터의 근사값으로 수렴할 수 있다. 방법은 디바이스 Bp에서 채널 매트릭스(Hp)의 전치와 곱해진 채널 매트릭스(Hp)의 공액인
Figure pct00196
의 근사값으로 수렴할 수 있다.
실시예에서, 앞서 언급된 프로토콜이 적용된다.
제 2 측면의 실시예에서, 모든 사용자들에게 할당된 트레이닝 절차가 서로 직교하는 경우에, 디바이스 Bp에서의 빔형성 벡터
Figure pct00197
와 채널
Figure pct00198
의 곱 또는 디바이스 A에서의 빔형성 벡터
Figure pct00199
와 채널
Figure pct00200
의 곱을 추정하기 위한 트레이닝 절차는 도 3에 도시된 바와 같은 아날로그 선형 필터를 이용하여 구현될 수 있다. 아날로그 필터의 계수는 사용자 p에 할당된 트레이닝 시퀀스 sp에서의 심볼값에 기초할 수 있다. 필터는
Figure pct00201
로서 설명될 수 있고, 여기서
Figure pct00202
는 d 시간 샘플에 의한 지연 동작을 나타낸다. 트레이닝 시퀀스는 심볼들의 시퀀스
Figure pct00203
이며, 여기서 (L)은 디바이스 A와 디바이스 Bp 간의 통신에 할당된 트레이닝 시퀀스 길이이다. 필터의 입력은 트레이닝 시퀀스의 심볼을 포함한 L 수신 신호이다. 반복 k에서 또한 수신 디바이스에서, 트레이닝 시퀀스로부터의 심볼을 포함한 L 수신 벡터 신호는
Figure pct00204
이다. 반복 k에서, 송신기로부터 수신기로의 채널 및 전송 빔형성 벡터의 추정치는 필터의 L번째 출력이다.
제 2 측면의 실시예에서, 트레이닝 단계 동안에 추정된 가중치는 다음의 옵션들 중 하나로서 데이터 단계에서 이용될 수 있으며, 여기서
Figure pct00205
및
Figure pct00206
는 트레이닝 단계 동안에 획득된 가중치를 표시한다.
제 1 옵션에서, 디바이스 A가 송신기이고 디바이스 Bp가 수신기인 경우,
Figure pct00207
는 디바이스 Bp로 데이터를 전송하는 데 사용되는 빔형성 벡터이므로, 벡터로서 작성된 모든 전송 안테나로부터의 전송 신호는
Figure pct00208
이고, 여기서 xp는 디바이스 A로부터 디바이스 Bp로 전송된 심볼이고
Figure pct00209
는 벡터
Figure pct00210
와 xp의 곱이다. 빔형성 벡터
Figure pct00211
는 디바이스 Bp를 위한 데이터를 복구하기 위해 수신 신호 벡터에 적용되고: 디바이스 Bp의 Np 안테나에서의 Np 수신 신호로부터의 신호를 포함한 벡터를
Figure pct00212
로서 표시하면, 심볼 xp의 디코딩은
Figure pct00213
에 기초한다.
제 1 옵션에서, 디바이스 Bp가 송신기이고 디바이스 A가 수신기인 경우,
Figure pct00214
는 디바이스 Bp로부터 디바이스 A로 데이터를 전송하는 데 사용되는 빔형성 벡터이므로, 벡터로서 작성된 모든 전송 안테나로부터의 전송 신호는
Figure pct00215
이고, 여기서 xp는 디바이스 Bp로부터 디바이스 A로 전송된 심볼이고
Figure pct00216
는 벡터
Figure pct00217
와 xp의 곱이다. 빔형성 벡터
Figure pct00218
는 디바이스 Bp로부터 전송된 데이터를 복구하기 위해 수신 신호 벡터에 적용되고: 디바이스 A의 M 안테나에서의 M 수신 신호로부터의 신호를 포함한 벡터를
Figure pct00219
로서 표시하면, 심볼 xp의 디코딩은
Figure pct00220
에 기초한다.
제 2 옵션에서, 디바이스 A가 송신기이고 디바이스 Bp가 수신기인 경우,
Figure pct00221
는 제 1 옵션에서 설명된 바와 같이 디바이스 Bp로 데이터를 전송하는 데 사용되는 빔형성 벡터이다. 빔형성 벡터
Figure pct00222
는 클레임 0에 기재된 바와 같이 디바이스 Bp를 위한 데이터를 복구하기 위해 수신 신호 벡터에 적용된다.
Figure pct00223
는 집합
Figure pct00224
로부터 구축된 제로-포싱 빔형성 벡터이며,
Figure pct00225
를 검증한다.
제 2 옵션에서, 디바이스 Bp가 송신기이고 디바이스 A가 수신기인 경우,
Figure pct00226
는 클레임 0에 기재된 바와 같이 디바이스 Bp로부터의 데이터를 전송하는 데 사용되는 빔형성 벡터이다. 빔형성 벡터
Figure pct00227
는 클레임 0에 기재된 바와 같이 디바이스 Bp로부터 전송된 데이터를 복구하기 위해 수신 신호 벡터에 적용된다.
Figure pct00228
는 집합
Figure pct00229
로부터 구축된 제로-포싱 빔형성 벡터이며,
Figure pct00230
를 검증한다.
제 2 옵션에서 설명된 절차는 디바이스 Bp에서 모든
Figure pct00231
의 추정에 의존할 수 있다.
제 3 옵션에서, 디바이스 A가 송신기이고 디바이스 Bp가 수신기인 경우,
Figure pct00232
는 클레임 0에 기재된 바와 같이 디바이스 Bp로 데이터를 전송하는 데 사용되는 빔형성 벡터이다.
Figure pct00233
는 집합
Figure pct00234
로부터 구축된 제로-포싱 빔형성 벡터이며,
Figure pct00235
를 검증한다. 빔형성 벡터
Figure pct00236
는 제 1 옵션에서 설명된 바와 같이 디바이스 Bp를 위한 데이터를 복구하기 위해 수신 신호 벡터에 적용된다.
Figure pct00237
는 집합
Figure pct00238
로부터 구축된 제로-포싱 빔형성 벡터이며,
Figure pct00239
를 검증한다.
Figure pct00240
는 트레이닝에 의해 획득된
Figure pct00241
의 추정치이다.
제 3 옵션에서, 디바이스 Bp가 송신기이고 디바이스 A가 수신기인 경우,
Figure pct00242
는 클레임 0에 기재된 바와 같이 디바이스 Bp로부터의 데이터를 전송하는 데 사용되는 빔형성 벡터이다.
Figure pct00243
는 클레임 0에 기재된 바와 같이 디바이스 Bp로부터의 데이터를 전송하는 데 사용되는 빔형성 벡터이다. 빔형성 벡터
Figure pct00244
는 클레임 0에 기재된 바와 같이 디바이스 Bp로부터 전송된 데이터를 복구하기 위해 수신 신호 벡터에 적용된다.
Figure pct00245
는
Figure pct00246
의 집합으로부터 구축된 제로-포싱 빔형성 벡터이며,
Figure pct00247
를 검증한다.
제 3 옵션에서 설명된 절차는 추가적인 트레이닝 시퀀스를 이용하는 모든
Figure pct00248
의 추정에 의존할 수 있다.
제 4 옵션은 제로-포싱 설계를 따르는 빔형성 가중치 벡터가 대신에 최소 평균 제곱 오차 설계를 따르는 제 2 및 제 3 옵션과 유사한 트랜시버를 포함할 수 있다.
일부 실시예는 채널을 인지하고 있는 트랜시버 구조를 포함할 수 있다.
데이터 모드에서 전송 및 수신 빔형성기에 대한 설계를 정당화하기 위해, 2개의 트랜시버 구조의 성능은 채널 매트릭스가 공지되어 있는 것으로 가정하여 평가되어야 한다. 제 1 트랜시버 구조는 정합 필터링(MF; matched filtering)으로 지칭될 수 있는 최대 고유 모드 전송에 기초한 것일 수 있다. 제 2 트랜시버 구조는 송신기에서의 제로-포싱(ZF) 필터링에 기초한 것일 수 있다. 제 3 트랜시버 구조는 수신기에서의 제로-포싱 필터링에 기초한 것일 수 있다. 채널 매트릭스가 알려져 있으므로, Hp의 왼쪽 및 오른쪽 최대 고유 벡터는
Figure pct00249
및
Figure pct00250
로 표시된다.
각 트랜시버 구조는 상이한 실시예에서 구현될 수 있다.
먼저, 예를 들어 제 1 트랜시버 구조에 의해 DL 방향으로의 최대 고유 모드 전송을 고려한다. 전송 필터
Figure pct00251
는 사용자 p에게 데이터를 전달하기 위해 기지국에서 이용될 수 있고, 수신 필터
Figure pct00252
는 사용자 p에서 데이터를 복구하기 위해 이용될 수 있다. 이러한 필터는 단일 사용자 경우에 최적의 필터일 것이다. 이 부분에서 논의되는 결과는 UL 방향에서 유사하다. 전송 신호는
Figure pct00253
이고; 여기서 xp는 사용자 p에게 전송된 심볼이다.
Figure pct00254
및 상이한 사용자들에 대한 심볼들이 상관 관계가 없다고 가정한다. 관심 신호와 사용자간 간섭을 격리시키면, 사용자 p에서의 수신 신호는 이하와 같다.
Figure pct00255
Figure pct00256
에 의한 정합 필터링을 수신한 후에, 이하를 획득한다.
Figure pct00257
점근적(asymptotic) 수의 안테나 M 및 N을 고려하되, M 및 N은 동일한 순서이다.
Figure pct00258
는
Figure pct00259
에 따라 비례한다. 중심 극한 정리(central limit theorem)로 재정렬하면,
Figure pct00260
는
Figure pct00261
에 따라 비례하므로,
Figure pct00262
는 O(1)에 따라 비례한다.
Figure pct00263
는
Figure pct00264
에 따라 비례한다.
한 가지 먼저 관찰되는 것은 사용자간 간섭 및 노이즈 항목이 신호 부분보다 훨씬 작다는 것이다. N이 작으면, 간섭 항목은 높은 SNR을 제외한 노이즈 항목과 관련해서 무시할 수 있게 된다. 성능은 노이즈에 의해 제한을 받는다. 사용자 p에 대한 결과적인 후처리 SNR은 이하와 같다.
Figure pct00265
SNR은
Figure pct00266
에 따라 비례한다. 높은 SNR ρ에서, 성능은 사용자간 간섭에 의해 분명히 제한을 받는다. 이 작업에 관심이 높은 SNR 범위인 낮은 SNR ρ에서, 사용자간 간섭은 노이즈 편차와 동일한 순서이다. 사용자간 간섭의 존재는 수 dB의 SNR 열화를 야기할 수 있다. 따라서, 다음 부분에서 제시되는 바와 같이 사용자간 간섭을 억제할 수 있도록 보다 정교한 트랜시버 구조를 구현하는 것이 바람직하다.
다음에, 예를 들어 제 2 트랜시버 구조에 의해 DL 방향으로의 제로-포싱 필터 전송을 고려한다. ZF 필터링이 기지국에서 적용되는 반면에 정합 필터링이 수신 사용자에서 적용되는 DL을 위한 해결안:
Figure pct00267
을 검사하고,
Figure pct00268
는 집합
Figure pct00269
, 예를 들어
Figure pct00270
를 제외한 모든 최대 고유 벡터의 집합을 확장시키는 열들을 갖는
Figure pct00271
매트릭스이다.
Figure pct00272
는 매트릭스 X의 열들에 직교하는 공간으로의 직교 투영이다. 사용자간 간섭은 제거되고, 정합 필터링 후에 사용자 p에서의 수신 신호는 다음과 같다.
Figure pct00273
Figure pct00274
사용자 p에 대한 후처리 SNR은 다음과 같다.
Figure pct00275
기지국에서의 안테나의 수가 점근적으로 커지면, 이 구조는 사용자 당 최대 SNR을 획득한다는 면에서 바람직할 수 있다. 이 구조는 ZF1로 지칭될 수 있다.
ZF2로 표시되는 다른 트랜시버 구조, 예를 들어 제 3 트랜시버 구조에서, 필터의 역할이 전환되어: 정합 필터는 송신기에서 적용되고 ZF는 사용자에서 적용된다.
Figure pct00276
후처리 SNR은 다음과 같이 작성될 수 있고,
여기서 Rp는 채널 매트릭스 Hp의 등급이다. 단순화하기 위해, M=N 및 Rp=M을 가정한다.
Figure pct00278
는 O(1)에 따라 비례한다. 따라서, 식 27에서의 분자는 O(1)의 차수이면서 O(M)의 차수이다. 따라서, 후처리 SNR은
Figure pct00279
로 될 경향이 있고, 구조 또한 요구될 수 있다. 단지 M이 점근적으로 커지고 N이 작은 경우에, 식 27의 괄호 내의 부분은 O(1)의 차수임을 유의한다. ZF1이 계속해서 요구되는 동안에 ZF2는 더이상 요구되지 않을 수 있다.
UL 방향에서, ZF 수신기가 AP에서 적용되는 동안에
Figure pct00280
는 사용자 p에서 적용되어 그 데이터를 전송한다. 요구되는 수신기는
Figure pct00281
일 수 있어, 원하는 후처리 SNR을 유도할 수 있다.
데이터 모드에서의 성능은 다음과 같이 평가될 수 있다.
단일 사용자 경우에서와 같이, 데이터 모드에서의 성능은 도 5의 제 2 시간 슬롯 모델을 가정하여 평가될 수 있다. 3개의 트랜시버 구조(MF, ZF1, ZF2)는 현재의 값
Figure pct00282
및
Figure pct00283
에 기초하여 테스트될 수 있다. ZF1에 있어서, PPB가 수렴하지 않은 동안에, 사용자의 수신 정합 필터는 최적화되어 있지 않으므로, ZF 필터가 이용된다. DL 방향에서, 사용자는 송신 제로-포싱 필터 및 채널의 연결을 수신한다. 이 양은 추정되어야 한다. 따라서, 추가적인 트레이닝 시퀀스가 필요로 될 수 있다. 이것이 ZF1의 주요 단점이다. ZF1 및 ZF2와 비교해서 MF의 단점은, 트레이닝 단계 동안에 획득되는 필터가 데이터 모드에서 바로 사용될 수 있는 반면에, ZF1 및 ZF2는 제로-포싱 필터의 계산을 사용한다는 것이다. 표 1에서, 업링크 및 다운링크에서 적용되는 가중치 벡터가 요약되어 있다.
Figure pct00284
표 1: MF, ZF1 및 ZF2 트랜시버에 대한 데이터 모드에서의 빔형성 가중치. ZF(
Figure pct00285
)는 가중치 벡터의 집합
Figure pct00286
으로부터 구축된 ZF 필터를 지정한다.
후처리 SNR의 표현은 사용자 p의 ZF1 및 ZF2에 대한 DL에서의 ZF 필터링 후에 주어진다. DL에서의 수신은 동일한 방식으로 다루어질 수 있다. 트레이닝 단계 동안에,
Figure pct00287
의 추정이 수행될 수 있다. q번째 추정치는
Figure pct00288
로서 표시될 수 있고, ZF2에서의
Figure pct00289
와 같을 수 있다.
Figure pct00290
는 사용자 p의 데이터를 복구하는 데 사용된 ZF 수신기이고, 여기서
Figure pct00291
는 집합
Figure pct00292
을 포함하는 열들을 갖는
Figure pct00293
매트릭스이다. 수신 신호는 다음과 같이 표현되고,
Figure pct00294
여기서
Figure pct00295
는 모든 전송 빔형성 가중치로 이루어진 M×P 매트릭스이다. 후처리된 데이터는
Figure pct00296
이고, 후처리 SNR은 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure pct00297
단일 사용자 경우에 대해서 말하면, 적응형 변조 및 부호화 레벨은 상호성 규칙에 사용되는 소정의 송신기에서 결정될 수 있다.
이제, 일부 실시예와 관련해서 결정 지향 모드(decision direction modes)가 설명될 수 있다.
노이즈를 더욱 평균화함으로써 트레이닝에 의해 획득된 가중치 벡터의 추정을 개선하는 것이 바람직하다. 이 절차의 주요 가치는 극도의 단순성에 있다.
단일 사용자 경우에 있어서, 수신기 A에서의 동작들을 고려한다(B가 수신기인 경우에 동일 절차가 수행됨). 인덱스 n은 데이터 블록 내의 시간 인덱스를 지정한다.
데이터 모드 동안에, 시간 n에서의 수신 신호는
Figure pct00298
이고, H는 시불변이다.
Figure pct00299
는 디바이스 B에서 수행되는 트레이닝 및 결정 지향 추정 후에 디바이스 B에서의 빔형성 가중치의 추정치이다.
Figure pct00300
은 디바이스 B로부터 전송된 심볼이고
Figure pct00301
은 수신 노이즈이다.
Figure pct00302
을 시간 n-1에서 취득된
Figure pct00303
의 추정치로서 표시한다. 제 1 추정치
Figure pct00304
는 수신기 A의 트레이닝 기간 후에 획득된다(도 5 참조).
Figure pct00305
는
Figure pct00306
에 의해 초기화된다.
데이터 디코딩에 있어서, 정합 필터는 다음과 같이 수행되고,
Figure pct00307
그 후에
Figure pct00308
은 디코딩되고,
Figure pct00309
는
Figure pct00310
에 의해 나뉜다.
Figure pct00311
의 새로운 추정치는 다음과 같이 형성되고,
Figure pct00312
여기서 0≤α≤1은 트레이닝 길이 및 반복 횟수 n에 의존한다. 채널이 시변형이면, 적응형 추정 절차가 수행될 수 있고: 예를 들면 α가 망각 인자(a forgetting factor)로서 선택될 수 있다.
다중 사용자 경우를 설명하기 위해, 2명의 사용자의 경우가 설명의 명확성을 위해 고려될 것이다.
제 1 디바이스 A를 고려한다. 데이터 모드 동안에, 시간 n에서의 수신 신호는 다음과 같다.
Figure pct00313
H는 시불변이다.
Figure pct00314
는 디바이스 Bi에서 수행되는 트레이닝 및 결정 지향 추정 후에 디바이스 Bi에서의 빔형성 가중치의 추정치이다.
Figure pct00315
은 디바이스 Bi로부터 전송된 심볼이고
Figure pct00316
은 수신 노이즈이다.
Figure pct00317
을 시간 n-1에서 취득된
Figure pct00318
의 추정치로서 표시한다. 제 1 추정치
Figure pct00319
는 수신기 A의 트레이닝 기간 후에 획득된다(도 5 참조).
Figure pct00320
는
Figure pct00321
에 의해 초기화된다.
Figure pct00322
및
Figure pct00323
의 데이터 디코딩 후에, 벡터
Figure pct00324
는 이하와 같이
Figure pct00325
에서 차감된다.
Figure pct00326
그 후에
Figure pct00327
의 새로운 추정치는 다음과 같이 형성되고,
Figure pct00328
Figure pct00329
이다. 유사한 절차가
Figure pct00330
에 대해 수행될 수 있다.
다운링크에서, 동일한 절차가 수행될 수 있다. 디바이스 B1은
Figure pct00331
의 이용가능한 트레이닝 및 디코딩을 이용해서 행해질 수 있는
Figure pct00332
의 추정에 의존할 수 있다. 알고리즘이 수렴함에 따라,
Figure pct00333
은 일반적으로 작아지기 때문에,
Figure pct00334
의 디코딩은 어려워질 수 있다. 이러한 경우에, 상기에서 수행된 차감이 행해지지 않을 수 있으며
Figure pct00335
의 업데이트가 다음과 같이 행해진다.
Figure pct00336
이제, PPB는 일부 실시예에 따라 시간-확산(time-spreading) 채널을 위해 설명될 수 있다.
채널 확산을 감소시키고 나서 매트릭스 채널을 균등화하기 위해 고유 모드에 기초한 전처리 및 후처리가 바람직할 수 있다.
다음과 같이 다항식으로 작성된 디바이스 A로부터 디바이스 B로의 인과 채널(a causal channel)을 가정하고,
Figure pct00337
여기서 Hi는 N×M 매트릭스이고 I는 채널의 길이이다.
우선, 각 Hi의 최대 고유 벡터를 추적하는 트레이닝 절차를 설명하고 나서 균등화를 설명한다. 설명의 편의를 위해 I=2라고 가정한다.
트레이닝 절차는 이하와 같이 설명될 수 있다.
동작 0.1은 디바이스 A로부터 디바이스 B로의 초기 전송을 포함할 수 있다.
디바이스 A는 I 벡터의 시퀀스를 전송할 수 있다: 0과 동등한 I-1 벡터(비전송)보다 앞에 있는 벡터
Figure pct00338
. 디바이스 B에서의 수신 신호는 다음과 같이 작성될 수 있으며,
Figure pct00339
L개의 이러한 시퀀스가 전송된다. 각 시퀀스는 S로 표시되는 길이 L의 트레이닝 시퀀스로부터 하나의 심볼을 임베딩하고, 수신 신호의 연결은 다음과 같다.
Figure pct00340
지연 0 및 지연 1에서의 신호는
Figure pct00341
및
Figure pct00342
로 표시되는,
Figure pct00343
및
Figure pct00344
의 추정치를 획득하기 위해 sT와 곱해질 수 있다.
동작 0.2는 디바이스 B로부터 디바이스 A로의 초기 전송을 포함할 수 있다.
각 채널 계수의 고유 벡터를 개별적으로 추적하기 위해 Si로 표시된 I개의 직교 트레이닝 시퀀스를 갖으면, 디바이스 B는 I개의 벡터의 벡터 시퀀스: 0과 동등한 I-1 벡터(비전송)보다 앞에 있는 벡터
Figure pct00345
를 전송한다.
디바이스 B는 각각이 상이한 트레이닝 심볼을 포함하고 있는 L개의 이러한 시퀀스를 전송할 수 있다. 디바이스 A에서의 대응하는 수신 신호는 다음과 같이 작성될 수 있다.
Figure pct00346
지연 0 및 지연 1에서의 신호는 추정치, 즉
Figure pct00347
및
Figure pct00348
의
Figure pct00349
및
Figure pct00350
를 획득하기 위해
Figure pct00351
및
Figure pct00352
와 곱해질 수 있다.
동작 k+1은 디바이스 A로부터 디바이스 B로의 전송을 포함할 수 있다.
디바이스 A가
Figure pct00353
및
Figure pct00354
를 추정했다고 가정한다. 디바이스 A는 I개의 벡터의 벡터 시퀀스: 0과 동등한 I-1개의 벡터(비전송)보다 앞에 있는 벡터
Figure pct00355
를 전송할 수 있다. 디바이스 A는 각각이 상이한 트레이닝 심볼을 포함하고 있는 L개의 이러한 시퀀스를 전송할 수 있다. 디바이스 B에서의 대응하는 수신 신호는 다음과 같이 작성될 수 있다.
Figure pct00356
지연 0 및 지연 1에서의 신호는 추정치, 즉
Figure pct00357
및
Figure pct00358
의
Figure pct00359
및
Figure pct00360
를 획득하기 위해
Figure pct00361
및
Figure pct00362
과 곱해질 수 있다.
데이터 모드에서의 수렴시에, 빔형성 벡터는
Figure pct00363
,
Figure pct00364
, i=0, ... 2로서 표시될 수 있고, 송신기 또는 수신기에서의 Hi의 최대 고유값의 추정치는 λi로서 표시될 수 있다.
하나의 전처리 및 후처리는 이하와 같다.
Figure pct00365
Figure pct00366
,
Figure pct00367
를 유의한다.
따라서, 이하와 같다.
Figure pct00368
심볼간 간섭이 억제되어, 결과적으로 채널은 전체적인 에너지를 보존한다.
단일 사용자 경우에서의 의사-블라인드 PPB에서는, 제 1 라운드 트립 동안에만 트레이닝이 사용되는 PPB의 구현예가 바람직할 수 있다.
트레이닝을 이용한 한 번의 초기 전송은 블라인드 전송으로 인한 모호성(여기서는 위상 모호성(phase ambiguity))을 높일 필요가 있을 수 있다. 다른 전송은 데이터 디코딩 성능을 개선하기 위해 필요로 될 수 있다.
가중치 벡터의 추정은 앞서 설명한 바와 같은 결정 지향 모드를 이용해서 개선될 수 있다.
이제, 다양한 실시예와 관련해서 수치적 결과가 평가될 수 있다.
리치 스캐터링(rich scattering) 환경을 가정하면, 각 채널 계수는 중앙의 단위 편차 가우시안 랜덤 변수(원형 대칭 복합체)로서 모델링될 수 있고, 안테나들에 걸쳐서 상관 관계가 없을 수 있다. PT 전송 전력은 1로 설정되어 있음을 상기하며, 링크 당 평균 SNR은
Figure pct00369
으로 정의된다. -5dB, 0dB, 5dB 및 10dB의 낮은 범위 내지 중간 범위 SNR ρ을 고려하는 경우, 달리 언급되지 않는 한, 양쪽 단에서의 대규모 어레이는 M=N=200 안테나를 갖는다. 도시된 메트릭은 채널 및 노이즈 양쪽의 몬테카를로(Monte-Carlo) 실행을 통한 평균화의 결과이다. 트레이닝 시퀀스의 길이는 4로 설정된다.
단일 사용자 성능이 먼저 고려될 수 있다.
도 7에서, 도시된 메트릭은 일부 실시예에 따른 빔형성 이득 대 반복 횟수이다. 도 7은 다음의 경우들: (a) 채널이 양쪽의 송신기 및 수신기에서 공지되어 있을 때에 획득되며
Figure pct00370
("최적"으로 라벨링됨)와 같은 최대 빔형성 이득; (b) 노이즈가 없은 경우; 및 (c) 노이즈가 있는 경우에 대해 DL
Figure pct00371
에서 또한 UL
Figure pct00372
(반복 정수값)에서의 성능을 표시한다.
프로세스는 노이즈가 있는 경우에도 평균적으로 수렴한다. 수렴은 수십 번의 반복 후에 달성된다. 선택된 파라미터들의 경우에, 합리적인 성능을 위해서는 10번의 반복이면 충분하다. 최대 빔형성 이득
Figure pct00373
이 4M에 가깝다는 것을 유의한다. 그러한 시뮬레이션에서, 채널은 양쪽의 송신기 및 수신기에서 상관 관계가 없으며 가우시안이다. 상관 관계가 있는 채널의 경우, 빔형성 이득은 커져(가장 큰 특이값에 에너지가 집중되어 있음에 따라), 수렴 속도가 더 빨라질 것으로 예상된다.
채널이 시변형일 때에 PPB의 동작을 예들이 나타낸다. 채널은 블록 페이딩(block fading)으로: 하나의 시간 슬롯(하나의 트레이닝 기간 및 데이터 전송을 포함함) 동안에 일정하게 유지되고, 시간 슬롯으로부터 종래기술에 나타난 클라크(Clarke)의 모델에 따른 시간 슬롯으로 변경된다. 추가적인 노이즈가 없기 때문에(BF 가중치가 각 반복에서 완벽하게 추정됨), 채널 시간 변화의 영향만이 고려된다. 시간 n에서 안테나 i부터 안테나 j까지의 각 채널 계수는 다음과 같이 작성되고,
Figure pct00374
여기서 NS는 확산기의 수이고 20이며, fd는 최대 도플러 시프트이고,
Figure pct00375
및
Figure pct00376
는 각각 q번째 스캐터로부터의 파장의 도달 및 초기 위상의 각도이다. 양쪽의
Figure pct00377
및
Figure pct00378
는 간격 [-π,π) 및
Figure pct00379
에서 독립적이면서 동일하게 분포되어 있고(i.i.d.), ν는 UE의 속도이고, c는 빛의 속도이며, fc는 반송 주파수이다. fc는 60GHz로 설정되고, 트레이닝간 시간은 ts=0.01ms이다.
도 8에서, 빔형성 이득은 일부 실시예에 따라 1s의 기간 상에서 하나의 주어진 채널 실현을 위해 1m/s 속도에 대한 시간 함수로서 표시된다. PPB의 추적 능력을 평가하기 위해,
Figure pct00380
의 순간값을 또한 표시한다. PPB로부터의 매우 양호한 추적이 관찰된다.
추적 후에 메카니즘을 더욱 분석하기 위해, 도 9는 일부 실시예에 따라 속도가 증가함에 따라 다수의 채널 실현을 통해서 평균화되는 빔형성 이득을 도시한다. 프로세스가 평균적으로 수렴하지만, 속도가 증가함에 따라 손실이 증가한다. 또한, 정상 상태는 속도가 증가함에 따라 보다 빨리 도달된다. 시불변형 채널에서, PPB는 채널의 현재 상태에 대한 정보를 포함하는 과거 샘플들의 메모리를 기반으로 한 것이다. 채널이 시변형이면, 가용 정보의 양은 감소하게 되어, 시불변형 채널의 정상 상태에 도달하기에 충분하지 않다.
이제, 다중 사용자 성능이 평가될 것이다.
전체 섹션에서, 사용자 수를 P=2로 제한한다. 도 10에서, 다중 사용자 MF 해결안은, 앞서의 부분들에서 설명된 바와 같이, 일부 실시예에 따른 0dB의 SNR ρ에 대해 ZF2가 비교된다. 가중치 추정이 완벽해서, MF와 ZF2 간 성능의 차만이 측정된다고 가정한다. 후처리 SNR은 MF에서의 잔여 사용자간 간섭이 노이즈로서 다루어지는 경우에 나타내어진다. 앞서 예측된 바와 같이, ZF2와 비교해서 MF의 열화가 관찰된다. 다음에, ZF1 및 ZF2에 대해서만 초점을 맞춘다.
ZF1 및 ZF2는 빔형성 가중치 상의 상이한 레벨의 추정 에러를 발생시키는 SNR ρ의 상이한 값들에 대해 비교된다. 곱
Figure pct00381
은 노이즈 레벨과는 무관한 성능 메트릭을 갖도록 나타내어진다. 도 11에서, M 및 N의 양쪽이 큰 경우의 성능은 일부 실시예에 따라 표시된다. 추정 에러가 없는 경우에서 또는 ρ=10dB에서 ZF1 및 ZF2를 비교하면, 사용자들의 성능은 ZF2에 있어서 약간 나빠진다. 그러나, 보다 작은 SNR에서, 성능의 심한 열화가 ZF1에 대한 사용자측에서 보여지는 반면에 ZF2는 노이즈의 존재에 대해 더욱 견고하다. 그 이유는 ZF2에서 수행되는 MF보다 추정 에러에 더욱 민감한 ZF1에 대한 ZF 필터를 기지국의 사전 처리가 포함하고 있기 때문이다.
도 11에서, M이 크지만 N이 작을 때의 성능을 일부 실시예에 따라 표시한다. 예측되는 바와 같이, 높은 SNR에서, ZF1의 성능은 사용자측에서의 ZF2보다 양호하다. 그러나, 보다 낮은 SNR에서, ZF2는 노이즈에 대해 더욱 견고하다.
결국, 양쪽 단에서의 적은 수의 안테나에 대한 성능은 일부 실시예에 따라 도 13에 도시된다. 최적은 아니지만, 트랜시버는 수용가능 이득을 나타내고, 실제로 사용될 수 있다. UL 및 DL의 완벽한 트레이닝 성능 사이의 ZF2에 대한 큰 간극이 관찰된다.
결론적으로, ZF1은 M 및 N의 양쪽이 큰 주요한 경우를 위한 최상의 트랜시버로서 보인다. 추정 에러에 대해 가장 견고한 트랜시버이기도 하다. M이 크지만 N이 작은 경우, ZF2는 추정 에러 레벨이 낮을 때에 보다 양호하게 수행된다.
양쪽 단의 대규모 안테나 어레이를 포함하는 통신에서, 모든 채널 계수를 추정하는 것은, 특히 사용자 당 데이터의 단일 스트림이 전송될 때에, 매우 비효율적인 절차이다. 우수한 옵션은 여기서 설명한 바와 같이 데이터를 전달하는 가중치 벡터를 추정하는 것이다. 그 설명은 채널 상호성을 가정하면서 단일 사용자 및 다중 사용자 설정에서 MIMO 채널의 최대 고유 벡터를 추정하는 효율적인 방법으로서 핑퐁 빔형성의 원리를 나타낸다. PPB는 디바이스가 매우 많은 수의 안테나를 구비한 경우에 밀리미터파 주파수에서 큰 이점을 나타낸다. 트레이닝 요구사항들은 다이렉트 채널 추정에 비해서 현저하게 감소되고, 그 적응적 성질로 인해, PPB는 무선 채널의 변화를 따르기에 적합하다. 게다가, PPB는 아날로그 전단들(front-ends)의 수를 최소화함으로써 비용 및 전력 소비를 줄일 수 있다. 통신의 양쪽 단이 매우 많은 수의 안테나를 포함하고 있을 때에, PPB는 채널의 최대 고유 벡터로부터 구축된 원하는 트랜시버를 갖고서 다중 사용자 설정에 적용될 수 있다.
따라서, 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예는 TDD 모드에서 MIMO 채널의 최대 고유 벡터를 추정하는 효율적인 트레이닝 절차에 관한 것이다. 채널 상호성을 가정하면, 2개의 안테나 어레이 간의 핑퐁 전송에 의존하는 반복 절차를 설명하고, 각 반복에서, 디바이스는 단지 제공받은 신호의 공액을 단순히 되돌려 보낸다. 핑퐁 빔형성(PPB)는 각 통신 단에서의 최적 빔형성 가중치, 예를 들면, 채널 매트릭스의 최대(왼쪽 및 오른쪽) 고유 벡터로 수렴한다. PPB는 단지 수십번의 반복을 필요로 할 수 있고, 수신기단에서의 추가적인 노이즈에 강할 수 있다. PPB는 양쪽 어레이가 매우 많은 수의 안테나를 구비한 경우에 트레이닝 요구 사항들을 상당히 줄일 수 있으므로, 이러한 대규모 어레이가 예상되는 밀리미터파 통신에 분명한 관심을 갖는다. PPB는 사용자 당 단일 스트림이 전송되는 다중 사용자 MIMO 통신 설정으로 확장될 수 있다. 각 사용자의 채널의 고유 벡터가 추적되는 트레이닝 절차가 고안된다. 통신 링크의 양쪽 단이 대규모 안테나 어레이를 포함할 때에, 채널의 최대 고유 벡터로부터 최적의 트랜시버가 구축될 수 있다.
도 14는 일부 실시예에 따른 디바이스(1400)를 도시한다. 디바이스(1400)는 상기한 디바이스 A 또는 디바이스 B일 수 있다.
디바이스(1400)는 제어 회로(1408)와 결합된 트랜시버 회로(1404)를 포함할 수 있다.
트랜시버 회로(1404)는 적절한 네트워크 통신 프로토콜을 이용하여 다수의 인터페이스를 통해 다른 네트워크 개체와 통신하도록 구성될 수 있다. 예컨대, 일부 실시예에서, 트랜시버 회로(1404)는 예를 들어 대형 안테나 어레이를 이용하여 밀리미터파 신호와의 무선 인터페이스를 통해 통신하도록 구성될 수 있다. 트랜시버 회로(1404)는 도 1, 3 및 4와 관련해서 상기한 것과 유사한 구성요소들을 포함할 수 있다.
트랜시버 회로(1404)는 다른 디바이스로부터 무선 인터페이스를 통해 수신된 정보/신호를 제공할 수 있으며, 추가적인 상위 계층 처리를 위해 그 정보/신호를 제어 회로(1408)에 제공할 수 있다. 또한, 트랜시버 회로(1404)는 무선 인터페이스를 통해 전송되어야 하는 정보를 제어 회로(1408)로부터 수신하고, 신호를 전송할 수 있다.
적절한 가중치 벡터를 결정하도록 구성되고, 결정된 가중치 벡터를 이용하여 트레이닝 신호(또한 데이터)의 전송 및 수신시에 트랜시버 회로를 제어함으로써, 제어 회로(1408)는 PPB 프로세스를 구동할 수 있다. 예컨대, 도 4를 참조해서, 제어 회로(1408)는 예를 들어 트레이닝시에 취득된 아날로그 가중치를 가변 위상 시프터(412) 또는 가변 이득 증폭기(416)에 제공함으로써(또는 증폭기 가중치를 결합기(120)에 제공하고 가중치 벡터를 도 1의 빔형성기(120)에 제공함으로써), 트랜시버 회로의 아날로그 구성요소를 제어할 수 있다. 다른 예로, 제어 회로(1408)는 도 1에 도시된 빔형성 요소(108)에 적절한 가중치 벡터를 제공함으로써 신호의 전송을 제어할 수 있다.
여기서 설명되는 실시예는 적절하게 구성된 임의의 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 이용하여 시스템으로 구현될 수 있다. 도 15는, 일 실시예를 위해, 상기한 바와 같은 디바이스 A 또는 B를 포함하거나 그 일부일 수 있는 컴퓨팅 장치(1500)의 예시적인 구성요소를 도시한다.
컴퓨팅 장치(1500)는 하나 이상의 저장 매체(1508)와 결합된 하나 이상의 프로세서(1504)를 포함할 수 있다. 프로세서(1504)는 하나 이상의 단일 코어 또는 다중 코어 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 예를 들어 디지털 신호 처리기(DSP), 중앙 처리 유닛(CPU), 마이크로프로세서, 메모리 제어기(집적형 또는 개별형), 등을 포함해서, 범용 프로세서와 전용 프로세서의 임의의 결합을 포함할 수 있다.
저장 매체(1508)는 프로세서(1504)에 의해 수행되는 동작들을 위해 데이터 또는 인스트럭션(집합적으로 "로직(1512)")을 로드 및 저장하는 데 사용될 수 있다. 저장 매체(1508)는 적합한 휘발성 메모리 및 비휘발성 메모리의 임의의 결합을 포함할 수 있다. 저장 매체(1508)는 임베디드 소프트웨어 인스트럭션(예를 들면, 펌웨어)을 갖는 ROM, 랜덤 액세스 메모리(예를 들면, DRAM), 캐시, 버퍼, 등을 포함하지만 이로 제한되지 않는 다양한 레벨의 메모리/저장장치의 임의의 결합을 포함할 수 있다. 저장 매체(1508)는 다수의 프로세서들 중에서 공유되거나 특정 프로세서에 전용으로 될 수 있다.
일부 실시예에서, 프로세서(1504) 중 하나 이상은 하나 이상의 저장 매체(1508), 및 가능하게는 단일 칩, 단일 칩셋의 다른 회로와 결합되거나, 혹은 동일 실시예에서 동일 회로 기판에 배치될 수 있다.
컴퓨팅 장치(1500)는 제어 회로(1408)와 관련해서 또는 트랜시버 회로(104)와 관련해서 상기한 동작들 중 하나 이상을 수행할 수 있다.
여기서 부여된 임의의 범위 또는 디바이스 값은, 당업자에게 자명한 바와 같이, 구해진 효과를 손상시키지 않으면서 확장되거나 대체될 수 있다.
상기한 혜택 및 이점은 일 실시예에 관한 것이거나 다수의 실시예에 관한 것일 수 있음을 이해할 것이다. 'an' 항목에 대한 언급이 그 항목들 중 하나 이상을 가리키고 있다는 것을 더욱 이해할 것이다.
바람직한 실시예의 상기 설명이 단지 예로서 제시된 것이며 다양한 변형이 당업자에 의해 이루어질 수 있다는 것을 이해할 것이다. 상기 명세서, 예들, 및 데이터는 본 발명의 실시예의 구조 및 사용에 대한 완벽한 설명을 제공한다. 본 발명의 다양한 실시예가 특정 정도로 또는 하나 이상의 개개의 실시예를 참조하여 위에서 설명되었지만, 당업자는 본 발명의 정신 또는 범위를 벗어나지 않고서 개시된 실시예들에 대한 다수의 변경을 행할 수 있다.
일부 비제한적인 예들을 이하에 제시한다.
예 1은 실행시에, 제 1 디바이스로 하여금, 제 1 가중치 벡터를 이용하여 제 1 트레이닝 신호를 제 2 디바이스로 전송하고; 제 2 가중치 벡터를 이용하여 전송된 제 2 트레이닝 신호를 제 2 디바이스로부터 수신하고; 제 2 트레이닝 신호에 기초하여, 제 2 가중치 벡터와 제 2 채널의 곱인 제 1 인덱스 신호를 추정하고; 추정치의 복소 공액에 기초하여 제 3 가중치 벡터를 결정하고; 제 3 가중치 벡터를 정규화하도록 하게 하는 인스트럭션을 갖는 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다.
예 2는 예 1의 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하되, 상기 전송, 수신, 추정, 결정, 및 정규화는 핑퐁 빔형성 프로세스의 제 1 반복을 포함하고, 상기 인스트럭션은, 실행시에, 제 1 디바이스로 하여금, 수렴 기준이 충족된다고 결정될 때까지 핑퐁 빔형성 프로세스의 추가적인 반복을 수행하도록 하게 한다.
예 3은 예 2의 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하되, 수렴 기준은 제 4 가중치 벡터의 평균과 사전결정된 임계치와의 비교에 기초한다.
예 4는 예 2의 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하되, 제 1 가중치 벡터는 제 1 반복보다 선행하는 핑퐁 빔형성 프로세스의 제 2 반복에 의해 결정되는 값이거나 랜덤하게 선택된 값이다.
예 5는 예 1 내지 4 중 어느 하나의 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하되, 인스트럭션은, 실행시에, 디바이스로 하여금 또한 추정치의 복소 공액을 얻게 한다.
예 6은 예 1 내지 5 중 어느 하나의 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하되, 상기 전송, 수신, 추정, 결정, 및 정규화는 핑퐁 빔형성 프로세스의 제 1 반복을 포함하고, 인스트럭션은, 실행시에, 제 1 디바이스로 하여금, 제 2 디바이스와 메시지를 교환하기 위해 제 1 전송 프로토콜을 이용하여 핑퐁 빔형성 프로세스를 수행하도록 하게 하며, 제 1 전송 프로토콜은 하나의 전송 방향에 대해 전용으로 되며 트레이닝 기간 다음에 데이터 기간을 갖는 개개의 시간 슬롯을 구비한 복수의 시간 슬롯을 포함한다.
예 7은 예 6의 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하되, 인스트럭션은, 실행시에, 디바이스로 하여금 또한 제 1 시간 슬롯에서 제 1 가중치 벡터를 획득하기 위해 초기화 절차를 수행하고; 제 1 시간 슬롯 다음에 제 2 시간 슬롯에서 제 1 트레이닝 신호를 전송하도록 하게 한다.
예 8은 예 1 내지 7 중 어느 하나의 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하되, 인스트럭션은, 실행시에, 제 1 디바이스로 하여금 또한 제 1 가중치 벡터 부분 및 제 1 노이즈 부분을 포함하는 트레이닝 신호 매트릭스를 수신하고; 매트릭스에 기초하여 정규화된 정합 필터를 추정하고; 추정된 정규화된 정합 필터에 기초하여 노이즈 억제를 수행하도록 하게 한다.
예 9는 예 1 내지 8 중 어느 하나의 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하되, 제 1 디바이스는 기지국이고, 제 2 디바이스는 사용자 디바이스이며, 인스트럭션은, 실행시에, 기지국으로 하여금 또한 상기 전송, 수신, 추정, 결정, 및 정규화를 포함하는 핑퐁 빔형성 프로세스를 MIMO(multi-user multiple-input, multiple-output) 프로세스에서 수행하도록 하게 한다.
예 10은 트랜시버 회로; 및 트랜시버 회로와 결합된 제어 회로를 구비한 장치를 포함하되, 제어 회로는 제 1 가중치 벡터를 이용하여 전송된 제 1 트레이닝 신호를 디바이스로부터 수신하고; 제 1 트레이닝 신호에 기초하여, 제 1 가중치 벡터와 제 1 채널의 곱인 제 1 인덱스 신호를 추정하고; 추정치의 복소 공액에 기초하여 제 2 가중치 벡터를 결정하고; 제 2 가중치 벡터를 정규화한다.
예 11은 예 10의 장치를 포함하되, 장치는 기지국이고, 제어 회로는 제 2 가중치 벡터를 이용하여 제 2 트레이닝 신호를 트랜시버 회로를 거쳐 디바이스로 전송하며, 제 2 트레이닝 신호는 제 1 트레이닝 신호의 수신 전에 디바이스로 전송된다.
예 12는 예 10의 장치를 포함하되, 상기 수신, 추정, 결정, 및 정규화는 핑퐁 빔형성 프로세스의 제 1 반복을 포함하고, 제어 회로는 또한 수렴 기준이 충족된다고 결정될 때까지 핑퐁 빔형성 프로세스의 추가적인 반복을 수행한다.
예 13은 예 12의 장치를 포함하되, 수렴 기준은 제 3 가중치 벡터의 평균과 사전 결정된 임계치와의 비교에 기초한다.
예 14는 예 10 내지 13 중 어느 하나의 장치를 포함하되, 제어 회로는 추정치의 복소 공액을 취득한다.
예 15는 예 10 내지 14 중 어느 하나의 장치를 포함하되, 상기 전송, 수신, 추정, 결정, 및 정규화는 핑퐁 빔형성 프로세스의 제 1 반복을 포함하고, 제어 회로는 디바이스와 메시지를 교환하기 위해 제 1 전송 프로토콜을 이용하여 핑퐁 빔형성 프로세스를 수행하고, 제 1 전송 프로토콜은 하나의 전송 방향에 대해 전용으로 되며 트레이닝 기간 다음에 데이터 기간을 갖는 개개의 시간 슬롯을 구비한 복수의 시간 슬롯을 포함한다.
예 16은 예 15의 장치를 포함하되, 제어 회로는 제 1 시간 슬롯에서 제 1 가중치 벡터를 획득하기 위해 초기화 절차를 수행하고; 제 1 시간 슬롯 다음에 제 2 시간 슬롯에서 제 1 트레이닝 신호를 전송한다.
예 17은 예 10 내지 16 중 어느 하나의 장치를 포함하되, 제어 회로는 트랜시버 회로를 거쳐서 정규화된 제 2 가중치 벡터를 이용하여 데이터 심볼을 전송하고; 트랜시버 회로를 거쳐서 디바이스로부터 데이터 신호를 수신하고; 데이터 신호에 정규화된 제 3 가중치 벡터를 적용하여 데이터 심볼을 복구한다.
예 18은 예 10 내지 17 중 어느 하나의 장치를 포함하되, 트랜시버 회로는 정합 필터링을 수행한다.
예 19는 예 10 내지 17 중 어느 하나의 장치를 포함하되, 트랜시버 회로는 제 1 및 제 2 가중치 벡터에 기초하여 제로-포싱 필터링을 수행한다.
예 20은 예 19의 장치를 포함하되, 트랜시버 회로는 송신기에서 제로-포싱 필터링을 수행한다.
예 21은 예 19의 장치를 포함하되, 트랜시버 회로는 수신기에서 제로-포싱 필터링을 수행한다.
예 22는 예 10 내지 21 중 어느 하나의 장치를 포함하되, 트랜시버 회로는 복수의 안테나를 포함하고, 밀리미터파 통신을 제공한다.
예 23은 제 1 디바이스를 동작시키는 방법을 포함하되, 이 방법은, 제 1 가중치 벡터를 이용하여 제 1 트레이닝 신호를 제 2 디바이스로 전송하는 단계와; 제 2 가중치 벡터를 이용하여 전송된 제 2 트레이닝 신호를 제 디바이스로부터 수신하는 단계와; 제 2 트레이닝 신호에 기초하여, 제 2 가중치 벡터와 제 2 채널의 곱인 제 1 인덱스 신호를 추정하는 단계와; 추정치의 복소 공액에 기초하여 제 3 가중치 벡터를 결정하는 단계와; 제 3 가중치 벡터를 정규화하는 단계를 포함한다.
예 24는 예 23의 방법을 포함하되, 상기 전송, 수신, 추정, 결정, 및 정규화 단계는 핑퐁 빔형성 프로세스의 제 1 반복을 포함하고, 상기 방법은 수렴 기준이 충족된다고 결정될 때까지 핑퐁 빔형성 프로세스의 추가적인 반복을 수행하는 단계를 더 포함한다.
예 25는 예 24의 방법을 포함하되, 수렴 기준은 제 4 가중치 벡터의 평균과 사전 결정된 임계치와의 비교에 기초한다.
예 26은 예 24의 방법을 포함하되, 제 1 가중치 벡터는 제 1 반복보다 선행하는 핑퐁 빔형성 프로세스의 제 2 반복에 의해 결정되는 값이거나 랜덤하게 선택된 값이다.
예 27은 예 23의 방법을 포함하되, 추정치의 복소 공액을 취득하는 단계를 더 포함한다.
예 28은 예 23의 방법을 포함하되, 상기 전송, 수신, 추정, 결정, 및 정규화 단계는 핑퐁 빔형성 프로세스의 제 1 반복을 포함하고, 상기 방법은 제 2 디바이스와 메시지를 교환하기 위해 제 1 전송 프로토콜을 이용하여 핑퐁 빔형성 프로세스를 수행하는 단계를 더 포함하고, 제 1 전송 프로토콜은 하나의 전송 방향에 대해 전용으로 되며 트레이닝 기간 다음에 데이터 기간을 갖는 개개의 시간 슬롯을 구비한 복수의 시간 슬롯을 포함한다.
예 29는 예 28의 방법을 포함하되, 상기 방법은 제 1 시간 슬롯에서 제 1 가중치 벡터를 획득하기 위해 초기화 절차를 수행하는 단계와; 제 1 시간 슬롯 다음에 제 2 시간 슬롯에서 제 1 트레이닝 신호를 전송하는 단계를 더 포함한다.
예 30은 예 23의 방법을 포함하되, 제 1 가중치 벡터 부분 및 제 1 노이즈 부분을 포함하는 트레이닝 신호 매트릭스를 수신하는 단계와; 매트릭스에 기초하여 정규화된 정합 필터를 추정하는 단계와; 추정된 정규화된 정합 필터에 기초하여 노이즈 억제를 수행하는 단계를 더 포함한다.
예 31은 예 23 내지 30 중 어느 하나의 방법을 포함하되, 제 1 디바이스는 기지국이고, 제 2 디바이스는 사용자 디바이스이며, 상기 방법은 상기 전송, 수신, 추정, 결정, 및 정규화 단계를 포함하는 핑퐁 빔형성 프로세스를 MIMO 프로세스에서 수행하는 단계를 더 포함한다.
예 32는 장치를 동작시키는 방법을 포함하되, 상기 방법은, 제 1 가중치 벡터를 이용하여 전송된 제 1 트레이닝 신호를 디바이스로부터 수신하는 단계와; 제 1 트레이닝 신호에 기초하여, 제 1 가중치 벡터와 제 1 채널의 곱인 제 1 인덱스 신호를 추정하는 단계와; 추정치의 복소 공액에 기초하여 제 2 가중치 벡터를 결정하는 단계와; 제 2 가중치 벡터를 정규화하는 단계를 포함한다.
예 33은 예 32의 방법을 포함하되, 장치는 기지국이고, 방법은 제 2 가중치 벡터를 이용하여 제 2 트레이닝 신호를 전송하는 단계를 더 포함하고, 제 2 트레이닝 신호는 제 1 트레이닝 신호의 수신 전에 디바이스로 전송된다.
예 34는 예 32의 방법을 포함하되, 상기 수신, 추정, 결정, 및 정규화 단계는 핑퐁 빔형성 프로세스의 제 1 반복을 포함하고, 방법은 수렴 기준이 충족된다고 결정될 때까지 핑퐁 빔형성 프로세스의 추가적인 반복을 수행하는 단계를 더 포함한다.
예 35는 예 34의 방법을 포함하되, 수렴 기준은 제 3 가중치 벡터의 평균과 사전 결정된 임계치와의 비교에 기초한다.
예 36은 예 32 내지 35 중 어느 하나의 방법을 포함하되, 추정치의 복소 공액을 취득하는 단계를 더 포함한다.
예 37은 예 32 내지 36 중 어느 하나의 방법을 포함하되, 상기 전송, 수신, 추정, 결정, 및 정규화 단계는 핑퐁 빔형성 프로세스의 제 1 반복을 포함하고, 방법은 디바이스와 메시지를 교환하기 위해 제 1 전송 프로토콜을 이용하여 핑퐁 빔형성 프로세스를 수행하는 단계를 더 포함하고, 제 1 전송 프로토콜은 하나의 전송 방향에 대해 전용으로 되며 트레이닝 기간 다음에 데이터 기간을 갖는 개개의 시간 슬롯을 구비한 복수의 시간 슬롯을 포함한다.
예 38은 예 37의 방법을 포함하되, 제 1 시간 슬롯에서 제 1 가중치 벡터를 획득하기 위해 초기화 절차를 수행하는 단계와; 제 1 시간 슬롯 다음에 제 2 시간 슬롯에서 제 1 트레이닝 신호를 전송하는 단계를 더 포함한다.
예 39는 예 32 내지 38 중 어느 하나의 방법을 포함하되, 정규화된 제 2 가중치 벡터를 이용하여 데이터 심볼을 전송하는 단계와; 디바이스로부터 데이터 신호를 수신하는 단계와; 데이터 신호에 정규화된 제 3 가중치 벡터를 적용하여 데이터 심볼을 복구하는 단계를 더 포함한다.
예 40은 예 23 내지 39 중 어느 하나의 방법을 수행하기 위한 수단을 구비하는 장치를 포함한다.

Claims (22)

  1. 인스트럭션을 저장한 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체로서,
    상기 인스트럭션은, 실행시에, 제 1 디바이스로 하여금,
    제 1 가중치 벡터를 이용하여 제 1 트레이닝 신호를 제 2 디바이스로 전송하고,
    제 2 가중치 벡터를 이용하여 전송된 제 2 트레이닝 신호를 상기 제 2 디바이스로부터 수신하고,
    상기 제 2 트레이닝 신호에 기초하여, 상기 제 2 가중치 벡터와 제 2 채널의 곱(a product)인 제 1 인덱스 신호(indexed signal)를 추정하고,
    추정치의 복소 공액(a complex conjugate)에 기초하여 제 3 가중치 벡터를 결정하고,
    상기 제 3 가중치 벡터를 정규화하도록 하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 전송, 수신, 추정, 결정, 및 정규화가 핑퐁 빔형성 프로세스(a ping-pong beamforming process)의 제 1 반복을 구성하고,
    상기 인스트럭션은, 실행시에, 상기 제 1 디바이스로 하여금, 수렴 기준(a convergence criterion)이 충족된다고 결정될 때까지 상기 핑퐁 빔형성 프로세스의 추가적인 반복을 수행하도록 하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 수렴 기준은 제 4 가중치 벡터의 표준(a norm)과 사전 결정된 임계치와의 비교에 기초하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 제 1 가중치 벡터는 상기 제 1 반복보다 선행하는 상기 핑퐁 빔형성 프로세스의 제 2 반복에 의해 결정되는 값이거나 랜덤하게 선택된 값인
    컴퓨터 판독가능 매체.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 인스트럭션은, 실행시에, 상기 제 1 디바이스로 하여금 또한, 상기 추정치의 복소 공액을 취득하도록 하는
    판독가능 매체.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 전송, 수신, 추정, 결정, 및 정규화가 핑퐁 빔형성 프로세스의 제 1 반복을 구성하고,
    상기 인스트럭션은, 실행시에, 상기 제 1 디바이스로 하여금, 상기 제 2 디바이스와 메시지를 교환하기 위해 제 1 전송 프로토콜을 이용하여 상기 핑퐁 빔형성 프로세스를 수행하도록 하며,
    상기 제 1 전송 프로토콜은 하나의 전송 방향에 대해 전용으로 되며 트레이닝 기간 다음에 데이터 기간을 갖는 개개의 시간 슬롯을 구비한 복수의 시간 슬롯을 포함하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 인스트럭션은, 실행시에, 상기 제 1 디바이스로 하여금 또한,
    제 1 시간 슬롯에서 상기 제 1 가중치 벡터를 획득하기 위해 초기화(initialization) 절차를 수행하고,
    상기 제 1 시간 슬롯 다음에 제 2 시간 슬롯에서 상기 제 1 트레이닝 신호를 전송하도록 하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 인스트럭션은, 실행시에, 상기 제 1 디바이스로 하여금 또한,
    제 1 가중치 벡터 부분 및 제 1 노이즈 부분을 포함하는 트레이닝 신호 매트릭스를 수신하고,
    상기 매트릭스에 기초하여 정규화된 정합 필터를 추정하고,
    상기 추정된 정규화된 정합 필터에 기초하여 노이즈 억제를 수행하도록 하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  9. 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제 1 디바이스는 기지국이고, 상기 제 2 디바이스는 사용자 디바이스이며,
    상기 인스트럭션은, 실행시에, 상기 기지국으로 하여금 또한, 상기 전송, 수신, 추정, 결정, 및 정규화를 포함하는 핑퐁 빔형성 프로세스를 MIMO(multi-user multiple-input, multiple-output) 프로세스에서 수행하도록 하는
    컴퓨터 판독가능 매체.
  10. 장치로서,
    트랜시버 회로와,
    상기 트랜시버 회로와 결합된 제어 회로를 포함하되,
    상기 제어 회로는,
    제 1 가중치 벡터를 이용하여 전송된 제 1 트레이닝 신호를 디바이스로부터 수신하고,
    상기 제 1 트레이닝 신호에 기초하여, 상기 제 1 가중치 벡터와 제 1 채널의 곱인 제 1 인덱스 신호를 추정하고,
    추정치의 복소 공액에 기초하여 제 2 가중치 벡터를 결정하고,
    상기 제 2 가중치 벡터를 정규화하는
    장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 장치는 기지국이고,
    상기 제어 회로는 제 2 가중치 벡터를 이용하여 제 2 트레이닝 신호를 상기 트랜시버 회로를 거쳐 상기 디바이스로 전송하고,
    상기 제 2 트레이닝 신호는 상기 제 1 트레이닝 신호의 수신 전에 상기 디바이스로 전송되는
    장치.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 수신, 추정, 결정, 및 정규화가 핑퐁 빔형성 프로세스의 제 1 반복을 구성하고,
    상기 제어 회로는 또한 수렴 기준이 충족된다고 결정될 때까지 상기 핑퐁 빔형성 프로세스의 추가적인 반복을 수행하는
    장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 수렴 기준은 제 3 가중치 벡터의 표준과 사전 결정된 임계치와의 비교에 기초하는
    장치.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 제어 회로는 상기 추정치의 복소 공액을 취득하는
    장치.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 전송, 수신, 추정, 결정, 및 정규화가 핑퐁 빔형성 프로세스의 제 1 반복을 구성하고,
    상기 제어 회로는 상기 디바이스와 메시지를 교환하기 위해 제 1 전송 프로토콜을 이용하여 상기 핑퐁 빔형성 프로세스를 수행하고,
    상기 제 1 전송 프로토콜은 하나의 전송 방향에 대해 전용으로 되며 트레이닝 기간 다음에 데이터 기간을 갖는 개개의 시간 슬롯을 구비한 복수의 시간 슬롯을 포함하는
    장치.
  16. 제 15 항에 있어서,
    상기 제어 회로는,
    제 1 시간 슬롯에서 상기 제 1 가중치 벡터를 획득하기 위해 초기화 절차를 수행하고,
    상기 제 1 시간 슬롯 다음의 제 2 시간 슬롯에서 상기 제 1 트레이닝 신호를 전송하는
    장치.
  17. 제 10 항에 있어서,
    상기 제어 회로는,
    상기 트랜시버 회로를 거쳐서, 상기 정규화된 제 2 가중치 벡터를 이용하여 데이터 심볼을 전송하고,
    상기 트랜시버 회로를 거쳐서, 상기 디바이스로부터 데이터 신호를 수신하고,
    상기 데이터 신호에 정규화된 제 3 가중치 벡터를 적용하여 상기 데이터 심볼을 복구하는
    장치.
  18. 제 10 항에 있어서,
    상기 트랜시버 회로는 정합 필터링을 수행하는
    장치.
  19. 제 10 항에 있어서,
    상기 트랜시버 회로는 상기 제 1 가중치 벡터 및 상기 제 2 가중치 벡터에 기초하여 제로-포싱 필터링(zero-forcing filtering)을 수행하는
    장치.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 트랜시버 회로는 송신기에서 상기 제로-포싱 필터링을 수행하는
    장치.
  21. 제 19 항에 있어서,
    상기 트랜시버 회로는 수신기에서 상기 제로-포싱 필터링을 수행하는
    장치.
  22. 제 10 항에 있어서,
    상기 트랜시버 회로는 복수의 안테나를 포함하고, 밀리미터파 통신을 제공하는
    장치.
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