KR20170056315A - 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 장치는, 복수 개의 안테나를 통해 수신된 각 수신 신호를 선처리하는 복수 개의 선처리부, 선처리된 각 수신 신호의 파라미터 집합이 도플러 주파수 및 도래각 축에서 성긴 성질을 갖도록 근사화하는 복수 개의 파라미터 특성 보정부변환부, 및 도플러 주파수 및 도래각 축의 각 주파수 영역에서 복수 개의 수신 신호에 대한 도래각을 추정하는 파라미터 추정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치 및 방법{Apparatus and method for estimating parameter of multi path signal}
본 발명은 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치 및 방법에 관한 것이다.
안테나 등의 센서를 이용하여 수신된 신호로부터 도래각(Angle of Arrival, AoA), 표적의 이동속도, 표적의 크기 및 모양, 전파지연시간, 송신된 데이터, 신호의 중심 주파수, 변조 방식 등의 파라미터를 추정해 내는 기술은 지속적으로 연구되고 있다.
다중 경로 신호의 도래각을 추정하거나, 추정하고자 하는 파라미터에 도래각이 포함된 경우, 파라미터를 추정하는 기술은 크게 두 가지 방법으로 설명할 수 있다.
첫 째, 다중 경로의 수보다 많은 수의 안테나 또는 센서를 이용하여 파라미터를 추정하는 방법이 있다. 이 경우, 다중경로 수보다 안테나 또는 센서의 수가 많을수록 파라미터 추정 정밀도가 향상된다. 하지만, 해당 방법을 이용하는 경우 센서 또는 안테나의 개수에 따라 추정 정밀도가 크게 달라지게 된다.
둘 째, 다중 경로의 수보다 적은 수의 안테나 또는 센서를 이용하여 파라미터를 추정하는 방법이 있다. 예를 들어, compressive sensing(CS) 기법을 이용하여 채널을 추정하는 경우, 다중 경로의 수보다 안테나 또는 센서의 수가 작더라도 신호의 도래각을 높은 정밀도로 추정할 수 있다. 하지만, 해당 방법을 이용하는 경우 파라미터를 추정하기 위한 계산 복잡도가 증가하게 된다.
국내공개특허 제10-2010-0133830호
본 발명의 목적은, 적은 수의 안테나 또는 센서를 이용하여 낮은 복잡도를 가지면서도 다중 경로 신호의 파라미터를 높은 정밀도로 추정하도록 하는 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 장치는, 복수 개의 안테나를 통해 수신된 각 수신 신호를 선처리하는 복수 개의 선처리부, 선처리된 각 수신 신호의 파라미터 집합이 도플러 주파수 및 도래각 축에서 성긴 성질을 갖도록 근사화하는 복수 개의 파라미터 변환부, 및 도플러 주파수 및 도래각 축의 각 주파수 영역에서 복수 개의 수신 신호에 대한 도래각을 추정하는 파라미터 추정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 파라미터 변환부는, 샘플링 시간 간격 및 FFT 크기에 근거하여, 도플러 주파수 이동량의 후보군을 FFT 행렬의 기저(basis) 성분으로 근사화하는 것을 특징으로 한다.
상기 파라미터 변환부는, 아래 조건을 만족하는 샘플링 시간 간격을 결정하는 것을 특징으로 한다.
Figure pat00001
(여기서, Ts는 샘플링 시간 간격, fd k는 k 번째 경로 신호의 도플러 주파수 이동량임.)
상기 파라미터 특성 부정부는, FFT 행렬의 기저(basis) 성분 간의 주파수 차이가 도플러 주파수 이동량 간의 차이보다 작은 값을 갖는 FFT 크기를 결정하는 것을 특징으로 한다.
상기 파라미터 변환부는, 아래 조건을 만족하는 FFT의 크기를 결정하는 것을 특징으로 한다.
Figure pat00002
(여기서, M은 Ts로 샘플링된 신호의 수, Ts는 샘플링 시간 간격, fd k는 k 번째 경로 신호의 도플러 주파수 이동량임.)
상기 파라미터 변환부는, 도플러 주파수 이동량의 후보군을 FFT 행렬의 기저(basis) 성분으로 근사화한 신호로부터 상기 도플러 주파수 이동량에 대한 각 주파수 성분을 추정하는 것을 특징으로 한다.
상기 파라미터 추정부는, 도플러 주파수-도래각(Doppler-AoA) 축에서 성긴 성질을 갖도록 처리된 경로 신호의 각 도플러 주파수의 영역에서 도래각(AoA)을 추정하는 것을 특징으로 한다.
한편, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 다중 경로 신호의 파라미터 추정 방법은, 복수 개의 안테나를 통해 수신된 각 경로 신호를 선처리하는 단계, 선처리된 각 경로 신호의 파라미터 집합이 도플러 주파수 및 도래각 축에서 성긴 성질을 갖도록 근사화하는 단계, 및 도플러 주파수 및 도래각 축의 각 주파수 영역에서 복수 개의 수신 신호에 대한 도래각을 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 본 발명의 목적은, 적은 수의 안테나 또는 센서를 이용하여 낮은 복잡도를 가지면서도 다중 경로 신호의 파라미터를 높은 정밀도로 추정할 수 있는 이점이 있다.
도 1은 본 발명에 따른 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 다중 경로 신호의 파라미터 추정 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 3은 도 2의 파라미터 근사화 과정에 대한 세부 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 장치가 적용된 컴퓨팅 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명에 따른 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치의 구성을 설명하는데 참조되는 도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치(이하에서는 '파라미터 추정 장치'라 칭하도록 한다.)는 안테나(110), 신호 선처리부(pre-processor)(130), 파라미터 변환부(Parameter sparsifier)(150) 및 파라미터 추정부(170)를 포함할 수 있다.
여기서, 안테나(110), 신호 선처리부(130) 및 파라미터 변환부(150)는 복수 개가 구비될 수 있다. 일 예로, 안테나(110), 신호 선처리부(130) 및 파라미터 변환부(150)는 각각 K개가 구비될 수 있으며, K 개의 안테나(110)는 L 개의 다중 경로 신호를 수신할 수 있다.
안테나(110)는 특정 경로 채널의 신호를 수신하는 역할을 한다. 안테나(110)는 센서로 대체될 수도 있다. 본 발명에 따른 파라미터 추정 장치는 K 개의 안테나(110) 또는 센서를 등간격 선형 어레이(uniform linear array, ULA) 형태로 구현할 수 있다. 다만, 이하의 실시예에서는 안테나(110)로 구현된 것으로 실시예를 설명하도록 한다.
일 예로, 다중 경로 채널을 통해 송신된 신호의 중심 주파수가 fc 인 경우, k번째 안테나(110)를 통해 수신된 수신 신호는 아래 [수학식 1]와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00003
여기서, θl은 l 번째 경로 신호의 도래각,
Figure pat00004
은 l 번째 경로 신호의 도플러 주파수 이동량, al은 l 번째 경로 신호의 채널 게인, Nk(t)는 백색 가우시안 잡음을 의미한다.
신호 선처리부(130)는 K개의 안테나(110) 중 대응하는 어느 하나의 안테나(110)로부터 수신한 수신 신호를 선처리하는 역할을 한다. 여기서, 신호 선처리부(130)는 다운 컨버터(down converter), 수신 필터, 샘플러, 직렬-병렬 컨버터(serial-to-parallel converter) 등을 포함할 수 있다.
[수학식 1]의 수신 신호(yk(t))는 신호 선처리부(130)의 다운 컨버터 및 수신 필터를 통과한 후에 샘플러에 의해 Ts 간격으로 샘플링될 수 있다. Ts 간격으로 샘플링된 M개의 신호는 [수학식 2]와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00005
여기서, m은 0부터 M-1 사이의 정수일 수 있다.
이때, M 개의 신호는 아래 [수학식 3]과 같이, 길이가 M 인 벡터로 정의할 수 있다.
Figure pat00006
여기서, W는 도플러 주파수 이동량을 의미하며, 다음과 같은 행렬로 나타낼 수 있다.
Figure pat00007
,
D는 도래각(θ)을 포함하는 행렬을 의미하며,
Figure pat00008
와 같이 나타낼 수 있다. 또한, a는 다중 경로 신호의 이득을 의미하며,
Figure pat00009
와 같이 나타낼 수 있다.
파라미터 변환부(150)는 신호 선처리부(130)에 의해 선처리된 각 수신 신호에 포함된 파라미터를 성기게 만드는 역할을 한다. 다시 말해, 파라미터 변환부(150)는 선처리된 각 수신 신호의 파라미터 집합(parameter set)을 특정 축(domain)에서 성긴(sparse) 성질을 갖도록 처리한다. 여기서, 파라미터 집합은 도래각(Angle of Arrival, AoA) 및 도플러 주파수(Doppler frequency)를 포함할 수 있다. 이 경우, 파라미터 r집합이 특정 축에서 성긴 성질을 갖기 때문에 이후 파라미터 추정부(170)에서 도래각을 추정하는 것이 용이해질 수 있다.
일 예로, 파라미터 변환부(150)는 선처리된 수신 신호를 도플러 주파수-도래각(Doppler-AoA) 축에서 성기도록 만드는 고속 푸리에 주파수 변환(fast Fourier transform, FFT) 유닛일 수 있다.
파라미터 변환부(150)는 도플러 주파수 이동량의 후보군을 FFT 행렬의 기저(basis) 성분으로 근사화하기 위해, 샘플링 시간 간격 및 FFT 크기를 결정하도록 한다. 여기서, 샘플링 시간 간격은 도플러 주파수 이동량의 최대값을 추출할 수 있을 정도로 큰 값으로 결정되어야 한다. 일 예로, 파라미터 변환부(150)는 샘플링 시간 간격을 아래 [수학식 4]의 조건을 만족하는 값으로 결정할 수 있다.
Figure pat00010
또한, 도플러 주파수 이동량을 확실히 구분하기 위해, FFT 행렬의 기저(basis) 성분 간의 주파수 차이는 도플러 주파수 이동량 간의 차이보다 충분히 작아야 한다. 따라서, FFT는 도플러 주파수들의 차이를 구분할 수 있을 정도로 충분히 큰 샘플링 크기를 가져야 한다. 일 예로, 파라미터 변환부(150)는 샘플링 수가 아래 [수학식 5]의 조건을 만족하는 FFT를 결정할 수 있다.
Figure pat00011
이에, 파라미터 변환부(150)는 앞서 결정된 샘플링 시간 간격 및 FFT 크기에 근거하여, 도플러 주파수 이동량의 후보군을 FFT 행렬의 시저(basis) 성분으로 근사화한다. 이때, FFT 행렬의 기저(basis) 성분으로 근사화된 도플러 주파수 이동량은 아래 [수학식 6]과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00012
[수학식 6]을 통해 도플러 주파수 이동량을 근사화하는 경우, 파라미터 변환부(150)는 수신 신호의 도플러 주파수 이동량에 대한 각 주파수 성분을 정밀하게 추정할 수 있다. 여기서, 파라미터 변환부(150)는 아래 [수학식 7]과 같이 도플러 주파수 이동량의 각 주파수 성분을 추정할 수 있다.
Figure pat00013
[수학식 7]과 같이 도플러 주파수 이동량은 각각의 주파수 성분으로 구분될 수 있다. 여기서, zn,0 성분은 도플러 주파수가 0으로 근사화된 DC 성분을 의미한다. 또한, zn,1 성분은 도플러 주파수가 1/MTs로 근사화된 1/MTs 성분을 의미한다. 또한, zn,(M/2)-1 성분은 도플러 주파수가 1/2Ts로 근사화된 (1/2Ts - 1/MTs) 성분을 의미한다. 또한, zn,M/2 성분은 도플러 주파수가 -1/2Ts로 근사화된 -1/2Ts 성분이다. 또한, zn,M-1 성분은 도플러 주파수가 -1/mTs로 근사화된 -1/mTs 성분을 의미한다.
이에, 파라미터 추정부(170)는 파라미터 변환부(150)에 의해 추정된 각 주파수 성분별로 다중 경로 신호의 도래각을 추정할 수 있다.
파라미터 추정부(170)는 파라미터가 특정 축에서 성긴 성질을 갖도록 처리된 수신 신호로부터 도래각을 추정하는 역할을 한다. 여기서, 파라미터 추정부(170)는 conjugate beamforming(CBF), multiple signal classification(MUSIC), estimation of signal parameters via rotation invariance techniques(ESPRIT), minimum variance distortionless response(MVDR) 또는 compressive sensing(CS) 유닛이 해당될 수 있다.
이때, 파라미터 추정부(170)는 수신 신호의 도래각을 각 파라미터 영역(parameter region)에서 추정할 수 있다. 일 예로, 파라미터 추정부(170)는 도플러 주파수-도래각(Doppler-AoA) 축에서 성긴 성질을 갖도록 처리된 신호를 각 도플러 주파수의 영역에서 도래각(AoA)을 추정할 수 있다.
일 예로, 샘플링된 벡터를 FFT 하면 하나의 안테나(110)에 수신되는 경로 신호는 도플러 주파수 이동량으로 구분할 수 있다. 만약 이렇게 구분된 경로가 FFT에 의해 나누어진 각 주파수 bin 안에 최대 하나씩만 존재한다고 가정하면, 파라미터 추정부(170)는 K개의 안테나(110)로 수신된 신호의 위상 차이를 이용해 다중 경로 신호의 도래각을 쉽게 추정할 수 있다.
이하에서는, 파라미터 추정부(170)에서 다중 경로 신호의 도래각을 추정하는 동작를 각 실시예별로 설명하고자 한다.
<실시예 1> - 두 개의 안테나를 이용하여 다중 경로 신호의 도래각을 추정하는 예.
두 개의 안테나를 이용하여 다중 경로 신호를 수신하는 경우, 각 경로 신호를 FFT를 이용해 근사화하면 아래 [수학식 8]과 같이 least square 최적화 문제로 간략화하여 나타낼 수 있다.
Figure pat00014
여기서,
Figure pat00015
은 z1의 추정값으로, 각 도플러 주파수별 크기를 나타내며, D는 각 도플러 주파수별 도래각 정보를 담고 있는 위상(phase)을 나타낸다.
[수학식 8]에서, z1은 첫 번째 안테나에서 수신된 길이 M 벡터를 FFT하여 얻어진 벡터이고, z2는 첫 번째 안테나와 반 파장 간격으로 떨어져 있는 두 번째 안테나에서 수신된 길이 M 벡터를 FFT 하여 얻어진 벡터이다.
파라미터 추정부(170)는
Figure pat00016
을 추정하게 되는 것이며, 벡터의 각 엔트리는 FFT 행렬의 기저(basis) 성분을 고유벡터(eigenvector)로 가지는 고유값(eigenvalue)으로 이루어져 있다. 여기서, 각 엔트리의 위치는 해당 도플러 주파수 이동량 성분 크기를 나타낸다.
[수학식 8]의 최적화 문제를 풀기 위해 다중 경로 신호의 도래각 정보를 담고 있는 대각행렬 D를 안다고 가정했을 때, 파라미터 추정부(170)는 목적함수를 미분하여 1차 필요조건(first order necessary condition, FONC)을 얻게 되고 그 해로부터 아래 [수학식 9]와 같은 최적의
Figure pat00017
을 구할 수 있다.
Figure pat00018
[수학식 9]의
Figure pat00019
값을 다시 [수학식 8]에 대입하는 경우, 아래 [수학식 10]과 같이 대각행렬 D만의 식으로 나타낼 수 있다.
Figure pat00020
파라미터 추정부(170)는 [수학식 10]을 통해 쉽게 해를 구할 수 있다. [수학식 10]을 통해 구해진 해는 아래 [수학식 11]과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00021
여기서,
Figure pat00022
를 의미한다.
결과적으로, 첫 번째 안테나와 두 번째 안테나에서 수신한 경로 신호를 충분히 좁은 간격으로 샘플링한 후에 FFT를 한 신호를 이용하는 경우, 파라미터 추정부(170)는 아래 [수학식 12] 및 [수학식 13]과 같이 다중 경로 신호의 도플러 주파수 이동량과 도래각을 쉽게 추정할 수 있다.
Figure pat00023
<실시예 2> - 서로 다른 도플러 주파수 이동량과 도래각을 갖는 두 개의 다중 경로 신호를 두 개의 안테나를 사용하여 추정하는 예.
먼저, 두 개의 안테나를 이용해 두 개의 다중 경로 신호의 도플러 주파수와 도래각을 추정하기 위해 아래와 같이 가정할 수 있다.
- # of path = 2 with θ1, θ2
- Doppler frequency: fd 1 = 0, fd 2 =-50
- Path of gain : a1 = a2 = 1
- M=4, Ts = 1/100 [sec]
상기와 같이 가정하는 경우, 파라미터 추정부(170)는 두 번째 안테나에서 수신된 신호로 만들어진 벡터 성분을 이용하여 [아래 수학식 13]과 같이 도플러 주파수 이동량과 도래각을 쉽게 추정할 수 있다.
Figure pat00024
<실시예 3> - K 개의 안테나를 이용하여 주파수별 다중 경로 신호의 도래각을 추정하는 예.
<실시예 3>은 <실시예 1>의 결과를 확장하여 안테나의 수가 K개 일 때 주파수별 다중 경로 신호의 도래각을 추정하는 방법에 관한 것이다.
zk를 k번째 안테나에서 수신된 신호를 FFT하여 얻어진 벡터라고 정의하면 joint Doppler-AoA 추정 문제는 [수학식 14]와 같이 least square 문제로 근사화하여 나타낼 수 있다.
Figure pat00025
여기서,
Figure pat00026
,
Figure pat00027
, 그리고
Figure pat00028
를 의미한다.
파라미터 추정부(170)는 1차 필요조건(first order necessary condition, FONC)을 만족하는
Figure pat00029
을 [수학식 15]와 같이 산출할 수 있다.
Figure pat00030
여기서, 파라미터 추정부(170)는 [수학식 15]를 [수학식 14]에 대입하여 아래 [수학식 16]과 같은 최적화 수식을 산출할 수 있다.
Figure pat00031
따라서, 파라미터 추정부(170)는 [수학식 16]을 이용하여 아래 [수학식 17]과 같이 경로 신호의 도플러 주파수 이동량 및 도래각을 동시에 추정할 수 있다.
Figure pat00032
여기서, m = {0, 1, 2, ..., M-1} 일 수 있다.
<실시예 1> 및 <실시예 2>에서와 같이 두 개의 안테나를 이용하여 Doppler-AoA를 추정하는 경우와는 달리, <실시예 3>에서와 같이 K 개의 안테나를 이용하여 Doppler-AoA를 추정하는 경우, 그 해가 closed form으로 한 번에 나타나지는 않는다.
다만, <실시예 3>의 경우, [수학식 17]에서와 같이 M 개의 line search 문제를 풀어서 해를 얻을 수 있기 때문에 문제의 계산복잡도는 여전히 크지 않음을 알 수 있다.
<실시예 1> 내지 <실시예 3>에서와 같이, 본 발명에 따른 파라미터 추정 장치는 다중 경로 신호 사이의 도플러 주파수 이동량 차이를 이용해 다중 경로 신호를 우선적으로 구분할 수 있기 때문에 적은 수의 안테나 또는 센서를 이용하더라도 다수의 다중 경로 신호의 도래각을 높은 정밀도로 추정할 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 파라미터 추정 장치는 Doppler-AoA 추정을 위해 풀어야 하는 최적화 문제도 낮은 계산 복잡도가 요구되며, 특히 두 개의 안테나만을 사용할 경우 최적화 문제의 해를 바로 구할 수 있어 최적의 해를 구하기 위한 계산 부담이 거의 없게 된다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 파라미터 추정 장치의 동작 흐름을 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 2는 파라미터 추정 방법에 대한 동작 흐름을 나타낸 것이고, 도 3은 파라미터 특성 변환 단계의 세부 동작 흐름을 나타낸 것이다.
도 2 및 도 3을 참조하면, 파라미터 추정 장치는 K 개의 안테나를 이용하여 L 개의 경로 신호를 수신할 수 있다. 이때, K 개의 안테나를 통해 수신된 신호는 각 안테나에 대응하는 신호 선처리부(130)로 전달될 수 있다. 각 신호 선처리부(130)는 다운 컨버터(down converter), 수신 필터, 샘플러, 직렬-병렬 컨버터 등을 이용하여 수신 신호를 선처리한다(S200). 'S200' 과정에서 선처리된 신호는 각 신호 선처리부(130)에 대응하는 파라미터 변환부(150)로 전달될 수 있다.
각 파라미터 변환부(150)는 선처리된 수신 신호에 포함된 파라미터 집합이 특정 축에서 성긴 성질을 갖도록 변환할 수 있다(S300).
여기서, 각 파라미터 변환부(150)는 'S300' 과정 수행 시, 도 3에서와 같이, 샘플링 시간 간격 및 FFT 크기를 결정하고(S310, S320), 결정된 샘플링 시간 간격 및 FFT 크기에 근거하여 도플러 주파수 이동량의 후보군을 FFT 행렬의 기저(basis) 성분으로 근사화하도록 한다(S330). 이때, 각 파라미터 변환부(150)는 수신 신호의 도플러 주파수 이동량에 대한 각 주파수 성분을 추정할 수 있다(S340).
각 파라미터 변환부(150)는 근사화된 신호를 각 도플러 주파수 이동량에 대한 각 주파수 성분 정보와 함께 파라미터 추정부(170)로 전달할 수 있다.
파라미터 추정부(170)는 'S340' 과정에서 추정된 각 주파수 성분별로 다중 경로 신호의 도래각을 추정할 수 있다(S400).
'S100' 내지 'S400' 과정을 수행하는 구체적인 알고리즘 및 수식에 대해서는 도 1의 설명을 참조하도록 한다.
상기에서와 같이 동작하는 본 실시예에 따른 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치는 독립적인 하드웨어 장치 형태로 구현될 수 있으며, 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치의 신호 선처리부(130), 파라미터 변환부(150) 및 파라미터 추정부(170)는 각각의 프로세서로서 구현될 수 있다. 한편, 본 실시예에 따른 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치는 적어도 하나 이상의 프로세서(processor)로서 마이크로 프로세서나 범용 컴퓨터 시스템과 같은 다른 하드웨어 장치에 포함된 형태로 구동될 수 있다.
도 4는 본 발명에 따른 장치가 적용된 컴퓨팅 시스템을 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.
프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대한 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory) 및 RAM(Random Access Memory)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
110: 안테나
130: 신호 선처리부
150: 파라미터 변환부
170: 파라미터 추정부

Claims (14)

  1. 복수 개의 안테나를 통해 수신된 각 수신 신호를 선처리하는 복수 개의 선처리부;
    선처리된 각 수신 신호의 파라미터 집합이 도플러 주파수 및 도래각 축에서 성긴 성질을 갖도록 근사화하는 복수 개의 파라미터 변환부; 및
    도플러 주파수 및 도래각 축의 각 주파수 영역에서 복수 개의 수신 신호에 대한 도래각을 추정하는 파라미터 추정부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 파라미터 변환부는,
    샘플링 시간 간격 및 FFT 크기에 근거하여, 도플러 주파수 이동량의 후보군을 FFT 행렬의 기저(basis) 성분으로 근사화하는 것을 특징으로 하는 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 파라미터 변환부는,
    아래 조건을 만족하는 샘플링 시간 간격을 결정하는 것을 특징으로 하는 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치.
    Figure pat00033

    (여기서, Ts는 샘플링 시간 간격, fd k는 k 번째 경로 신호의 도플러 주파수 이동량임.)
  4. 청구항 2에 있어서,
    상기 파라미터 특성 부정부는,
    FFT 행렬의 기저(basis) 성분 간의 주파수 차이가 도플러 주파수 이동량 간의 차이보다 작은 값을 갖는 FFT 크기를 결정하는 것을 특징으로 하는 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치.
  5. 청구항 2에 있어서,
    상기 파라미터 변환부는,
    아래 조건을 만족하는 FFT의 크기를 결정하는 것을 특징으로 하는 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치.
    Figure pat00034

    (여기서, M은 Ts로 샘플링된 신호의 수, Ts는 샘플링 시간 간격, fd k는 k 번째 경로 신호의 도플러 주파수 이동량임.)
  6. 청구항 2에 있어서,
    상기 파라미터 변환부는,
    도플러 주파수 이동량의 후보군을 FFT 행렬의 기저(basis) 성분으로 근사화한 신호로부터 상기 도플러 주파수 이동량에 대한 각 주파수 성분을 추정하는 것을 특징으로 하는 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 파라미터 추정부는,
    도플러 주파수-도래각 축에서 성긴 성질을 갖도록 처리된 경로 신호의 각 도플러 주파수의 영역에서 도래각을 추정하는 것을 특징으로 하는 다중 경로 신호의 파라미터 추정 장치.
  8. 복수 개의 안테나를 통해 수신된 각 경로 신호를 선처리하는 단계;
    선처리된 각 경로 신호의 파라미터 집합이 도플러 주파수 및 도래각 축에서 성긴 성질을 갖도록 근사화하는 단계; 및
    도플러 주파수 및 도래각 축의 각 주파수 영역에서 복수 개의 수신 신호에 대한 도래각을 추정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 경로 신호의 파라미터 추정 방법.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 근사화하는 단계는,
    샘플링 시간 간격 및 FFT 크기에 근거하여, 도플러 주파수 이동량의 후보군을 FFT 행렬의 기저(basis) 성분으로 근사화하는 것을 특징으로 하는 다중 경로 신호의 파라미터 추정 방법.
  10. 청구항 8에 있어서,
    상기 근사화하는 단계는,
    아래 조건을 만족하는 샘플링 시간 간격을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 경로 신호의 파라미터 추정 방법.
    Figure pat00035

    (여기서, Ts는 샘플링 시간 간격, fd k는 k 번째 경로 신호의 도플러 주파수 이동량임.)
  11. 청구항 8에 있어서,
    상기 근사화하는 단계는,
    FFT 행렬의 기저(basis) 성분 간의 주파수 차이가 도플러 주파수 이동량 간의 차이보다 작은 값을 갖는 FFT 크기를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 경로 신호의 파라미터 추정 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 FFT 크기를 결정하는 단계는,
    아래 조건을 만족하는 FFT의 크기를 결정하는 것을 특징으로 하는 다중 경로 신호의 파라미터 추정 방법.
    Figure pat00036

    (여기서, M은 Ts로 샘플링된 신호의 수, Ts는 샘플링 시간 간격, fd k는 k 번째 경로 신호의 도플러 주파수 이동량임.)
  13. 청구항 8에 있어서,
    상기 근사화하는 단계는,
    도플러 주파수 이동량의 후보군을 FFT 행렬의 기저(basis) 성분으로 근사화한 신호로부터 상기 도플러 주파수 이동량에 대한 각 주파수 성분을 추정하는 것을 특징으로 하는 다중 경로 신호의 파라미터 추정 방법.
  14. 청구항 8에 있어서,
    상기 도래각을 추정하는 단계는,
    도플러 주파수-도래각 축에서 성긴 성질을 갖도록 처리된 경로 신호의 각 도플러 주파수의 영역에서 도래각을 추정하는 것을 특징으로 하는 다중 경로 신호의 파라미터 추정 방법.
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