KR20170097799A - Lte 시스템에서 간섭 파라미터의 블라인드 검출을 위한 장치 및 방법 - Google Patents

Lte 시스템에서 간섭 파라미터의 블라인드 검출을 위한 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

장치 및 방법이 제공된다. 방법은, 서빙 신호(serving signal)와 간섭 신호(interference signal)를 포함하는 신호를 수신하고, 상기 서빙 신호 및 상기 간섭 신호에 대해 가우시안 근사화(Gaussian approximation; GA)를 적용하고, 공동으로(jointly), 상기 가우시안 근사화가 적용된 서빙 신호 및 상기 가우시안 근사화가 적용된 간섭 신호에 대한, 랭크(rank)의 ML 솔루션(maximum likelihood (ML) solution), TPR(traffic to pilot ratio) 및 프리코딩 매트릭스 인덱스(precoding matrix index)를 결정하는 것을 포함한다.

Description

LTE 시스템에서 간섭 파라미터의 블라인드 검출을 위한 장치 및 방법 {METHOD AND APPARATUS FOR BLIND DETECTION OF INTERFERENCE PARAMETERS IN LTE SYSTEM}
본 발명은 일반적으로 통신(telecommunication)에 관한 것이다. 좀 더 구체적으로, 본 발명은 LTE(long term evolution) 시스템에서 간섭 패턴(interference patterns)의 블라인드 검출(blind detection)을 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
NAICS(Network assisted interference cancellation and suppression)는, 전송 속도(transmission rate)를 증가시킬 수 있는 능력 때문에, 3세대 파트너쉽 프로젝트(3rd Generation Partnership Project: 3GPP)에서 많은 주목을 받아왔고, 이는 3GPP의 릴리스 12(Release 12)에서 선택 기능(optional feature)으로 채택되었었다. 현재의 간섭 신호에서, 결합최대우도측정(joint maximum-likelihood(ML) detection)은 상당한 퍼포먼스 이득을 제공할 수 있다.
그러나, 결합 검출을 수행하기 위해, 채널, 전송 모드(transmission mode; TM), CRS(cell-specific reference signal) 포트(TM1-TM7)의 수, DMRS(demodulation reference signal) 포트(TM8-TM10)의 수, 프리코딩 에너지(precoding power;
Figure pat00001
)와 전송된 에너지(transmitted power)(
Figure pat00002
Figure pat00003
Figure pat00004
)(TM1-TM7), 랭크 인디케이터(rank indicator; RI), 프리코딩 매트릭스 인디케이터(pre-coding matrix indicator; PMI) 및 모듈레이션 순서(modulation order)와 같은, 간섭 동적 파라미터(interference dynamic parameters)들을 반드시 알고있어야 한다.
종래의 수신기는 부가 백색 가우스 잡음(additive white Gaussian noise; AWGN)으로써 동일 채널 간섭(co-channel interference)을 고려한다. NAICS는, 모듈레이션 순서, 프리코딩, 랭크 및 TPR(traffic to pilot ratio)의 결합최대우도측정의 매우 높은 복잡성을 포함하여, LTE 다운링크 채널에서 용량 및 퍼포먼스 문제를 다루기 위해 도입되었었다.
제한된 백홀(back-haul) 및 eNB(evolved node B) 에서 UE(user equipment)까지의 제어 채널 리소스 때문에, 모든 간섭 셀 동적 파라미터에 관한 정보와 함께 UE를 제공하는 것은 불가능할 수 있다. 동적 파라미터의 일부분은 UE에 부가 정보로서 제공될 수 있고, 다른 파라미터들은 UE에 의한 블라인드 검출을 위해 남아있을 수 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 간섭 파라미터의 복잡성을 감소시킬 수 있는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 방법은, 서빙 신호(serving signal)와 간섭 신호(interference signal)를 포함하는 신호를 수신하고, 서빙 신호 및 간섭 신호에 대해 가우시안 근사화(Gaussian approximation; GA)를 적용하고, 공동으로(jointly), 가우시안 근사화가 적용된 서빙 신호 및 가우시안 근사화가 적용된 간섭 신호에 대한, 랭크(rank)의 ML 솔루션(maximum likelihood (ML) solution), TPR(traffic to pilot ratio) 및 프리코딩 매트릭스 인덱스(precoding matrix index)를 결정하는 것을 포함한다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 장치는, 서빙 신호 및 간섭 신호를 포함하는 신호를 수신하는 안테나 및 상기 서빙 신호 및 상기 간섭 신호에 대해 가우시안 근사화(Gaussian approximation; GA)를 적용하는 프로세서로서, 공동으로(jointly), 상기 가우시안 근사화가 적용된 서빙 신호 및 상기 가우시안 근사화가 적용된 간섭 신호에 대해 프리코딩 매트릭스 인덱스(precoding matrix index), TPR(traffic to pilot ratio) 및 랭크(rank)의 ML 솔루션(maximum likelihood (ML) solution)을 결정하는 프로세서를 포함할 수 있다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
도 1은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 장치의 블록 다이어그램이다.
이하에서, 본 발명의 실시예들은 첨부된 도면을 참고하여 상세한 사항들이 기재되어있다. 동일한 구성 요소들은 비록 다른 도면에 도시되어 있을지라도, 동일한 참조 번호를 나타낸다. 이하의 설명에서, 상세한 구성 및 구성요소들에 대한 설명은, 단지 본 발명의 실시예들에 전체적인 이해를 뒷받침하기 위해 제공되는 것일 뿐이다. 그러므로, 본 명세서에 기재된 실시예들의 다양한 변형 및 수정은, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 이루어질 수 있다. 나아가, 잘 알려진 기능 및 구성에 대한 기재는, 명확성과 편의를 위해 생략되었다. 아래에 기재된 용어들은 본 발명의 기술적 사상에서의 기능을 고려하여 정의되었고, 이는 사용자의 의도 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서 용어의 정의는 명세서 전체의 내용에 기초하여 결정되었다.
비록 제1, 제2 등이 다양한 소자, 구성요소 및/또는 섹션들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 소자, 구성요소 및/또는 섹션들은 이들 용어에 의해 제한되지 않음은 물론이다. 이들 용어들은 단지 하나의 소자, 구성요소 또는 섹션들을 다른 소자, 구성요소 또는 섹션들과 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 소자, 제1 구성요소 또는 제1 섹션은 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 소자, 제2 구성요소 또는 제2 섹션일 수도 있음은 물론이다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 블라인드 간섭 파라미터 식별은 NAICS LTE 시나리오에서, 서빙(serving) 및 간섭 신호의 결합 검출과 함께 전체적인 서빙 셀 검출(serving cell detection)의 질을 향상시키기 위해 사용되는 것으로 제공될 수 있다. 본 발명의 기술적 사상에 따른 장치 및 방법은, 두 개의 CRS 안테나 포트와 함께 CRS-기반 TM(예를 들어, TM1-TM7)에 적용될 수 있다. 나아가, 본 발명의 기술적 사상에 따른 장치 및 방법은, 하나의 CRS 안테나 포트에도 적용될 수 있다. CRS 안테나 포트의 수는, RRC(radio resource control) 시그너링(signaling)에 의해 NAISC UE에 제공될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 랭크, 프리코딩 및 전송된 에너지(비-CRS OFDM 심볼을 위한
Figure pat00005
및 CRS OFDM 심볼을 위한
Figure pat00006
) 식별을 위한 저 복잡성 식별 스킴(low complexity identification scheme)이 제공될 수 있다. 실시예들은 LTE 릴리스 12 특징들 중 하나로써 NAICS를 지지하고 간섭 파라미터 식별을 지지하기 위한 모뎀의 부분일 수 있다. 본 발명의 기술적 사상에 따른 장치 및 방법은, 간섭 신호의 랭크, 프리코딩 인덱스 및 TPR 의 식별을 제공할 수 있다. TPR은 파일럿 심볼에 대한 데이터 심볼의 에너지 비율을 제공할 수 있다.
본 발명의 기술적 사상에 따른 장치 및 방법은, 프리코딩 방법론과 TPR 의 식별을 단순화하기 위해, 서빙 및 간섭 신호 모두를 GA에 적용시킬 수 있다. 본 발명의 기술적 사상에 따른 장치 빛 방법은 또한, 서빙 및 간섭 신호 모두가 존재하는 곳에서 간섭 식별의 특별 케이스인 서빙 신호 무효화(cancellation) 후에 구현될 수 있다. 간섭 및 서빙 신호의 GA는 본 발명이 TPR을 검출하고, 랭크 1과 랭크2/SFBC(space frequency block decoding)를 구분하고, 랭크 1 프리코딩을 검출하고, 랭크 2와 SFBC 케이스를 구분하기 위한 랭크 2 프리코딩 식별을 제공하는 것을 가능하게 할 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에서, GA(Gaussian approximation) 스킴을 갖는 ML 식별은 더욱 정확해질 수 있다. 이는 K 팩터에 의한 로그 계산(logarithm calculations) 및 요구되는 분할의 수를 감소시킬 수 있다. 여기서 K는 검출에 사용되는 리소스 구성 요소(resource elements; REs)의 개수이다. 예를 들어, 오직 하나의 분할 및 하나의 로그 계산은, 각각 리소스 블록(resource block; RB)을 요구할 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에서, GA는 간섭 파라미터의 복잡성을 감소시킬 수 있다. 또한, GA 후의 프리코딩, 랭크 및 TPR의 결합 검출은, 낮은 복잡성 스킴에서 제공될 수 있다. 나아가, 랭크 2 간섭이 결정된 후의 낮은 복잡성 랭크 2 프리코딩 식별이 제공될 수 있다.
이하에서, 도 1을 참조하여 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 LTE 시스템에서 간섭 파라미터의 블라인드 검출을 위한 장치 및 방법에 대해 설명한다.
도 1은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 간섭 파라미터의 블라인드 검출 방법의 순서도이다.
도 1을 참조하면, 복수의 간섭 셀들이 있는 경우, NAICE UE는, 수신된 에너지 관측(power observation), 예를 들어, RSP(received signal power)에 기초하여, RRC-시그널 지원 셀(RRC-signaled candidate cell) 중 가장 강한 간섭 셀을 결정할 수 있다. 다시 말해서, 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법은, 지배적인(dominant) 간섭 신호를 처리할 수 있다.
단계(101)에서, 신호가 수신될 수 있다. 신호는, 서빙 신호와 간섭 신호를 포함할 수 있다. 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 방법에 따르면, 전송에 기초한 CRS, 예를 들어, TM1-TM7이 진행될 수 있다. CRS 안테나 포트의 수는 RRC 시그널링에 의해 NAICS UE에 제공될 수 있다. 하나의 CRS 안테나 포트의 경우, TPR 및 모듈레이션 순서는 구분될 수 있다. 두 개의 CRS 안테나 포트의 경우, TPR, 랭크, 프리코딩 및 모듈레이션 순서는 구분될 수 있다. 두 개의 CRS 안테나 포트를 위한 랭크, 프리코딩 및 TPR 식별이 제공될 수 있다. 또한, 하나의 CRS 안테나 포트를 위한 TPR 식별도 제공될 수 있다.
지배적인 간섭 UE만 고려하면, k번째 RE에서 서빙 신호가 있을 때의 수신된 신호는 식 1과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00007
(식 1)
Figure pat00008
는
Figure pat00009
일 때 서빙 eNodeB에서 UE까지와
Figure pat00010
일 때 간섭 셀에서 UE까지의 유효 채널 매트릭스를 나타낸다.
Figure pat00011
Figure pat00012
는 간섭 신호의 TPR을 나타낸다.
Figure pat00013
는
Figure pat00014
전송 신호 벡터이다.
Figure pat00015
는 전송 레이어의 개수를 나타낸다.
Figure pat00016
는 공분산
Figure pat00017
을 갖는 AWGN 벡터를 나타낸다.
I 번째 층의 전송 심볼
Figure pat00018
는,
Figure pat00019
의 카디널리티(cardinality)를 갖는 몇몇 배열(constellation)
Figure pat00020
로부터 선택될 수 있다. 여기서
Figure pat00021
는 이미 알고 있는 값이고,
Figure pat00022
는 미지수일 수 있다. 또한, NAICS UE는
Figure pat00023
를 맹목적으로(blindly) 검출할 수 있다. 앞서 검토한 바와 같이,
Figure pat00024
는 유효 채널 매트릭스를 나타낼 수 있다. 유효 채널 매트릭스는,
Figure pat00025
및
Figure pat00026
와 같이, 매트릭스
Figure pat00027
및 프리코딩 매트릭스
Figure pat00028
로 쓰여질 수 있다.
NAICS UE는
Figure pat00029
를 측정할 수 있으나,
Figure pat00030
는 미지수일 수 있다. 여기서,
Figure pat00031
는 간섭 프리코딩 인덱스를 나타낼 수 있다. 또한,
Figure pat00032
는 간섭 랭크를 나타낼 수 있다. 랭크 1일 때, 프리코딩 매트릭스는,
Figure pat00033
와 같이 나타낼 수 있다.
또한, 랭크 2일 때, 프리코딩 매트릭스는,
Figure pat00034
.와 같이 나타낼 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, NAISC UE는 간섭 랭크
Figure pat00035
, 간섭 프리코딩 인덱스
Figure pat00036
및 간섭 TPR
Figure pat00037
을 맹목적으로 검출할 수 있다.
단계(103)에서, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템은, 수신된 신호에서 서빙 신호가 무효화 되었는지 아닌지 결정할 수 있다.
NAICS에서, 서빙 신호의 CRC(cyclic redundancy check)가 실패한 경우 간섭 파라미터 식별은, 결합 검출을 가능하게 하고 서빙 시그널 검출 퍼포먼스 향상을 위해 수행될 수 있다. 디코더의 출력은, 소프트 간섭 무효화에 의해, 간섭 파라미터 식별에서 서빙 신호의 디코딩 후에 이용될 수 있다. 만약
Figure pat00038
가 서빙 신호의 소프트 측정으로서 정의된다면, 무효화 후에 식 2가 다음과 같이 얻어질 수 있다.
Figure pat00039
(식 2)
만약 수신된 신호로부터 서빙 신호가 무효화되는 경우, 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 표본 공분산 매트릭스(sampled covariance matrix)는, 단계(107)에서 결정될 수 있다.
나아가,
Figure pat00040
는 잔여 신호 및 노이즈의 공분산 행력에 대해, 다음의 식 3과 같이 좀 더 백색 잡음(예를 들면 더 백색으로(whitened))처럼 되도록 수정될 수 있다.
Figure pat00041
(식 3)
Figure pat00042
는 디코더 출력 LLRs(log-likelihood ratios)을 이용하여 계산될 수 있다. 그러므로, 백색화 매트릭스(whitening matrix)
Figure pat00043
를 적용하여, 식 4가 다음과 같이 얻어질 수 있다.
Figure pat00044
(식 4)
상기와 같이 식 4가 적용된 서빙 신호 무효화를 포함하는 시스템 모델은,
Figure pat00045
일 때 상기 식 1의 변화로서 간주될 수 있다.
Figure pat00046
,
Figure pat00047
및
Figure pat00048
일 때
Figure pat00049
값을 알고 있는 경우의 식 1이 제공되는 모델에 따르면, 식 5는 다음과 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00050
(식 5)
Figure pat00051
,
Figure pat00052
,
Figure pat00053
및
Figure pat00054
를 위한 결합 ML 검출은, 다음의 식 6과 같이 얻어질 수 있다.
Figure pat00055
(식 6)
단계(105) 또는 단계(107) 후에, 간섭 신호 랭크 상의 가정에 대한 공산 매트릭스(likelihood metrics), 프리코딩 매트릭스 인덱스(precoding matrix index; PMI), 및 간섭 신호 상의 GA를 갖는 에너지(power)는, 단계(109)에서 결정될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 서로 다른 파라미터들의 순차적인 검출이 제공될 수 있다. 공분산 매트릭스 인덱스(covariance matrix index; cmi) 및 TPR의 결합 식별은, 순차적인 검출의 첫번째 단계일 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법 및 시스템은, 다음의 식 7과 같이, 서빙 신호 및 간섭 신호 모두에 대해 GA를 적용할 수 있다.
Figure pat00056
(식 7)
GA는, 서빙 신호 무효화 후에 적용될 수 있다. 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법 및 시스템은, GA 후의 ML 솔루션(ML-GA)을 제공할 수 있다. 또한, 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법 및 시스템은, 복잡성을 감소시키기 위해, ML-GA 솔루션에 대해 근사법(approximation)을 더 제공할 수 있다. 나아가, 본 발명의 기술적 사상에 따른 방법 및 시스템은, 하드웨어 구현을 위해 실현 가능한 솔루션을 제공할 수 있다.
단계(111)에서, 공산 매트릭스를 최대화하는 가정이 결정될 수 있고, TPR(traffic to pilot ration)이 결정될 수 있다.
Figure pat00057
에 대한 상기 GA와 함께, 식 8은 다음과 같을 수 있다.
Figure pat00058
(식 8)
Figure pat00059
,
Figure pat00060
,
Figure pat00061
및
Figure pat00062
가 주어지는 경우,
Figure pat00063
는
Figure pat00064
의 함수일 수 있다. 다양한 랭크 1 프리코딩 인덱스들에 대해,
Figure pat00065
일 수 있다. (
Figure pat00066
) SFBC 및 랭크 2에 대해,
Figure pat00067
일 수 있다.
단계(113)에서, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템은, 수신된 신호 또는 서빙 신호가 뮤효화된 수신된 신호가 랭크 1인지 아닌지 결정할 수 있다. 단계(113)에서, 랭크 1과 랭크2/SFBC는 구분될 수 있다.
단계(115)에서, 만약 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템이, 단계(113)에서 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 랭크가 랭크 1인 것으로 결정한 경우, 랭크 1 PMI는 식별될 수 있고, TPR, 랭크 및 PMI는 리턴될 수 있다.
cmi 파라미터는, cmi 설정이
Figure pat00068
로써 정의될 때 정의될 수 있다. 여기서,
Figure pat00069
는,
Figure pat00070
의 프리코딩 인덱스를 갖는 랭크 1에 대응되면
Figure pat00071
(
Figure pat00072
Figure pat00073
Figure pat00074
)일 수 있고, SFBC 및 랭크 2에 대응되면
Figure pat00075
일 수 있다. 이 때 SFBC는 랭크 2와 구분되지 않을 수 있다. 또한, 그 어떤 정보도 랭크 2 프리코딩 인덱스에 관하여 제공되지 않을 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템은, 순차적인 블라인드 검출의 첫번째 단계로서 결합 TPR 및 CMI 검출을 제공할 수 있다. 만약 cmi가
Figure pat00076
로 식별되는 경우, 랭크 및 프리코딩을 알 수 있다. 그러나, 만약 cmi가
Figure pat00077
로 식별되는 경우, SFBC와 랭크 2는 구분되어야 한다.
단계(117)에서, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템이 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 랭크가 랭크 1인 것으로 결정하지 않는 경우, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템은, 송신 다이버시티(transmit diversity)가 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호에 제공되는지 결정할 수 있다.
다시 말해서, 만약 송신 다이버시티가 제공된다면, SFBC가 검출될 수 있다. 그렇지 않으면, 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 랭크는, 랭크 2일 수 있다. 본 발명의 몇몇 실시예에서, 블라인드 SFBC 검출 방법은, SFBC로부터 랭크 2를 구분하는 것을 적용할 수 있다.
만약 단계(117)에서 SFBC가 검출되는 경우, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템은, SFBC에 관한 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 PMI를 결정하고 TPR, 랭크 및 PMI를 리턴하는, 단계(115)로 되돌아갈 수 있다. 만약 SFBC가 단계(117)에서 결정되지 않는 경우, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템은, 단계(119)에서 랭크가 2인 것으로 결정할 수 있다.
단계(119)에서 랭크 2로 결정되는 경우, 본 발명의 기술적 사상에 따른 시스템은, 랭크 2의 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호를 위한 PMI를 결정하고, TPR, 랭크 및 PMI를 리턴하는 단계(115)로 되돌아갈 수 있다.
GA와 함께, 최대화되어야 할 공산 매트릭스는, 다음의 식 9와 같을 수 있다.
Figure pat00078
(식 9)
Figure pat00079
는 매트릭스
Figure pat00080
의 행렬식일 수 있다.
만약 식 10이 다음과 같이 정의되는 경우,
Figure pat00081
의 ML 결합 식별은 식 11에서와 같이 얻어질 수 있다. 여기서,
Figure pat00082
일 수 있다.
Figure pat00083
Figure pat00084
Figure pat00085
Figure pat00086
Figure pat00087
(식 10)
Figure pat00088
(식 11)
나아가, 만약 식 12 내지 식 15가 다음과 같이 정의되는 경우,
Figure pat00089
는 식 16에서와 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00090
Figure pat00091
Figure pat00092
(식 12)
Figure pat00093
Figure pat00094
Figure pat00095
(식 13)
Figure pat00096
(식 14)
Figure pat00097
(식 15)
Figure pat00098
(식 16)
서빙 신호의 존재 및 두 개의 CRS 안테나 포트를 이용하여, 식 17이 다음과 같이 얻어질 수 있다.
Figure pat00099
(식 17)
만약 서빙 신호가 무효화되고, 두 개의 CRS 안테나 포트가 사용되는 경우, 식 18이 다음과 같이 얻어질 수 있다.
Figure pat00100
(식 18)
여기서,
Figure pat00101
는 위의 식 4에서 얻어질 수 있다.
또한,
Figure pat00102
일 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 하나의 CRS 안테나 포트를 위한 TPR 검출이 제공될 수 있다. 하나의 CRS 안테나 포트의 경우, 프리코딩이 적용되지 않을 수 있다. 오직
Figure pat00103
가 정의될 수 있다. 그러므로, 식 19의 매트릭스는 다음과 같을 수 있다.
Figure pat00104
(식 19)
여기서,
Figure pat00105
는 알고 있는 값이고, (프리코딩의 함수는 아니다.)
Figure pat00106
가 식별될 수 있다.
식 17 및 식 18에서
Figure pat00107
및 식 19에서
Figure pat00108
의 계산의 복잡성은, 여전히 높을 수 있다.
Figure pat00109
가 결정되어야 하고,
Figure pat00110
의 분할은, 주어진 RB의 각 RE에 대해 수행되어야 하고 또한,
Figure pat00111
의 각 쌍에 대해 수행되어야 하기 때문이다. 여기서
Figure pat00112
는 하나의 가능한 가정을 나타낼 수 있다. 게다가, RB 당 15개의 가능한 가정들이 존재할 수 있다. (즉,
Figure pat00113
에 대한 3개의 가능성 및
Figure pat00114
에 대한 5개의 가능성이 존재할 수 있다.)
본 발명의 몇몇 실시예에서,
Figure pat00115
에 대한 추가적인 근사법이 제공될 수 있다. (예를 들어, ML-GA에 대한 추가적인 근사법) 추가적인 근사법은 하드웨어의 복잡성을 감소시킬 수 있다.
옌센 부등식(Jensen's inequality으로 인해, 식 20은 다음과 같을 수 있다.
Figure pat00116
(식 20)
식 20의 부등식은, 잡음 채널(static channel)에 대해 균등해질 수 있다. 예를 들어, 모든
Figure pat00117
및
Figure pat00118
에 대해
Figure pat00119
일 수 있다. 나아가,
Figure pat00120
는, 식 21과 같이 근사화될 수 있다.
Figure pat00121
(식 21)
식 21의 근사화는, 잡음 채널의 경우에 대해 정확해질 수 있다. 식 17을 식 20 및 식 21로 대체함에 따라, 식 22가 다음과 같이 얻어질 수 있다.
Figure pat00122
(식 22)
근사법은 K 팩터에 의한 로그 계산 및 분할에 필요한 수를 줄여줄 수 있다. 여기서 K는 적어도 하나의 RB에서 RE의 수이다.
계산의 복잡성은,
Figure pat00123
의 계산에서 좀 더 감소될 수 있다. 만약 각 가정에 대한
Figure pat00124
가 직접 계산된다면, RE 당 필요한 계산은 15개 가정들에 대한 것일 수 있다. 즉, cmi에 대한 5개의 가능성 및 3개의 가능한
Figure pat00125
값이 UE에 대해 신호가 보내지는 경우
Figure pat00126
에 대한 3개의 가능성일 수 있다. 만약
Figure pat00127
및
Figure pat00128
가 주어진다면, 식 23은 다음과 같이 먼저 결정될 수 있다.
Figure pat00129
(식 23)
여기서, 각 (
Figure pat00130
쌍에 대해, 가정 당 4회의 곱셈이 요구될 수 있다. 또한, 총 60회의 곱셈들 및 15개의 2x2 행렬식이 RE당 요구될 수 있다.
Figure pat00131
의 계산의 낮은 복잡성은 식 24에서 확인될 수 있다.
Figure pat00132
Figure pat00133
(식 24)
여기서,
Figure pat00134
일 수 있다.
또한,
Figure pat00135
일 수 있다.
Figure pat00136
인 경우,
Figure pat00137
는 랭크 1 매트릭스일 수 있고,
Figure pat00138
일 때
Figure pat00139
일 수 있다. 또한, 오직
Figure pat00140
만이
Figure pat00141
일 때 결정될 수 있다. 그러므로,
Figure pat00142
에 대한 식 25는 다음과 같다.
Figure pat00143
(식 25)
Figure pat00144
을 계산하기 위해, RE 당 12개의 2x2 매트릭스 행렬식이 요구되고, 최종적으로 RB 당 12K개의 2x2 매트릭스 행력식 및 6회의 곰셈이 요구될 수 있다.
만약 2x2 매트릭스 행렬식 계산이 2회의 곰셈을 요구한다면,
Figure pat00145
는 RE에 대해 직접적으로 계산될 수 있다.
또한, 이 경우
Figure pat00146
도 계산될 수 있고, RE 당 90회의 곰셈 및 RB 당 총 90K회의 곰셈이 요구될 수 있다. 그러나, 식 25가 사용될 수 있고, 이 경우 RE 당 오직 24회의 곰셈 및 RB 당 총 24K+6회의 곰셈만이 요구될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 식 18의 계산에서 서빙 신호의 무효화를 위해, ML-GA에 대한 추가적인 근사법이 적용될 수 있다. 여기서
Figure pat00147
는 15개의 가능한 가정들에 대해 계산될 수 있다. 결국, 식 26은 다음과 같을 수 있다.
Figure pat00148
(식 26)
식 26으로부터,
Figure pat00149
를 계산하는 것은, RE 당 오직 2x2 매트릭스 행렬식 및 RB 당 9회의 곱셈과 K개의 2x2 매트릭스 행렬식의 총합만을 요구할 수 있다.
만약 2x2 매트릭스 행렬식 계산이 두 개의 곱셈을 요구한다면,
Figure pat00150
은 RE 당 직접적으로 계산될 수 있고,
Figure pat00151
도 계산될 수 있다. 또한, RE 당 90회의 곱셈과 RB 당 총 90K회의 곱셈이 요구될 수 있다. 그러나, 식 26이 사용되면, RE 당 오직 2회의 곱셈과 RB 당 총 2K+9회의 곱셈만이 요구될 수 있다. 서빙 신호 무효화에 대해, 남아있는 서빙 신호 및 잡음에 대한 백색화(whitening)가 적용될 수 있다.
GA 방법 및 추가적인 근사화를 수행하는 GA 방법은, 프로젝션 방법 보다 좀 더 나은 TPR 및 결합 TPR-CMI 블라인드 검출 퍼포먼스를 제공할 수 있다. 또한, GA 방법은 추가적인 근사화를 수행하는 GA 방법과 비슷한 퍼포먼스를 행할 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 랭크 2 프리코딩 식별이 제공될 수 있다. 만약 수신된 신호가 랭크 2이고, TPR이 알려져있고, 서빙 신호가 무효화되었다면, 식 27은 다음과 같을 수 있다.
Figure pat00152
Figure pat00153
(식 27)
MMSE(minimum mean square error) 필터
Figure pat00154
는, 다음과 같이 얻어진 식 28에 적용될 수 있다.
Figure pat00155
(식 28)
이 때,
Figure pat00156
이고,
Figure pat00157
일 수 있다.
만약
Figure pat00158
와
Figure pat00159
가 정의된다면, 식 29 및 식 30은 다음과 같이 얻어질 수 있다.
Figure pat00160
(식 29)
Figure pat00161
(식 30)
QAM 시그너링과 함께,
Figure pat00162
및
Figure pat00163
에 대해,
Figure pat00164
일 수 있다.
그러므로, 랭크 2 프리코딩 인덱스를 나타낼 수 있는
Figure pat00165
및
Figure pat00166
에 대해, 선형 동작(linear iperation)은 없을 수 있다. 그러나,
Figure pat00167
가 주어지는 경우, 및
Figure pat00169
는 서로 다른 분포를 가질 수 있다. 그러므로, 몇몇 비선형 동작
Figure pat00170
Figure pat00171
Figure pat00172
및
Figure pat00173
인 프라퍼티(property)와 함께, 랭크 2 프리코딩 인덱스는 식 31 및 식 32에 기초하여 식별될 수 있다.
Figure pat00174
(식 31)
Figure pat00175
(식 32)
아래의 표 2는 QPSK, 16QAM 및 64QAM에서,
Figure pat00176
및
Figure pat00177
의 분포를 나타내고 있다.
모듈레이션 순서 가능한 값들(Possible Values) Corresponding Probabilities
QPSK
Figure pat00178
 0 1
Figure pat00179
 {-1,1}
Figure pat00180
16QAM
Figure pat00181
 {-1.6, -0.8, 0, 0.8, 1.6}
Figure pat00182
Figure pat00183
 {-3.6, -2.4, -2, -1.6, -1.2, -0.8, -0.4, 0.04, 0.8, 1.2, 1.6, 2, 2.4, 3.6}
Figure pat00184

Figure pat00185
64QAM
Figure pat00186
 {-2.29, .2.10, -1.91, -1.72, -1.53, -1.34, -1.15, -0.96, -0.77, -0.58, -0.39, -20, 0, 0.19, 0.38, 0.57, 0.76, 0.95, 1.14, 1.33, 1.52, 1.71, 1.90, 2.09, 2.28}
Figure pat00187

Figure pat00188

Figure pat00189

Figure pat00190
Figure pat00191
 64QAM 모듈레이션 하에서,
Figure pat00192
에 대해 71개의 서로 다른 가능성이 존재
비선형 동작
Figure pat00193
, 두 개의 서로 다른 동작인
Figure pat00194
및
Figure pat00195
이 이용될 수 있으나, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 다른 비선형 동작이 사용될 수 있음은 물론이다.
아래의 표 3은 서로 다른 모듈레이션 순서에 대해,
Figure pat00196
및
Figure pat00197
일 때
Figure pat00198
와
Figure pat00199
의 비교를 도시한 표이다.
모듈레이션 순서
Figure pat00200
Figure pat00201
QPSK
Figure pat00202
 0 0
Figure pat00203
Figure pat00204
Figure pat00205
16QAM
Figure pat00206
Figure pat00207
Figure pat00208
Figure pat00209
Figure pat00210
Figure pat00211
64QAM
Figure pat00212
Figure pat00213
Figure pat00214
Figure pat00215
Figure pat00216
Figure pat00217
앞서 설명한 비선형 함수들의 프라퍼티에 기초하여, 프리코딩 식별 규칙은 식 33과 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00218
(식 33)
여기서,
Figure pat00219
및
Figure pat00220
은 식 31 및 식 32에서 주어질 수 있다.
이하에서, 도 2를 참조하여 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 LTE 시스템에서 간섭 파라미터의 블라인드 검출을 위한 장치에 대해 설명한다. 설명의 명확성을 위해, 앞서 설명한 것과 중복되는 것은 생략한다.
도 2는 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른, 간섭 및 서빙 신호에 대한 GA를 이용하는 LTE 시스템에서 간섭 패턴의 블라인드 검출을 위한 장치(200)에 대한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 장치(200)는 안테나(201), 트랜스시버(transceiver)(203) 및 프로세서(205)를 포함할 수 있다.
안테나(201)는 신호를 수신할 수 있다. 신호는, 서빙 신호, 적어도 하나의 간섭 신호 또는 그들의 조합을 포함할 수 있다.
트랜스시버(203)는 수신되는 신호를 수신하기 위한 안테나(201)에 연결되는 입력과 출력을 포함할 수 있다.
프로세서(205)는 트랜스시버(203)의 출력에 연결되는 입력을 포함할 수 있다. 프로세서(205)는 수신된 신호에서 서빙 신호를 무효화하거나 하지 않을 수 있다. 만약 서빙 신호가 수신된 신호로부터 무효화되는 경우, 프로세서(205)는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 표본 공분산 매트릭스를 결정할 수 있다. 만약 서빙 신호가 수신된 신호로부터 무효화되지 않는 경우, 프로세서는 수신된 신호의 표본 공분산 매트릭스를 결정할 수 있다.
프로세서(205)는 간섭 신호 랭크, 프리코딩 매트릭스 및 간섭 신호 상의 GA에 대한 에너지에 대한 가정을 위해, 공산 매트릭스를 결정할 수 있다.
프로세서(205)는 공산 매트릭스를 최대화하는 가정을 결정할 수 있다.
공산 매트릭스를 최대화하는 가정이 결정된 후에, 프로세서(205)는 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호가 랭크 1인지 결정할 수 있다.
만약 프로세서(205)가 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 랭크가 랭크 1인 것으로 결정하는 경우, 프로세서(205)는 TPR을 식별할 수 있고, GA에 기초하여 랭크 1 프리코딩 인덱스를 검출할 수 있다.
만약 프로세서(205)가 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 랭크가 랭크 1이 아닌 것으로 결정하는 경우, 프로세서(205)는 전송 다이버시티가 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호에 제공되는지 아닌지 결정할 수 있다. 다시 말해서, 만약 전송 다이버시티가 존재한다면, SFBC가 검출될 것이다. 그렇지 않으면, 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 랭크는 랭크 2 일 수 있다. 본 발명의 몇몇 실시예들에서, 블라인드 SFBC 검출 방법은 SFBC와 랭크 2의 구분에 적용될 수 있다.
만약 SFBC가 검출되는 경우, 프로세서(205)는, SFBC에 관해 수신된 신호 또는 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호의 간섭의 에너지 인덱스 및 프리코딩 인덱스를 결정할 수 있다. 그렇지 않으면, 랭크 2가 결정될 수 있다.
만약 랭크 2가 결정되는 경우, 프로세서(205)는 랭크 2의 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호 또는 수신된 신호에 대한 간섭 에너지 인덱스 및 프리코딩 인덱스를 결정할 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에서,
Figure pat00221
에 대한 추가적인 근사화(예를 들어, ML-GA에 대한 추가적인 근사화)가 제공될 수 있다. 추가적인 근사화는 하드웨어 복잡성을 감소시킬 수 있다.
식 22에서 나타내는 바와 같이, 근사화는 K 팩터에 의한 로그 계산 및 요구되는 분할 수를 감소시킬 수 있다. 여기서 K는 적어도 하나의 RB에서 RE의 수이다.
계산의 복잡성은
Figure pat00222
의 계산에서도 감소될 수 있다.
Figure pat00223
의 낮은 복잡성 계산은 식 24에 기재되어 있다.
Figure pat00224
인 경우,
Figure pat00225
는 랭크 1 매트릭스이고,
Figure pat00226
에서
Figure pat00227
이며,
Figure pat00228
일 때 오직
Figure pat00229
만이 결정될 수 있다. 그러므로,
Figure pat00230
에 대해, 식 25에 기재되어 있다.
Figure pat00231
를 계산하기 위해, RE 당 12개의 2x2 매트릭스 행렬식이 요구될 수 있다. 총, RB 당 12K개의 2x2 매트릭스 행렬식 및 6회의 곱셈이 요구될 수 있다.
만약 2x2 매트릭스 행렬식 계산이 2회의 곱셈을 요구하는 경우, RE 당
Figure pat00232
는 직접적으로 계산될 수 있고,
Figure pat00233
도 계산될 수 있으며, RE 당 90회의 곱셈 및 RB 당 총 90K회의 곱셈이 요구될 수 있다.
그러나, 식 25가 사용되면, RE 당 오직 24회의 곱셈 및 RB 당 총 24K+6회의 곱셈만이 요구될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, ML-GA에 대한 추가적인 근사화는, 식 18의 계산에서, 서빙 신호 무효화를 위해 적용될 수 있다. 여기서,
Figure pat00234
는 15회의 가능한 가정에 대해 계산될 수 있다. 그러므로, 식 26이 앞서 설명한 바와 같이 얻어질 수 있다.
식 26으로부터,
Figure pat00235
계산은, RE 당 오직 하나의 2x2 매트릭스 행렬식만을 요구할 수 있다. 또한, 식 26으로부터
Figure pat00236
의 계산은, RB 당 총 K개의 2x2 매트릭스 행렬식과 9회의 곱셈을 요구할 수 있다.
만약 2x2 매트릭스 행렬식 계산이 2회의 곱셈을 요구하는 경우, RE 당
Figure pat00237
는 직접 계산될 수 있고,
Figure pat00238
도 계산될 수 있으며, RE 당 90회의 곱셈 및 RB 당 총 90K회의 곱셈이 요구될 수 있다.
그러나, 식 26이 이용되면, RE 당 오직 2회의 곱셈과 RB 당 총 2K+9회의 곱셈만이 요구될 수 있다. 서빙 신호 무효화를 위해, 남아있는 서빙 신호 및 잡음에 대해 백색화가 적용될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들에 따르면, 랭크 2 프리코딩 식별이 제공될 수 있다. 만약 수신된 신호가 랭크 2이고, TPR이 알려져 있다면, 서빙 신호는 무효화될 수 있다. 몇몇 비선형 동작
Figure pat00239
및
Figure pat00240
인 프라퍼티와 함께, 랭크 2 프리코딩 인덱스는 식 31 및 식 32에 기초하여 식별될 수 있다. 비선형 동작
Figure pat00241
, 두 개의 다른 동작인
Figure pat00242
및
Figure pat00243
이 이용될 수 있으나, 본 발명이 이에 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 다른 비선형 동작이 이용될 수 있음은 물론이다.
앞서 설명한 비선형 함수들의 프라퍼티에 기초하여, 프리코딩 식별 규칙은 식 33에 기재된 바와 같이 정의될 수 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였으나, 본 발명은 상기 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 제조될 수 있으며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
201: CRS 안테나 203: 트랜스시버
205: 프로세서

Claims (20)

  1. 서빙 신호(serving signal)와 간섭 신호(interference signal)를 포함하는 신호를 수신하고,
    상기 서빙 신호 및 상기 간섭 신호에 대해 가우시안 근사화(Gaussian approximation; GA)를 적용하고,
    공동으로(jointly), 상기 가우시안 근사화가 적용된 서빙 신호 및 상기 가우시안 근사화가 적용된 간섭 신호에 대한, 랭크(rank)의 ML 솔루션(maximum likelihood (ML) solution), TPR(traffic to pilot ratio) 및 프리코딩 매트릭스 인덱스(precoding matrix index)를 결정하는 것을 포함하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 수신된 신호의 공분산 매트릭스(covariance matrix)를 결정하는 것을 더 포함하는 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 공분산 매트릭스를 결정하는 것은, 상기 수신된 신호로부터 상기 서빙 신호가 무효화(cancelled)된 후에, 상기 수신된 신호에 대해 상기 공분산 매트릭스가 결정되는 것인 방법.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 가우시안 근사화가 적용된 간섭 신호에 대한 에너지(power), 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스 및 상기 간섭 신호의 랭크에 대한 가정을 위한 공산 매트릭스(likelihood metrics)를 결정하고,
    상기 공산 매트릭스를 최대화하는 가정 및 상기 TPR을 결정하고,
    상기 랭크가 1인지 결정하고,
    상기 랭크가 1이 아닌 경우, 전송 다이버시티(transmit diversity)가 존재하는지 결정하고,
    상기 전송 다이버시티가 존재하지 않는 경우, 상기 랭크를 2로 결정하고,
    상기 랭크가 1이거나, 상기 전송 다이버시티가 존재하거나, 또는 상기 랭크가 2인 경우, 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 결정하고,
    결정된 상기 TPR, 상기 랭크 및 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 리턴하는 것을 더 포함하는 방법.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 가우시안 근사화가 적용된 간섭 신호에 대한 에너지(power), 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스 및 간섭 신호 랭크에 대한 가정을 위해 공산 매트릭스(likelihood metrics)를 결정하고,
    상기 공산 매트릭스를 최대화하는 가정 및 상기 TPR을 결정하고,
    상기 랭크가 1인지 결정하고,
    상기 랭크가 1이 아닌 경우, 전송 다이버시티가 존재하는지 결정하고,
    상기 전송 다이버시티가 존재하지 않는 경우, 상기 랭크를 2로 결정하고,
    상기 랭크가 1이거나, 상기 전송 다이버시티가 존재하거나, 또는 상기 랭크가 2인 경우, 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 결정하고,
    상기 TPR, 상기 랭크 및 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스의 결정의 결과를 리턴하는 것을 더 포함하는 방법.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 랭크의 ML 솔루션, 상기 TPR 및 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스는, 적어도 하나의 CRS(cell-specific reference signal) 안테나 포트에 대해 결정되는 방법.
  7. 제 5항에 있어서,
    상기 랭크의 ML 솔루션, 상기 TPR 및 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스는 적어도 하나의 CRS(cell-specific reference signal) 안테나 포트에 대해 결정되는 방법.
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 공산 매트릭스는,
    Figure pat00244
    ,
    Figure pat00245
    ,
    Figure pat00246
    또는
    Figure pat00247

    중 하나이고,
    Figure pat00248
    는 상기 CRS 안테나 포트가 하나인 경우의 매트릭스를 나타내고,
    Figure pat00249
    는 상기 CRS 안테나 포트가 두 개인 경우의 매트릭스를 나타내고,
    Figure pat00250
    에서,
    Figure pat00251
    는
    Figure pat00252
    일 때 서빙 eNB(evolved node B)에서 UE(user equipment)까지 및
    Figure pat00253
    일 때 간섭 셀에서 상기 UE까지의 유효 채널 매트릭스를 나타내고,
    Figure pat00254
    는 상기 간섭 신호의 TPR을 나타내고,
    는
    Figure pat00256
    전송 신호 벡터이고,
    Figure pat00257
    는 전송 레이어(transmission layer)의 수를 나타내고,
    Figure pat00258
    는 공분산
    Figure pat00259
    를 갖는 AWGN(additive white Gaussian noise)을 나타내고,
    K는 정수이고,
    Figure pat00260
    는 매트릭스
    Figure pat00261
    의 행렬식을 나타내고,
    상기
    Figure pat00262
    에서,
    Figure pat00263
    ,
    Figure pat00264
    ,
    Figure pat00265
    및
    Figure pat00266
    이고,
    Figure pat00267
    는
    Figure pat00268
    Figure pat00269

    Figure pat00270
    및
    Figure pat00271

    일 때의 매트릭스
    Figure pat00272
    의 행렬식을 나타내고,
    Figure pat00273
    는
    Figure pat00274
    이고,
    Figure pat00275
    이고,
    Figure pat00276
    의 프리코딩 인덱스를 갖는 랭크 1에 대응되면 상기 cmi는 i (
    Figure pat00277
    Figure pat00278
    Figure pat00279
    )이고, SFBC 및 랭크 2에 대응되면 상기 cmi의 값은 4이고,
    상기 cmi에 대한 가능한 가정들은 5개이고, 상기
    Figure pat00280
    에 대한 가능한 가정들은 3개인 방법.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 공산 매트릭스는,
    Figure pat00281
    ,
    Figure pat00282
    ,
    Figure pat00283
    또는
    Figure pat00284
    중에 하나이고,
    Figure pat00285
    는 상기 CRS 안테나 포트가 하나인 경우의 매트릭스를 나타내고,
    Figure pat00286
    는 상기 CRS 안테나 포트가 두 개인 경우의 매트릭스를 나타내고,
    Figure pat00287
    에서,
    Figure pat00288
    는 간섭 셀에서 UE까지 유효 채널 매트릭스를 나타내고,
    Figure pat00289
    는 상기 간섭 신호의 TPR을 나타내고,
    Figure pat00290
    는
    Figure pat00291
    전송 신호 벡터이고,
    Figure pat00292
    는 전송 레이어의 수를 나타내고,
    Figure pat00293
    는, 공분산
    Figure pat00294
    를 갖는 AWGN(additive white Gaussian noise) 벡터를 나타내고,
    K는 정수이고,
    Figure pat00295
    는 매트릭스
    Figure pat00296
    ,
    Figure pat00297
    및
    Figure pat00298
    의 행렬식을 나타내고,
    Figure pat00299
    는
    Figure pat00300
    Figure pat00301

    Figure pat00302
    및
    Figure pat00303
    일 때의
    매트릭스
    Figure pat00304
    의 행렬식을 나타내고,
    Figure pat00305
    는
    Figure pat00306
    이고,
    Figure pat00307
    이고,
    Figure pat00308
    의 프리코딩 인덱스를 갖는 랭크 1에 대응되면 상기 cmi는 i
    Figure pat00309
    (
    Figure pat00310
    Figure pat00311
    )이고, SFBC 및 랭크 2에 대응되면 상기 cmi의 값은 4이고,
    상기 cmi에 대한 가능한 가정들은 5개이고, 상기
    Figure pat00312
    에 대한 가능한 가정들은 3개인 방법.
  10. 서빙 신호 및 간섭 신호를 포함하는 신호를 수신하는 안테나; 및
    상기 서빙 신호 및 상기 간섭 신호에 대해 가우시안 근사화(Gaussian approximation; GA)를 적용하는 프로세서로서, 공동으로(jointly), 상기 가우시안 근사화가 적용된 서빙 신호 및 상기 가우시안 근사화가 적용된 간섭 신호에 대해 프리코딩 매트릭스 인덱스(precoding matrix index), TPR(traffic to pilot ratio) 및 랭크(rank)의 ML 솔루션(maximum likelihood (ML) solution)을 결정하는 프로세서를 포함하는 장치.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 수신된 신호의 공분산 매트릭스(covariance matrix)를 결정하는 장치.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 수신된 신호로부터 상기 서빙 신호가 무효화된 후에, 상기 수신된 신호에 대해 공분산 매트릭스를 결정하는 장치.
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 가우시안 근사화가 적용된 간섭 신호에 대한 에너지(power), 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스 및 간섭 신호 랭크에 대한 가정을 위한 공산 매트릭스(likelihood metrics)를 결정하고,
    상기 공산 매트릭스를 최대화하는 가정 및 상기 TPR을 결정하고,
    상기 랭크가 1인지 결정하고,
    상기 랭크가 1이 아닌 경우, 전송 다이버시티(transmit diversity)가 존재하는지 결정하고,
    상기 전송 다이버시티가 존재하지 않는 경우, 상기 랭크를 2로 결정하고,
    상기 랭크가 1이거나, 상기 전송 다이버시티가 존재하거나, 또는 상기 랭크가 2인 경우 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 결정하고,
    결정된 상기 TPR, 상기 랭크 및 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 리턴하는 것을 더 포함하는 장치.
  14. 제 12항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 가우시안 근사화가 적용된 간섭 신호에 대한 에너지, 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스 및 간섭 신호 랭크에 대한 가정을 위해 공산 매트릭스를 결정하고,
    상기 공산 매트릭스를 최대화하는 가성 및 상기 TPR을 결정하고,
    상기 랭크가 1인지 결정하고,
    상기 랭크 1이 아닌 경우, 전송 다이버시티가 존재하는지 결정하고,
    상기 전송 다이버시티가 존재하지 않는 경우, 상기 랭크를 2로 결정하고,
    상기 랭크가 1이거나, 상기 전송 다이버시티가 존재하거나, 또는 상기 랭크가 2인 경우, 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 결정하고,
    결정된 상기 TPR, 상기 랭크 및 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 리턴하는 것을 더 포함하는 장치.
  15. 제 13항에 있어서,
    상기 프로세서는, 적어도 하나의 CRS(cell-specific reference signal) 안테나 포트에 대하여 상기 랭크의 ML 솔루션, 상기 TPR 및 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 결정하는 장치.
  16. 제 14항에 있어서,
    상기 프로세서는, 적어도 하나의 CRS(cell-specific reference signal) 안테나 포트에 대하여 상기 랭크의 ML 솔루션, 상기 TPR 및 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를 결정하는 장치.
  17. 제 15항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    Figure pat00313
    ,
    Figure pat00314
    ,
    Figure pat00315
    또는
    Figure pat00316
    중 어느 하나로부터 선택된 공산 매트릭스를 결정하고,
    Figure pat00317
    는 상기 CRS 안테나 포트가 하나인 경우의 매트릭스를 나타내고,
    Figure pat00318
    는 상기 CRS 안테나 포트가 두 개인 경우의 매트릭스를 나타내고,
    Figure pat00319
    에서,
    Figure pat00320
    는
    Figure pat00321
    일 때 서빙 eNB(evolved node B)에서 UE(user equipment)까지 및
    Figure pat00322
    일 때 간섭 셀에서 상기 UE까지의 유효 채널 매트릭스를 나타내고,
    Figure pat00323
    는 상기 간섭 신호의 TPR을 나타내고,
    Figure pat00324
    는
    Figure pat00325
    전송 신호 벡터이고,
    Figure pat00326
    는 전송 레이어(transmission layer)의 수를 나타내고,
    Figure pat00327
    는 공분산
    Figure pat00328
    를 갖는 AWGN(additive white Gaussian noise)을 나타내고,
    K는 정수이고,
    Figure pat00329
    는 매트릭스
    Figure pat00330
    의 행렬식을 나타내고,
    상기
    Figure pat00331
    에서,
    Figure pat00332
    ,
    Figure pat00333
    ,
    Figure pat00334
    및
    Figure pat00335
    이고,
    Figure pat00336
    는
    Figure pat00337
    Figure pat00338

    Figure pat00339
    및
    Figure pat00340

    일 때의 매트릭스
    Figure pat00341
    의 행렬식을 나타내고,
    Figure pat00342
    는
    Figure pat00343
    이고,
    Figure pat00344
    이고, 상기 cmi에 대한 가능한 가정들은 5개이고, 상기
    Figure pat00345
    에 대한 가능한 가정들은 3개인 장치.
  18. 제 16항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    Figure pat00346
    ,
    Figure pat00347
    ,
    Figure pat00348
    또는
    Figure pat00349
    중 어느 하나로부터 선택된 공산 매트릭스를 결정하고,
    Figure pat00350
    는 상기 CRS 안테나 포트가 하나인 경우의 매트릭스를 나타내고,
    Figure pat00351
    는 상기 CRS 안테나 포트가 두 개인 경우의 매트릭스를 나타내고,
    Figure pat00352
    에서,
    Figure pat00353
    는, 간섭 셀에서 UE까지의 유효 채널 매트릭스를 나타내고,
    Figure pat00354
    는 상기 간섭 신호의 TPR을 나타내고,
    Figure pat00355
    는
    Figure pat00356
    전송 신호 벡터이고,
    Figure pat00357
    는 전송 레이어의 수를 나타내고,
    Figure pat00358
    는 공분산
    Figure pat00359
    를 갖는 AWGN(additive white Gaussian noise)을 나타내고,
    K는 정수이고,
    Figure pat00360
    는 매트릭스
    Figure pat00361
    의 행렬식을 나타내고,
    상기
    Figure pat00362
    에서,
    Figure pat00363
    , 및
    Figure pat00364
    이고,
    Figure pat00365
    는 매트릭스
    Figure pat00366
    의 행렬식을 나타내고,
    상기
    Figure pat00367
    에서,
    Figure pat00368
    Figure pat00369

    Figure pat00370
    및
    Figure pat00371
    이고,
    Figure pat00372
    는
    Figure pat00373
    이고,
    Figure pat00374
    이고, 상기 cmi에 대한 가능한 가정들은 5개이고, 상기
    Figure pat00375
    에 대한 가능한 가정들은 3개인 장치.
  19. 제 17항에 있어서,
    상기 프로세서는 랭크 2의 상기 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호 또는 상기 수신된 신호에 대한 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를
    Figure pat00376
    및
    Figure pat00377
    에 기초하여 식별하고,
    비선형 동작
    Figure pat00378
    는
    Figure pat00379
    인 프라퍼티를 갖고,
    상기 비선형 동작
    Figure pat00380
    는
    Figure pat00381
    및
    Figure pat00382
    를 포함하고,
    프리코딩 식별 규칙은
    Figure pat00383
    인 장치.
  20. 제 18항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    랭크 2의 상기 서빙 신호가 무효화된 수신된 신호 또는 상기 수신된 신호에 대한 상기 프리코딩 매트릭스 인덱스를
    Figure pat00384
    및
    Figure pat00385
    에 기초하여 식별하고,
    비선형 동작
    Figure pat00386
    는
    Figure pat00387
    인 프라퍼티를 갖고,
    상기 비선형 동작
    Figure pat00388
    는
    Figure pat00389
    및
    Figure pat00390
    를 포함하고,
    프리코딩 식별 규칙은
    Figure pat00391
    인 장치.
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