KR20180042373A - 수신기, 복수의 송신기들, 다수의 송신기들로부터 사용자 데이터를 수신하는 방법 및 사용자 데이터를 송신하는 방법 - Google Patents

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KR20180042373A
KR20180042373A KR1020187008044A KR20187008044A KR20180042373A KR 20180042373 A KR20180042373 A KR 20180042373A KR 1020187008044 A KR1020187008044 A KR 1020187008044A KR 20187008044 A KR20187008044 A KR 20187008044A KR 20180042373 A KR20180042373 A KR 20180042373A
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Abstract

다수의 송신기들로부터 사용자 데이터를 수신하는 방법이 제공되며, 각각의 송신기로부터의 사용자 데이터는 저밀도 격자 코드워드로서 인코딩되고, 다수의 저밀도 격자 코드워드들은 수신기에서 결합된 신호로서 수신되도록 송신되고, 수신하는 방법은, (i) 신호를 수신하는 단계, (ii) 다수의 송신기들로부터 코드워드들의 선형 조합들의 계수들을 계산하는 단계, (iii) 계수들에 기초하여 신호에 적용될 스케일링 팩터를 계산하는 단계, (iv) 스케일링 팩터를 신호에 적용하여 코드워드들의 선형 조합을 제공하는 단계, (v) 사용자 데이터의 최적의 독립적 선형 조합을 획득하기 위해 채널 상태 정보에 기초하여 코드워드들의 선형 조합을 디코딩하는 단계, (vi) 단계들 (ii), (iii) (iv) 및 (v)를 반복하여 적어도 송신기들의 수만큼 많은 최적의 독립적 선형 조합들을 획득하는 단계, 및 최적의 독립적 선형 조합들로부터 사용자 데이터를 복원하는 단계를 포함한다.

Description

수신기, 복수의 송신기들, 다수의 송신기들로부터 사용자 데이터를 수신하는 방법 및 사용자 데이터를 송신하는 방법
본 발명은 전기통신, 특히 무선 전기통신에 관한 것이다.
3G 및 4G 시스템들에서 이용가능한 것을 넘는 더 큰 용량을 향한 촉구가 존재한다. 도 1에 도시된 바와 같이, 신호 대 간섭/잡음비(SINR)가 높은 경우, 사용되는 변조 방식(즉, 섀넌 한계(Shannon Bound))에 의해 제한되지 않는 경우에 가능한 용량과 4G 네트워크들에서 이용가능한 변조 방식들(QPSK, 8PSK, 16QAM)을 사용하여 이용가능한 용량들 사이에는 상당한 갭이 존재한다.
5세대(5G) 무선 네트워크들은 이제 더 양호한 서비스 품질, 더 높은 데이터 스루풋(data throughput) 및 더 낮은 레이턴시를 목적으로 개발되고 있다. 이를 위해, 3세대 파트너쉽 프로젝트(3GPP) 전기통신 표준 단체들은 예를 들어, 25 Gbits/초/평방 킬로미터까지의 전례 없는 높은 용량 밀도들을 타겟화하고 있다. 3GPP에서, 5G 무선 액세스 기술에 대한 논의들이 존재하고, 이러한 맥락에서, 무선 액세스 기술 및 업링크 통신들에 대한 물리 계층 파형은 스파스 코드 다중 액세스(sparse code multiple access)(SCMA)에 기초하여 제안되며, [H. Nikopour 및 H. Baligh, "Sparse code multiple access," in Personal Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), 2013 IEEE 24th International Symposium on, 2013, pp. 332-336]을 참조한다. 공지된 SCMA 인코더는 도 2에 도시되어 있다.
이러한 SCMA 접근법에서, 각각의 사용자의 2진 데이터는 n-차원 실수 또는 복소-값 코드워드(n-dimensional real or complex-valued codeword) 상에 매핑되며, 이는 다수의 물리 자원(예를 들어, n개의 심볼 기간(n symbol periods), n개의 OFDM 서브캐리어 또는 n개의 안테나)을 사용함으로써 송신된다. 또한, 각각의 사용자는 별개의 코드북(스파스 코드에 기초한 격자로부터 유도되는 다차원 성상도로서 이해될 수 있는 코드워드들의 세트)을 사용한다. 또한, 상이한 사용자들의 개별적인 코드워드들을 구별하기 위해 조인트 다중 사용자 검출(joint multiuser detection)이 사용된다.
이러한 공지된 SCMA 방식의 격자 코드북(lattice codebook)은 몇몇 독립적인 QAM 성상도들의 데카르트 곱(Cartesian product)으로부터 생성된다.
독자는 첨부된 독립 청구항들을 참조한다. 일부 바람직한 특징들은 종속 청구항들에 기재된다.
본 발명의 예는 다수의 송신기로부터 사용자 데이터를 수신하는 방법이며, 각각의 송신기로부터의 사용자 데이터는 저밀도 격자 코드워드(Low Density Lattice codeword)로서 인코딩되고, 다수의 저밀도 격자 코드워드들은 수신기에서 결합된 신호로서 수신되도록 송신되고, 수신하는 방법은,
(i) 신호를 수신하는 단계,
(ii) 다수의 송신기들로부터 코드워드들의 선형 조합들의 계수들을 계산하는 단계,
(iii) 계수들에 기초하여 신호에 적용될 스케일링 팩터(scaling factor)를 계산하는 단계,
(iv) 스케일링 팩터를 신호에 적용하여 코드워드들의 선형 조합을 제공하는 단계,
(v) 사용자 데이터의 최적의 독립적 선형 조합을 획득하기 위해 채널 상태 정보에 기초하여 코드워드들의 선형 조합을 디코딩하는 단계,
(vi) 단계들 (ii), (iii) (iv) 및 (v)를 반복하여 적어도 송신기들의 수만큼 많은 최적의 독립적 선형 조합들을 획득하는 단계, 및
최적의 독립적 선형 조합들로부터 사용자 데이터를 복원하는 단계를 포함한다.
바람직한 실시예들은 저밀도 격자 코딩에 기초하여 다중 사용자 매체 액세스를 제공한다. 다중 사용자 매체 액세스에 대한 접근법은 저밀도 격자 다중 액세스(LDLMA)로 지칭되는 다차원 저밀도 격자 코드들에 기초하여 제안된다.
바람직한 실시예들은 저밀도 격자 코드(LDLC)를 데이터 인코딩 및 매체 액세스에 대한 기초로서 사용하며, 여기서 LDLC로부터 유도되는 다차원 성상도(격자로 지칭됨)는 네트워크 사용자들이 섀넌 용량(Shannon capacity)에 점근적으로 접근하도록 허용한다.
바람직한 실시예들은 모든 네트워크 사용자들의 2진 데이터를 인코딩하기 위해 동일한 LDLC 격자 코드북을 사용한다. 따라서, 수신기는 모든 송신된 코드워드들의 조합을 수신한다. 모든 사용자는 동일한 격자를 사용하기 때문에, 다수의 코드워드들의 수신된 선형 조합은 또한 이용되는 격자 코드북의 요소이다. 따라서, 수신기는 공지된 조인트 검출 방식들에서 요구될 것과 같이 사용자들의 LDLC 코드워드들을 분리시키는 것보다는 이들의 선형 조합들을 디코딩하기만 하면 된다.
바람직한 실시예들에서, 단일 입력 단일 출력(SISO) LDLC 디코더는 선형적으로 결합된 코드워드들의 사후 확률을 반복적 방식으로 이용함으로써 이러한 디코딩을 수행할 수 있고, 이는 심지어 사용자들의 수가 큰 경우에도 선형적 디코딩 복잡도를 도출한다.
바람직한 실시예들에서, 별개의 네트워크 사용자들의 개별적 코드워드들은 채널 상태 정보 및 수신된 신호에 대한 지식에 대한 최상의 조합 계수들을 추정함으로써 검출된다.
바람직한 실시예들은, 사용자 데이터를 인코딩하기 위해 다차원 격자 성상도가 사용되는 LDLMA로 지칭되는 5G 액세스 기술을 제공한다. 격자 성상도는 저밀도 격자 코드(LDLC)로부터 구성된다.
바람직한 실시예들에서, LDLMA는 업링크 및 다운링크 중 어느 하나 또는 둘 모두에서 구현될 수 있다. 특히 다운링크에서, 선형 복잡도를 갖는 SISO 디코더가 사용가능하여 모바일 핸드셋에서 요구되는 하드웨어를 감소시키고 핸드셋의 배터리 에너지를 절감한다.
일부 바람직한 실시예들은, 사용자들이 자신들의 데이터를 인코딩하기 위해 동일한 격자 코드북을 사용하는 이점들을 갖고, 저밀도 격자는 우수한 형상화 이득을 갖고 낮은 디코딩 복잡도가 존재한다. 예를 들어, 전술한 바와 같이, 공지된 SCMA 방식의 격자 코드북은 몇몇 독립적인 QAM 성상도들의 데카르트 곱으로부터 생성된다. 이와 반대로, 저밀도 격자는 PSK 또는 QAM과 같은 기존의 2차원 격자로부터 어떠한 변환도 요구하지 않는 자연적인 격자이다. 따라서, 공지된 SCMA 접근법에서 이용되는 다차원 격자 성상도에 비해 우수한 형상화 이득을 갖는다.
바람직한 실시예들은 선형 디코딩 복잡도를 갖는다. 공지된 SCMA 방식과 반대로, 바람직한 실시예들은 조인트 다중 사용자 검출을 사용함으로써 기지국이 각각의 사용자의 코드워드를 구별하도록 요구하지 않는다. 그 대신, 기지국은 사용자들의 코드워드들의 최상의 선형 조합을 추정하고, 추정된 최상의 계수들에 대한 선형 방정식들의 세트를 해결함으로써 개별적인 사용자 데이터를 검색한다. 기지국은 각각의 사용자의 코드워드를 분리할 필요가 없고, 따라서, 단일 입력 단일 출력(SISO) 디코더로 충분하다. 이는 공지된 SCMA 접근법에서 사용되는 조인트 다중 사용자 검출에 비해 디코딩 복잡도를 상당히 감소시킨다.
바람직하게는, 스케일링 팩터의 계산은 유효 잡음의 분산을 최소화하기 위해 최소 제곱 평균 에러(MMSE)를 적용하는 것을 포함한다.
바람직하게는, 계수들의 계산은 코드워드들의 선형 조합(t)의 가상 레이트를 최대화하는 것을 포함한다.
바람직하게는, 선형 조합들을 디코딩하는 것은 반복적 사이클들을 포함하고, 각각의 사이클은 가변적 노드 메시지를 계산하는 것 및 체크 노드 메시지를 계산하는 것을 포함한다. 바람직하게는, 사용자 데이터의 각각의 최적의 독립적 선형 조합을 획득하는 것은, 최종 반복 이후, 코드워드 요소들의 확률 분포 함수들을 추정하는 것을 포함한다.
바람직하게는, 코드워드들의 선형 조합은 자체로 저밀도 격자의 유효 코드워드이다.
바람직하게는, 최적의 독립적 선형 조합들로부터 사용자 데이터를 복원하는 것은 최적의 독립적 선형 조합들의 계수들의 매트릭스의 의사-반전을 취하는 것을 포함한다.
바람직하게는, 송신기들은 셀룰러 무선 전기통신들을 위한 사용자 단말들이다.
본 발명의 예들은 또한 대응하는 수신기에 관한 것이다.
본 발명의 예는 다수의 송신기들로부터 사용자 데이터를 수신하도록 구성되는 수신기에 관한 것이며, 각각의 송신기로부터의 사용자 데이터는 저밀도 격자 코드워드로서 인코딩되고, 다수의 저밀도 격자 코드워드들은 수신기에서 결합된 신호로서 수신되도록 송신되고, 수신기는,
신호를 수신하도록 구성되는 수신 스테이지;
적어도 송신기들의 수만큼 많은 최적의 독립적 선형 조합들을 제공하도록 구성되는 반복적 프로세싱 스테이지를 포함하고, 반복적 프로세싱 스테이지는,
다수의 송신기들로부터 코드워드들의 선형 조합들의 계수들을 계산하도록 구성되는 프로세서,
계수들에 기초하여 신호에 적용될 스케일링 팩터를 계산하도록 구성되는 프로세서,
스케일링 팩터를 신호에 적용하여 코드워드들의 선형 조합을 제공하도록 구성되는 프로세서, 및
채널 상태 정보에 기초한 사용자 데이터의 최적의 선형 조합 및 코드워드들의 선형 조합을 추정하도록 구성되는 디코더를 포함하고; 수신기는 또한 최적의 독립적 선형 조합들로부터 사용자 데이터를 복원하도록 구성되는 복원 스테이지를 포함한다.
바람직하게는, 수신기는 셀룰러 무선 통신들을 위한 기지국이다. 바람직하게는, 디코더는 단일 입력 단일 출력(SISO) 디코더이다.
본 발명의 예들은 또한 송신하는 방법에 관한 것이다. 본 발명의 예는 저밀도 격자의 코드워드들로서 사용자 데이터를 송신하는 방법에 관한 것이고, 각각의 송신기는 자신의 사용자 데이터를 송신에 대한 각각의 코드워드로 인코딩하고 코드워드를 공중을 통한 캐리어 신호 상에서 송신하고; 복수의 송신기들은 인코딩을 위해 공유된 저밀도 격자 코드북을 사용한다.
바람직하게는, 송신기들은 무선 셀룰러 전기통신들을 위한 사용자 단말들이다.
바람직하게는, 코드워드들은 전력 제어를 위한 하이퍼큐브 형상화(hypercube shaping)에 의해 적응된다.
본 발명의 예들은 또한 복수의 송신기들에 관한 것이다. 본 발명의 예는 수신기를 향해 각각의 데이터를 저밀도 격자의 코드워드들로서 송신하도록 구성되는 복수의 송신기들에 관한 것이고, 각각의 송신기는 자신의 각각의 데이터를 송신에 대한 각각의 코드워드로 인코딩하고 코드워드를 공중을 통한 캐리어 신호를 통해 송신하고; 복수의 송신기들은 인코딩을 위해 공유된 저밀도 격자 코드북을 사용한다.
이제, 본 발명의 실시예는 예시의 방식으로, 도면들을 참조하여 설명될 것이다.
도 1은 다양한 변조 방식들에 대한 SINR 및 섀넌 한계의 함수로서 4G 시스템들의 용량을 예시하는 도면이다.
도 2는 공지된 스파스 코드 다중 액세스(SCMA) 인코더(종래 기술)를 예시하는 도면이다.
도 3은 도 2와의 비교를 위해 제1 실시예에 따른 저밀도 격자 다중 액세스(LDLMA) 인코더를 예시하는 도면이다.
도 4는 제1 실시예에 따른 인코딩 및 디코딩 절차를 예시하는 도면이다.
도 5는 사용자 데이터로부터의 LDLMA 코드워드의 생성을 포함하는 도 4에 도시된 인코딩을 더 상세히 예시하는 도면이다.
도 6은 도 4에 도시된 디코딩을 더 상세히 예시하는 흐름도이다.
Nikopour 논문 및 도 2를 참조하여 전술한 SCMA 시스템의 공지된 매체 액세스 방법을 고려하는 경우, 본 발명자들은 SCMA에서 사용되는 조인트 다중 사용자 검출의 복잡도가 사용자들의 수가 증가함에 따라 급격하게 증가함을 인식한다. 이는 운영자들이 스케일링가능한 솔루션들을 요구할 때 제안된 기술의 실용적 배치를 본질적으로 방해한다.
저밀도 격자 다중 액세스( LDLMA )
본 발명자들은, 다차원 저밀도 격자 코드들(LDLC)에 기초하여 다중 사용자 매체 액세스를 제공하는 것이 가능함을 인식한다. 이를 저밀도 격자 다중 액세스(LDLMA)로 지칭한다.
이와 같은 저밀도 격자 코드들은 N. Sommer, M. Feder 및 O. Shalvi에 의한 논문["Low-density lattice codes," Information Theory, IEEE Transactions on, vol. 54, no. 4, pp. 1561-1585, April 2008] "Low-density lattice codes"]으로부터 공지되어 있다.
도 3 및 도 4에 도시된 바와 같이, 각각의 사용자 단말(사용자 장비, UE)(2)은 각각의 LDLC 인코더(4)를 포함하고, 단일 LDLC 격자 코드북은 모든 네트워크 사용자의 코드워드들(9)로서 2진 데이터(1)를 인코딩하기 위해 사용된다.
따라서, 도 4에 도시된 바와 같이, 수신기(6)는 모든 송신된 코드워드들(9)의 조합(8)을 수신한다. 모든 사용자는 동일한 격자를 사용하기 때문에, 다수의 코드워드들(9)의 수신된 선형 조합은 또한 이용되는 격자 코드북의 요소이다. 따라서, 수신기(6)는 표준 조인트 검출 방식들에서 요구되는 바와 같이 사용자들의 LDLC 코드워드들을 분리시키는 것보다는 이들의 선형 조합들(10)을 디코딩하기만 하면 된다. 단일 입력 단일 출력(SISO) LDLC 디코더(12)는 선형적으로 조합된 코드워드들의 사후 확률을 반복적 방식으로 이용함으로써 이러한 디코딩을 수행한다. 이는 사용자들의 수가 큰 경우에도 선형인 디코딩 복잡도를 도출한다.
이러한 접근법에서, 별개의 네트워크 사용자들의 개별적 코드워드들은 채널 상태 정보 및 수신된 조합된 코드워드에 대한 지식에 대한 최상의 조합 계수들(14)을 추정함으로써 검출된다.
이러한 접근법은 수신기(6), 예를 들어, 기지국(BS)(7)이 조인트 멀티 사용자 검출을 수행함으로써 각각의 사용자의 코드워드를 구별하도록 요구하지 않는다. 그 대신, 수신기(6)는 사용자들의 코드워드들의 최상의 선형 조합을 추정하고, 그 다음, 추정된 최상의 계수들에 대한 선형 방정식들의 세트를 해결함으로써 개별적인 사용자의 데이터(16)를 검색한다. 기지국은 각각의 사용자의 코드워드를 분리할 필요가 없고, 따라서, 단일 입력 단일 출력(SISO) 디코더(12)로 충분하다.
물론, 인코딩 및 디코딩 방식은 업링크 및 다운링크 중 어느 하나 또는 둘 모두에서 구현될 수 있다. 특히, 다운링크에서(즉, 사용자 단말을 향해), (선형 복잡도를 갖는) SISO 디코더가 사용될 수 있고, 이는 모바일 핸드셋의 하드웨어 복잡도를 감소시키고 사용자 단말 배터리 에너지를 절감한다.
상기 내용은 개요이다. 이하 더욱 세부적인 내용이 제공된다.
저밀도 격자 코드
Figure pct00001
로 표기되는 n차원 격자는 Rn의 포인트들의 세트이고, 따라서, x, y ∈
Figure pct00002
이면, x + y ∈
Figure pct00003
이고, x ∈
Figure pct00004
이면 -x ∈
Figure pct00005
이다. 격자는 격자 생성기 매트릭스
Figure pct00006
의 관점에서 항상 재기입될 수 있다.
Figure pct00007
저밀도 격자 코드(LDLC)는 널리 공지된 저밀도 패리티 체크 코드들(LDPC)을 확장함으로써 구성되고; 이는, LDPC의 패리티 체크 매트릭스 및 신드롬을 유한 필드에 걸쳐 동작하는 것으로부터 실수 또는 복소수 필드로 확장함으로써 수행된다. n 차원 LDLC는
Figure pct00008
을 충족하는 비-고유 생성기 매트릭스 G를 갖는 n-차원 격자 코드이고, 이 경우 패리티 체크 매트릭스
Figure pct00009
스파스이다.
H의 행 또는 열 차수(row or column degree)는 각각 행 또는 열의 넌제로 요소들의 수로서 정의된다. 패리티 체크 매트릭스의 모든 행 차수 및 열 차수가 공통 차수 d와 동일하면, n-차원 LDLC는 정규의 것이다. 차수 d를 갖는 n-차원 정규의 LDLC는, 순서 및 랜덤 부호들의 가능한 변화를 제외하고 패리티 체크 매트릭스의 모든 행 및 열이 동일한 넌제로 값들을 가지면 "라틴 스퀘어 LDLC(Latin square LDLC)"로 지칭된다. 이러한 d 값들의 분류된 시퀀스는 라틴 스퀘어 LDLC의 생성 시퀀스로 지칭된다.
예를 들어, 차원 n=6, 행 차수 4, 열 차수 3 및 생성 시퀀스 {1, 0.8, 0.5}를 갖는 실수 LDLC의 패리티 체크 매트릭스는 다음과 같다:
Figure pct00010
인코딩
인코딩 방식은 도 5에 더 상세히 도시되어 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 인코더(4)에서의 인코딩은 아래에서 설명되는 바와 같이 하이퍼큐브 형상화에 의한 전력 제어(18), 사용자 데이터 인코딩(20) 및 그 데이터의 송신을 수반한다.
전력 제어
실제로, LDLC 코드워드들이 송신 전력 제약들을 충족하도록 전력 제어(즉, 형상화) 알고리즘을 채택한다. 따라서, 각각의 사용자 단말(2)은,
Figure pct00011
이 전력 제약을 충족하도록 정수 정보 벡터
Figure pct00012
를 다른 정수 벡터
Figure pct00013
에 전송하기 위해 더 낮은 삼각 패리티-체크 매트릭스 H에 기초하여 하이퍼큐브 형상화를 사용한다.
하이퍼큐브 형상화 동작은,
Figure pct00014
로 주어지고,
여기서
Figure pct00015
는
Figure pct00016
로 계산된다.
LDLC의 선형성으로 인해,
Figure pct00017
으로부터
Figure pct00018
이고, 여기서 M은 성상도 크기이다.
사용자 데이터 인코딩
사용자 데이터 송신 동안, 2진 사용 데이터는 정수들을 표현하기 위해 그룹화되고, 그 다음 LDLC 격자의 n-차원 코드워드들 상에 매핑된다.
송신
각각의 코드워드는 MIMO 시스템의 하나의 별개의 OFDM 서브캐리어들 또는 단일 안테나 요소 상에 매핑될 수 있다.
수신 및 디코딩
수신 및 디코딩 스테이지들은 도 6에 그리고 도 4를 참조하여 도시된다,
도 6에 도시된 바와 같이, 수신(단계 a) 이후에, 적용할 스케일링 팩터 및 계수들을 계산하고(단계 b) 및 이들을 적용하는 것(단계 c)을 수반하는 신호 프로세싱이 후속된다. 다음 스테이지는, 사용자들의 메시지들의 선형 조합을 획득하는 것(단계 d), 그 다음 각각의 개별적인 사용자의 메시지를 복원하는 것(단계 e) 중 하나이다. 그 다음, 이러한 스테이지들이 고려되고, 예시적인 예가 제공된다.
중첩된 코드워드의 수신(단계 a)
기지국(BS)(7)은 L명의 사용자를 서빙하여, 기지국에 의해 수신된 신호는
Figure pct00019
로 주어지고,
Figure pct00020
은 차원 n을 갖는 송신된 격자 코드워드이고;
Figure pct00021
은 채널 계수이고,
Figure pct00022
은 잡음이다.
신호 프로세싱(단계 b, 단계 c)
LDLC 코드워드들의 선형 조합을 형성하기 위해, 기지국(7)은 수신된 신호를 팩터 α만큼 스케일링하고, 스케일링된 신호를,
Figure pct00023
와 같이 확장하고,
여기서 t는 사용자의 코드워드들의 선형 조합이고, zeff는 유효 잡음이다.
잡음은 코드워드에 의존하기 때문에, 최적의 스케일링 팩터 a는 이러한 목적으로,
Figure pct00024
에 의해 주어지는 유효 잡음의 분산이 최소화되도록 최소 제곱 평균 에러(MMSE) 기준을 적용함으로써 획득되고,
여기서 P는 송신된 코드워드의 전력이고; 계수 벡터
Figure pct00025
는
Figure pct00026
로 주어진 t의 가상 레이트를 최대화함으로써 결정된다.
Figure pct00027
를 상기 방정식에 대입하면,
Figure pct00028
이 도출되고, 여기서
Figure pct00029
이다. 공식적으로,
Figure pct00030
를 M의 콜레스키(Cholesky) 분해라 하고, 여기서 L은 일부 하위 삼각형 매트릭스이다. (L의 존재는, M이 에르미트 포지티브-한정적이라는 사실을 따른다.). 이는
Figure pct00031
을 제공한다. 따라서, 상기 레이트 최적화는 하기 최단 벡터 문제를 해결하는 것과 동등하다:
Figure pct00032
.
사용자의 메시지들의 선형 조합들의 획득(단계 d)
Figure pct00033
를 획득한 후, 기지국(7)은 원하는 선형 조합 t를 디코딩한다. L명의 사용자의 메시지들을 성공적으로 복원하기 위해, 기지국은 K개의 최적의 독립적 선형 조합을 디코딩해야 하고, 여기서 K≥L이다.
원하는 t를 디코딩하기 위해, 제안된 LDLMA 방식은 하기 분포를 형성해야 한다:
Figure pct00034
여기서 tj는 t의 j번째 컴포넌트이고; l은 격자 코드워드이고, lj는 이의 j번째 컴포넌트이고;
Figure pct00035
는 αy와 l 사이의 유클리드 거리를 표시하고;
Figure pct00036
는
Figure pct00037
에 의해 주어지는 유효 잡음의 분산이다.
t를 다음과 같이 확장하고,
Figure pct00038
여기서 t는 자체로 LDLC의 유효 코드워드이고, 따라서 사용자들의 메시지들의 선형 조합인 r은 t를 SISO LDLC 디코더(12)를 통과시킴으로써 추출되어
Figure pct00039
로 주어지고, 여기서
Figure pct00040
은 추정된 신호이다. 이는 다음과 같이 더 상세히 설명된다.
디코더(12)는 실수 또는 복소수 필드에 걸쳐 갤러거(Gallager)의 메시지 전달 알고리즘을 사용함으로써
Figure pct00041
를 반복적으로 추정한다. 가변적 노드들에 의해 전송되는 메시지들은 t의 차원별 컴포넌트의 확률 밀도 함수들(PDF들)인 한편, 체크 노드들에 의해 전송되는 메시지들은 t의 차원별 컴포넌트의 PDF들의 주기적 확장들이다. 각각의 가변적 노드는 격자 코드워드의 단일 요소에 대응한다. 각각의 체크 노드는 체크 방정식, 즉 매트릭스 H의 행에 대응한다.
Figure pct00042
및
Figure pct00043
이 각각 가변적 노드들 및 체크 노드들을 표시하는 것으로 한다. LDLC 격자 조합 t에 대한 SISO 디코더(12)는 하기 방법을 적용함으로써 본질적으로 동작한다:
초기화: 가변적 노드 tj는 메시지
Figure pct00044
를 모든 이웃 체크 노드에 전송한다.
체크 노드 메시지의 기본적 반복: 각각의 체크 노드는 이웃 가변적 노드들과 상이한 메시지를 공유한다. 체크 노드 cj에 연결된 m개(H의 행 차수와 동일함)의 가변적 노드가 존재한다고 가정한다. 이러한 가변적 노드들은
Figure pct00045
로 표시되고, 적절한 체크 방정식
Figure pct00046
을 가지며, 여기서 Z는 정수 세트이고,
Figure pct00047
는 H의 엔트리이다. 이전 절반-반복에서
Figure pct00048
로부터 체크 노드 cj로 전송된 메시지는
Figure pct00049
이다. 체크 노드 cj가 가변적 노드
Figure pct00050
에 다시 전송한 메시지의 계산은 3개의 기본적 단계를 따른다:
1) 콘벌루션 단계:
Figure pct00051
를 제외한 모든 메시지들이 콘벌루션되고, 여기서
Figure pct00052
은
Figure pct00053
로 대체될 것이다:
Figure pct00054
2) 스트레칭 단계:
Figure pct00055
는
Figure pct00056
에 의해
Figure pct00057
로 스트레칭된다.
3) 주기적 확장 단계:
Figure pct00058
는 주기
Figure pct00059
을 갖는 주기적 함수로 확장되어,
Figure pct00060
로 주어지며, 여기서
Figure pct00061
는 가변적 노드
Figure pct00062
에 전송되는 최종 메시지이다.
가변적 노드 메시지의 기본적인 반복: 각각의 가변적 노드는 이웃 체크 노드에 메시지를 전송한다.
가변적 노드 tj에 연결된 e개(H의 열 차수와 동일함)의 체크 노드가 존재한다고 가정하면, 이는
Figure pct00063
로 표기된다. 체크 노드
Figure pct00064
가 이전 절반 반복에서 가변적 노드 tj에 역으로 전송한 메시지는
Figure pct00065
로 표시된다. 가변적 노드 tj로부터 체크 노드
Figure pct00066
에 전송된 메시지의 계산은 2개의 기본적인 단계를 따른다:
1) 곱 단계:
Figure pct00067
2) 정규화 단계:
Figure pct00068
반복: 기본 반복은, 반복 임계치가 달성될 때까지 반복된다.
최종 결정: 사용자들의 메시지의 원하는 선형 조합 r을 추출하기 위해, 코드워드 요소들
Figure pct00069
의 최종 PDF는,
Figure pct00070
로 주어진 곱 단계에서 임의의 체크 노드 메시지를 배제함이 없이 최종 반복에서 추정되어야 한다.
그 다음, 추정된 코드워드 요소는
Figure pct00071
로부터 획득될 수 있다. 마지막으로, 원하는 r은
Figure pct00072
로서 계산된다.
메시지 복원(단계 e)
채널 상태 정보가 주어지면, 기지국(7)은
Figure pct00073
로 인덱싱된 최상의 K개의 선형 조합
Figure pct00074
들을 획득하는데, 즉, 적어도 송신기들의 수만큼 많은 최적의 독립 선형 조합들이 획득된다. 이러한 선형 조합들의 계수들은 매트릭스
Figure pct00075
를 형성한다. 사용자들의 메시지들
Figure pct00076
을 성공적으로 복원하기 위해, A의 랭크는 L 이상이어야 한다. 따라서, 기지국은
Figure pct00077
을 복원하기 위해 의사 반전을 취하며,
Figure pct00078
로 주어진다.
예
여기서, LDLMA의 디코딩 절차를 예시하기 위한 단순한 예가 있고, 기지국들로의 액세스를 갖는 2개의 사용자 단말이 존재한다. 사용자 단말들 둘 모두는 동일한 LDLC 코드북
Figure pct00079
를 이용하고, 여기서 코드워드들은 각각
Figure pct00080
및
Figure pct00081
이다. 수신된 신호가
Figure pct00082
가 되도록 채널 계수 벡터가
Figure pct00083
라고 가정한다. 레이트 최적화 이후, 기지국은 최상의 2개의 스케일 팩터들로서 소위 α1 = 5 및 α2 = 4를 선택하여,
Figure pct00084
및
Figure pct00085
이고,
여기서,
Figure pct00086
이기 때문에
Figure pct00087
이고,
Figure pct00088
에 걸친 SISO 격자 디코더는
Figure pct00089
및
Figure pct00090
를 추출하기 위해 분포들
Figure pct00091
및
Figure pct00092
를 반복적으로 추정하는데, 이는 하기 방정식들
Figure pct00093
및
Figure pct00094
때문이다. r1, r2 및 A를 가지면, r1 및 r2에 대해 A의 반전을 취함으로써 사용자들의 데이터 v1 및 v2를 획득한다.
본 발명은 본 발명의 본질적인 특성들로부터 벗어남이 없이 다른 특정 형태들로 구현될 수 있다. 설명된 실시예들은 모든 양태들에서 제한적인 것이 아닌 오직 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 따라서, 본 발명의 범위는 전술한 설명에 의해서가 아니라 첨부된 청구항들에 의해 표시된다. 청구항들의 의미 및 균등 범위에 속하는 모든 변경들은 본 발명의 범위 내에 포함되어야 한다.
본 기술분야의 통상의 기술자는 다양한 앞서 설명된 방법들의 단계들이 프로그래밍된 컴퓨터들에 의해 수행될 수 있음을 용이하게 인식할 것이다. 일부 실시예들은 머신 또는 컴퓨터 판독가능이고 명령어들의 머신 실행가능 또는 컴퓨터 실행가능 프로그램들을 인코딩하는 프로그램 저장 디바이스들, 예를 들어 디지털 데이터 저장 매체에 관한 것이고, 상기 명령어들은 상기 앞서 설명된 방법들의 단계들 중 일부 또는 전부를 수행한다. 프로그램 저장 디바이스들은 예를 들어 디지털 메모리들, 자기 저장 매체, 예를 들어, 자기 디스크들 및 자기 테이프들, 하드 드라이브들 또는 광학적으로 판독가능한 디지털 데이터 저장 매체일 수 있다. 일부 실시예들은 앞서 설명된 방법들의 상기 단계들을 수행하도록 프로그래밍된 컴퓨터들을 수반한다.

Claims (14)

  1. 다수의 송신기들로부터 사용자 데이터를 수신하는 방법으로서,
    각각의 송신기로부터의 사용자 데이터는 저밀도 격자 코드워드(Low Density Lattice codeword)로서 인코딩되고, 다수의 저밀도 격자 코드워드들은 수신기에서 결합된 신호로서 수신되도록 송신되고, 상기 수신하는 방법은,
    (i) 상기 신호를 수신하는 단계,
    (ii) 상기 다수의 송신기들로부터 상기 코드워드들의 선형 조합들(linear combinations)의 계수들을 계산하는 단계,
    (iii) 상기 계수들에 기초하여 상기 신호에 적용될 스케일링 팩터(scaling factor)를 계산하는 단계,
    (iv) 상기 스케일링 팩터를 상기 신호에 적용하여 상기 코드워드들의 선형 조합을 제공하는 단계,
    (v) 사용자 데이터의 최적의 독립적 선형 조합을 획득하기 위해 채널 상태 정보에 기초하여 상기 코드워드들의 상기 선형 조합을 디코딩하는 단계,
    (vi) 단계들 (ii), (iii) (iv) 및 (v)를 반복하여 적어도 상기 송신기들의 수만큼 많은 최적의 독립적 선형 조합들을 획득하는 단계, 및
    상기 최적의 독립적 선형 조합들로부터 상기 사용자 데이터를 복원하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 스케일링 팩터의 계산은 유효 잡음의 분산을 최소화하기 위해 최소 제곱 평균 에러(minimum mean square error)(MMSE) 기준(criterion)을 적용하는 단계를 포함하는, 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 계수들의 계산은 코드워드들의 선형 조합의 가상 레이트를 최대화하는 단계를 포함하는, 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 선형 조합들을 디코딩하는 단계는 반복적 사이클들(iterative cycles)을 포함하고, 각각의 사이클은 가변적 노드 메시지(variable node message)를 계산하는 단계 및 체크 노드 메시지(check node message)를 계산하는 단계를 포함하는, 방법.
  5. 제4항에 있어서, 각각의 최적의 독립적 선형 조합을 획득하는 단계는, 최종 반복 이후, 코드워드 요소들의 확률 밀도 함수들을 추정하는 단계를 포함하는, 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 코드워드들의 상기 선형 조합은 자체로 저밀도 격자의 유효 코드워드인, 방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 최적의 독립적 선형 조합들로부터 사용자 데이터를 복원하는 단계는 상기 최적의 독립적 선형 조합들의 계수들의 매트릭스의 의사-반전(pseudo-inverse)을 취하는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 송신기들은 셀룰러 무선 전기통신들을 위한 사용자 단말들인, 방법.
  9. 다수의 송신기들로부터 사용자 데이터를 수신하도록 구성되는 수신기로서, 각각의 송신기로부터의 사용자 데이터는 저밀도 격자 코드워드로서 인코딩되고, 다수의 저밀도 격자 코드워드들은 상기 수신기에서 결합된 신호로서 수신되도록 송신되고, 상기 수신기는,
    상기 신호를 수신하도록 구성되는 수신 스테이지;
    적어도 상기 송신기들의 수만큼 많은 최적의 독립적 선형 조합들을 제공하도록 구성되는 반복적 프로세싱 스테이지를 포함하고, 상기 반복적 프로세싱 스테이지는,
    다수의 송신기들로부터 상기 코드워드들의 선형 조합들의 계수들을 계산하도록 구성되는 프로세서,
    상기 계수들에 기초하여 상기 신호에 적용될 스케일링 팩터를 계산하도록 구성되는 프로세서,
    상기 스케일링 팩터를 상기 신호에 적용하여 상기 코드워드들의 선형 조합을 제공하도록 구성되는 프로세서, 및
    채널 상태 정보에 기초한 사용자 데이터의 최적의 선형 조합 및 상기 코드워드들의 선형 조합을 추정하도록 구성되는 디코더를 포함하고; 상기 수신기는 또한 상기 최적의 독립적 선형 조합들로부터 상기 사용자 데이터를 복원하도록 구성되는 복원 스테이지를 포함하는, 수신기.
  10. 제9항에 있어서, 셀룰러 무선 통신을 위한 기지국인, 수신기.
  11. 제9항 또는 제10항에 있어서, 상기 디코더는 단일 입력 단일 출력(Single-Input Single-Output)(SISO) 디코더인, 수신기.
  12. 저밀도 격자의 코드워드들로서 사용자 데이터를 송신하는 방법으로서, 각각의 송신기는 자신의 사용자 데이터를 송신에 대한 각각의 코드워드로 인코딩하고 상기 코드워드를 공중을 통한(over air) 캐리어 신호 상에서 송신하고; 복수의 송신기들은 인코딩을 위해 공유된 저밀도 격자 코드북을 사용하는, 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 송신기들은 무선 셀룰러 전기통신들을 위한 사용자 단말들인, 방법.
  14. 수신기를 향해 각각의 데이터를 저밀도 격자의 코드워드들로서 송신하도록 구성되는 복수의 송신기들로서, 각각의 송신기는 자신의 각각의 데이터를 송신에 대한 각각의 코드워드로 인코딩하고 상기 코드워드를 공중을 통한 캐리어 신호를 통해 송신하고; 상기 복수의 송신기들은 인코딩을 위해 공유된 저밀도 격자 코드북을 사용하는, 복수의 송신기들.
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