KR20180120457A - 무선 통신 시스템에서 향상된 신뢰성을 갖는 채널 추정 방법 및 장치 - Google Patents

무선 통신 시스템에서 향상된 신뢰성을 갖는 채널 추정 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 개시는 무선 통신 시스템에서 채널 추정의 신뢰성을 향상시키기 위한 방법 및 장치에 대한 것이다. 본 개시의 일 실시 예에 따른 무선 통신 시스템에서 채널을 추정하는 방법은, 누적된 채널 추정값에 기초한 i-1 번째 심볼 등화 결과와, i-번째 심볼에 의한 채널 추정값에 기초한 i-1 번째 심볼 등화 결과가 동일한 경우, 상기 i-번째 심볼에 의한 채널 추정값 및 상기 누적된 채널 추정값에 기초하여 채널 추정값을 업데이트하는 단계; 및 상기 누적된 채널 추정값에 기초한 i-1 번째 심볼 등화 결과와, 상기 i-번째 심볼에 의한 채널 추정값에 기초한 i-1 번째 심볼 등화 결과가 동일하지 않은 경우, 인접 서브캐리어 채널 추정값에 기초하여 채널 추정값을 업데이트하거나, 또는 보간법에 기초하여 채널 추정값을 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

무선 통신 시스템에서 향상된 신뢰성을 갖는 채널 추정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CHANNEL ESTIMATION WITH ENHANCED RELIABILITY IN WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}
본 개시는 무선 통신 시스템의 채널추정 기법에 대한 것이며, 구체적으로는 차량의 고속 이동 중에 고차 변조(higher order modulation) 신호 전송 시 채널 추정의 신뢰성을 향상시키기 위한 방법 및 장치에 대한 것이다.
최근 지능형 교통 시스템(Intelligent Transport Systems, ITS)을 지원하기 위한 무선 통신 기술에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 예를 들어, IEEE 802.11p WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments)와 같은 기술은 5.9GHz 대역에서의 차량 이동 환경의 무선 통신 시스템에 대해서 정의한다. 이와 같은 차량 이동 환경을 고려한 무선 통신 시스템에서는, 교통 안전 등의 목적을 위해서, 종래의 무선 통신 시스템에 비하여 높은 수준의 채널 추정 신뢰성을 요구한다.
그러나, 주파수 선택적이고 시간에 따라 급변하는 채널 특성을 가지는 차량 이동 환경의 WAVE 통신 시스템은 동일 패킷 내에서 심볼들의 채널 특성이 변하게 된다. 따라서, WAVE 통신 시스템과 같이 패킷의 시작구간에 훈련심볼을 통해 채널을 추정하는 무선통신시스템은 각 패킷의 시작 부분에서 얻어진 채널 추정값이 패킷 구간 내에서 유효하지 않게 된다.
IEEE802.11p WAVE 통신 시스템은 시간에 따라 변하는 채널 특성을 추정하기 위해서, 64개의 부반송파 중에서 4개의 comb 파일럿 부반송파만을 사용하고 있어서 나머지 48개의 데이터 부반송파의 채널 특성을 추정하는데 상당한 성능 열화가 발생하게 된다.
본 개시의 기술적 과제는 고속 이동환경에서 무선 전송 시 급변하는 채널에 따른 전송에러를 개선하기 위한 채널 추정 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 일 양상에 따른 무선 통신 시스템에서 채널을 추정하는 방법은, 누적된 채널 추정값에 기초한 i-1 번째 심볼 등화 결과와, i-번째 심볼에 의한 채널 추정값에 기초한 i-1 번째 심볼 등화 결과가 동일한 경우, 상기 i-번째 심볼에 의한 채널 추정값 및 상기 누적된 채널 추정값에 기초하여 채널 추정값을 업데이트하는 단계; 및 상기 누적된 채널 추정값에 기초한 i-1 번째 심볼 등화 결과와, 상기 i-번째 심볼에 의한 채널 추정값에 기초한 i-1 번째 심볼 등화 결과가 동일하지 않은 경우, 인접 서브캐리어 채널 추정값에 기초하여 채널 추정값을 업데이트하거나, 또는 보간법에 기초하여 채널 추정값을 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시에 대하여 위에서 간략하게 요약된 특징들은 후술하는 본 개시의 상세한 설명의 예시적인 양상일 뿐이며, 본 개시의 범위를 제한하는 것은 아니다.
본 개시에 따르면, 고속 이동환경에서 무선 전송 시 급변하는 채널에 따른 전송에러를 개선하기 위해 채널 추정 기법의 신뢰성을 향상시키는 방법 및 장치가 제공될 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 송신 단의 예시적인 구조를 나타내는 도면이다.
도 2는 송신 단의 예시적인 구조를 나타내는 도면이다.
도 3은 TRFI 채널 추정 기법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 개시에 따른 송신 단의 예시적인 구조를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 개시에 따른 제 1 임계치를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 개시에 따른 수신 단의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 개시에 따른 LS 추정 동작을 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 개시의 실시 예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나, 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
본 개시의 실시 예를 설명함에 있어서 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 그리고, 도면에서 본 개시에 대한 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본 개시에 있어서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소와 "연결", "결합" 또는 "접속"되어 있다고 할 때, 이는 직접적인 연결관계뿐만 아니라, 그 중간에 또 다른 구성요소가 존재하는 간접적인 연결관계도 포함할 수 있다. 또한 어떤 구성요소가 다른 구성요소를 "포함한다" 또는 "가진다"고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 배제하는 것이 아니라 또 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 개시에 있어서, 제1, 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며, 특별히 언급되지 않는 한 구성요소들간의 순서 또는 중요도 등을 한정하지 않는다. 따라서, 본 개시의 범위 내에서 일 실시 예에서의 제1 구성요소는 다른 실시 예에서 제2 구성요소라고 칭할 수도 있고, 마찬가지로 일 실시 예에서의 제2 구성요소를 다른 실시 예에서 제1 구성요소라고 칭할 수도 있다.
본 개시에 있어서, 서로 구별되는 구성요소들은 각각의 특징을 명확하게 설명하기 위함이며, 구성요소들이 반드시 분리되는 것을 의미하지는 않는다. 즉, 복수의 구성요소가 통합되어 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있고, 하나의 구성요소가 분산되어 복수의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있다. 따라서, 별도로 언급하지 않더라도 이와 같이 통합된 또는 분산된 실시 예도 본 개시의 범위에 포함된다.
본 개시에 있어서, 다양한 실시 예에서 설명하는 구성요소들이 반드시 필수적인 구성요소들은 의미하는 것은 아니며, 일부는 선택적인 구성요소일 수 있다. 따라서, 일 실시 예에서 설명하는 구성요소들의 부분집합으로 구성되는 실시 예도 본 개시의 범위에 포함된다. 또한, 다양한 실시 예에서 설명하는 구성요소들에 추가적으로 다른 구성요소를 포함하는 실시 예도 본 개시의 범위에 포함된다.
이하에서는, 본 개시에 따른 다양한 예시들에 대해서 설명한다.
본 개시의 다양한 예시들은 차량 안전 및 자율 주행 서비스를 지원하는 무선 통신 시스템에 적용되는 것을 가정하여 설명하지만, 본 개시의 범위가 이에 제한되는 것은 아니고, 다양한 무선 통신 시스템에 적용될 수 있음을 밝힌다.
차량 환경을 지원한 무선 통신 기술은 V2X 통신이라고 칭할 수 있다. V2X는 V2V(vehicle-to-vehicle), V2P(vehicle-to-pedestrian) 및 V2I/N (vehicle-to-infrastructure / network)을 통칭하는 용어이다. 이러한 V2X 통신에 있어서, 본 개시에서는 채널 추정의 신뢰성을 향상시키는 방안에 대해서 설명한다.
차량 안전 및 협력형 ITS(Cooperative-ITS, C-ITS) 서비스를 제공하기 위하여 차량에서 5.9 GHz 대역의 IEEE 802.11p WAVE(Wireless Access in Vehicular Environments) 통신기술을 적용할 수 있다. 이러한 WAVE 통신 기술은 고속 이동 환경에서 100msec 패킷 시간 응답을 제공하며, 전송의 신뢰성은 90% 이상을 제공할 수 있다.
한편, 최근 연구되고 있는 자율 주행 차량은 차량에 구비된 다양한 센서를 통해 스스로 주변 상황을 인지하고 판단하는 기술에서 시작하여, V2X 통신 기술을 통해 전방 교통 상황을 사전에 파악하고 대응하는 기술, 및 다양한 차량 제어 방법을 V2X 통신 기술과 접목함으로써 지능형 자율 주행의 형태로 확대되고 있다. 이러한 자율주행자동차에서 필수적인 V2X 통신 기술의 특징은 급변하는 고속의 이동환경에서도 안정적인 통신 네트워크 형성이 가능해야 한다는 점이다. 예를 들어, 자율 주행 차량에 대한 제어 서비스를 위해서는, 패킷 시간 응답은 10msec 정도로 개선될 것이 요구되고, 전송의 신뢰성도 99% 이상으로 개선될 것이 요구된다.
이와 같이, 종래의 무선 통신 기술에 비하여 자율 주행 등의 차량 환경을 지원하는 무선 통신 시스템에서는 보다 높은 수준의 전송 신뢰도를 요구하지만, 아직까지는 이러한 요구사항은 만족시키는 무선 통신 방안이 마련되지 않은 실정이다.
구체적으로, 고속 이동 환경에서의 무선 채널은 다중 경로 및 및 도플러 천이로 인해 주파수 선택적(frequency-selective) 채널이면서 시변(time-variant) 채널인 특성을 갖는다. 이러한 채널 특성은 V2X 통신 장치의 성능 저하를 유발하는 원인이 되고, 이로 인해 네트워크 상태가 불안정하게 될 수 있다. V2X 통신 기술이 차량 안전 및 C-ITS 서비스뿐만 아니라 자율주행서비스에도 활용이 되기 위해서는, 수신단의 정밀한 채널 추정 기술이 매우 중요한 요소이다.
시변 채널을 추정하기 위한 다양한 채널 추정 기법들이 연구되었으며 그 중의 하나가 TRFI(Time domain Reliable Test Frequency domain Interpolation) 기법이 적용될 수 있다. TRFI 채널 추정 기법은 인접한 심볼간의 채널 상관도가 높다는 가정으로 시간적인 채널의 변화가 크지 않을 경우 양호한 성능을 보이지만, 급격하게 채널이 변화하는 고속 주행 환경에서는 디매핑 오차가 커지게 되어 성능이 크게 열화 될 수 있다.
이러한 TRFI 채널 추정 기법의 문제점을 해결하기 위해서, 본 개시에서는 채널 추정 오류를 최소화하고 높은 정밀도와 높은 신뢰도를 제공하는 채널 추정 기법에 대해서 설명한다.
이하에서는 TRFI 채널 추정 방법에 대해서 먼저 설명하고, 본 개시에 따른 채널 추정 기법에 대해서 설명한다.
도 1은 송신 단의 예시적인 구조를 나타내는 도면이다.
도 1의 예시에서 송신 단(100)은 변조부(110), 파일럿 부가부(120), IFFT 부(130), CP 부가부(140), D/A 변환부(150) 및 안테나부(160)를 포함할 수 있다. 송신 단(100)의 구성요소는 도 1의 예시적인 구성요소들로 제한되는 것은 아니며, 그 중의 일부만으로 구성될 수도 있고, 또는 도시하지 않은 다른 구성요소가 부가될 수도 있다.
변조부(110)는 입력된 데이터에 대해서 BPSK(Binary Phase Shift Keying), QPSK(Quadrature Phase Shift Keying), 16QAM(16 Quadrature Amplitude Modulation), 64 QAM 등의 변조 기법을 적용하여 심볼에 성상 매핑시킬 수 있다. 예를 들어, 변조부(110)에 입력되는 데이터는 채널 코딩, 인터리빙 등을 거친 데이터 비트 열의 형태로 구성될 수도 있다.
파일럿 부가부(120)는 데이터 심볼에 파일럿 심볼을 부가할 수 있다. 파일럿 신호는 송신 단과 수신 단이 공통적으로 미리 알고 있는 신호이며, 수신 단에서 채널 정보를 추정하고, 추정된 채널 정보에 기초하여 수신된 신호에 대한 보상을 수행하기 위해서 이용될 수 있다. 채널 정보에는 위상 변이, 신호 감쇄, 시간 지연 등을 포함할 수 있다. 즉, 송신 단에서 전송한 파일럿 신호는 무선 채널을 통하여 전송되는 도중에 다양한 환경 요인이 반영된 무선 채널 특성에 의한 왜곡을 겪게 된다. 수신 단에서는 이와 같이 무선 채널 특성에 의해 왜곡된 파일럿 신호를 수신하게 되면, 원래 알고 있는 파일럿 신호와 비교하여 채널 정보를 추정할 수 있다.
예를 들어, OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기법이 적용되는 송신기에서 전체 전송 대역폭을 구성하는 서브캐리어(subcarrier)들 중에서 일부 서브캐리어에 데이터 심볼이 매핑되고, 일부 서브캐리어에 파일럿 심볼이 매핑될 수도 있다. 즉, 하나의 OFDM 심볼 구간 동안에 데이터 및 파일럿이 서로 다른 주파수 자원(예를 들어, 서브캐리어) 상에서 다중화되어 동시에 전송될 수 있다.
IFFT 부(130)는 데이터 심볼 및 파일럿 심볼에 대해서 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)를 수행하여 주파수 도메인의 신호를 시간 도메인의 신호로 변환할 수 있다.
CP 부가부(140)는 IFFT에 의해서 생성된 심볼에 CP(cyclic prefix)를 부가할 수 있다. 예를 들어, CP는 OFDM 심볼의 일부를 반복하여 부가하는 것이며, 심볼간 간섭(ISI)을 방지하는 가드 구간으로서 이용될 수 있다.
D/A 변환부(150)는 디지털(Digital) 신호를 아날로그(Analog) 신호로 변환할 수 있다. 생성된 아날로그 신호는 안테나부(160)를 통하여 전송되어, 무선 채널을 거쳐 수신 단으로 전달될 수 있다.
도 2는 송신 단의 예시적인 구조를 나타내는 도면이다.
도 2의 예시에서 수신 단(200)은 안테나부(210), A/D 변환부(220), CP 제거부(230), FFT 부(240), LS 추정부(250), 채널 등화부(260) 및 복조부(270)를 포함할 수 있다. 수신 단(200)의 구성요소는 도 2의 예시적인 구성요소들로 제한되는 것은 아니며, 그 중의 일부만으로 구성될 수도 있고, 또는 도시하지 않은 다른 구성요소가 부가될 수도 있다.
무선 채널을 통하여 수신된 신호는 안테나부(210)를 거쳐서 A/D 변환부(220)에서 디지털 신호로 변환될 수 있다.
CP 제거부(230)는 A/D 변환부(220)의 출력에서 CP를 제거할 수 있다.
FFT 부(240)는 CP가 제거된 수신 신호 심볼(예를 들어, OFDM 심볼)에 FFT를 수행하여 시간 도메인의 신호를 주파수 도메인의 신호로 변환할 수 있다. FFT 부(240)의 출력 신호는 LS 추정부(250) 및 채널 등화부(260)로 각각 입력될 수 있다.
LS 추정부(250)는 FFT 부(240)의 출력 신호에 대해서 LS(least squares) 연산을 수행하여 채널 등화부(260)로 전달할 수 있다.
채널 등화부(260)는 FFT 부(240)의 출력과 LS 추정부(250)의 출력을 이용하여 채널 추정을 수행할 수 있다.
복조부(270)는 채널 등화부(260)의 출력에 대해서 복조를 수행하여 원래의 데이터 정보 비트열을 복원할 수 있다. 추가적으로 복조부(270)의 출력에 대해서 디인터리빙, 복호화 등이 수행될 수도 있다.
도 2의 예시에서 FFT 부(240), LS 추정부(250) 및 채널 등화부(260)는 TRFI 기법에 따른 채널 추정을 수행하는 데에 이용될 수 있다.
구체적으로, TRFI 기법은 지속적으로 채널 추정값을 업데이트 해나가는 데이터 기반의 채널 추정 기법이다. TRFI 기법에 따르면, 채널 추정값을 업데이트할 때 인접한 데이터 심볼들의 채널 추정값을 이용하여 이전의 심볼을 등화 후 각각의 디매핑 결과를 비교하여 채널 추정치를 결정함으로써 디매핑 오차를 완화할 수 있다. TRFI 기법은 시간 영역에서 인접한 데이터 심볼들 간의 채널 상관도가 높다는 가정에 기초한다.
먼저, 송신 신호, 채널, 및 수신 신호는 아래의 수학식 1과 같은 관계로 표현될 수 있다.
Figure pat00001
상기 수학식 1에서 R은 수신 신호이고, H는 채널을 나타내는 행렬이고, T는 송신 신호이다. 수학식 1과 같은 관계에서 송신 신호 T를 구하는 연산을 채널 등화(channel equalization)이라고 표현할 수 있다.
또한, 수학식 1에서 i는 심볼 인덱스이다. 즉, i-번째 심볼을 수신한 수신 신호는 Ri로 표현되고, i-번째 심볼의 송신 신호는 Ti로 표현되고, i-번째 심볼의 전송에 있어서의 채널은 Hi로 표현될 수 있다. 이하의 설명에서 i 는 현재 심볼의 인덱스라고 가정하고, i-1은 이전 심볼의 인덱스라고 가정한다.
또한, 수학식 1에서 k는 서브캐리어 인덱스이다. 즉, Ri(k)는 i-번째 심볼의 k-번째 서브캐리어에서의 수신 신호이고, Hi(k)는 i-번째 심볼의 k-번째 서브캐리어에서의 채널이고, Ti(k)는 i-번째 심볼의 k-번째 서브캐리어에서의 송신 신호이다.
TRFI 채널 추정 기법은 초기 훈련심볼을 이용하여 추정된 채널을 기반으로 데이터 심볼을 채널 등화하고 등화된 데이터 심볼을 통해 지속적으로 채널을 추정하여 시간적으로 변화하는 채널을 추정하는 기법이다.
도 2의 LS 추정부(250)에서 훈련심볼을 이용한 초기 채널 추정값
Figure pat00002
를 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00003
여기서,
Figure pat00004
는 미리 알고 있는 주파수 도메인 훈련심볼이고
Figure pat00005
는 수신된 주파수 도메인 훈련심볼이다.
훈련심볼을 통해 추정된 초기 채널 추정값
Figure pat00006
를 통해 i-번째 수신된 심볼의 등화 결과는 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00007
초기 채널값
Figure pat00008
를 통해 현재 심볼(i-번째 심볼)을 채널 등화하고 등화 결과인
Figure pat00009
를 강판정(Hard Decision)을 통해 디매핑을 할 수 있다. 강판정을 하는 방법은 수학식 4와 같다.
Figure pat00010
는 등화 신호
Figure pat00011
부터 가장 가까운 성상도(constellation)상의 신호를 매핑하는 연산이다.
Figure pat00012
현재 심볼(i-번째 심볼)의 디매핑 결과
Figure pat00013
를 통한 현재 심볼(i)에 의한 채널 추정값
Figure pat00014
는 수학식 5과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00015
상기 수학식 5에서
Figure pat00016
는 k-번째 서브캐리어에서의 현재 심볼(i-번째 심볼)의 채널 추정값을 의미한다.
TRFI 채널 추정 기법은 수학식 6 및 7과 같이 현재심볼을 통해 추정된 채널 추정값
Figure pat00017
과 이전심볼을 통해 추정 및 누적된 채널 추정값
Figure pat00018
에 따라서 이전 심볼(i-1)에서의 수신 신호
Figure pat00019
를 등화 후 디매핑한 결과를 비교하여 새로운 채널 추정값을 산출한다.
채널 추정값에 따라 등화 결과를 아래의 수학식 6 및 7과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00020
Figure pat00021
상기 수학식 6에서
Figure pat00022
는, k-번째 서브캐리어에서, 현재 심볼(i)에 의한 채널 추정값
Figure pat00023
에 기초한, 이전 심볼(i-1)에서의 수신 신호
Figure pat00024
에 대한 채널 등화 결과를 의미한다.
상기 수학식 7에서
Figure pat00025
는 k-번째 서브캐리어에서의 이전 심볼까지 누적된 (또는 업데이트된) 채널 추정값을 의미한다. 또한, k-번째 서브캐리어에서, 이전 심볼까지 누적된 채널 추정값
Figure pat00026
에 기초한, 이전 심볼(i-1)에서의 수신 신호
Figure pat00027
에 대한 채널 등화 결과는
Figure pat00028
로 표현될 수 있다.
Figure pat00029
와
Figure pat00030
에 의해 등화된 결과인
Figure pat00031
와
Figure pat00032
의 디매핑을 수행한 결과를 아래의 수학식 8 및 9와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00033
Figure pat00034
상기 수학식 8에서
Figure pat00035
는 k-번째 서브캐리어에서, i-1번째 심볼의 채널 등화 결과인
Figure pat00036
의 강판정 디매핑 결과를 의미한다.
상기 수학식 9에서
Figure pat00037
는 k-번째 서브캐리어에서, i-1번째 심볼의 채널 등화 결과인
Figure pat00038
의 강판정 디매핑 결과를 의미한다.
디매핑 결과
Figure pat00039
와
Figure pat00040
가 동일한지 여부에 따라서, 아래의 수학식 10과 같이 채널 추정값 업데이트를 수행할 수 하거나, 또는 수학식 11과 같이 이전 심볼의 누적된 채널추정값 업데이트를 수행할 수 있다.
Figure pat00041
Figure pat00042
상기 수학식 10은, 디매핑 결과가
Figure pat00043
인 경우에, 현재 심볼에 의한 채널 추정값
Figure pat00044
를 이용하여
Figure pat00045
를 업데이트하는 것을 의미한다. 즉, 이전까지 누적하여 업데이트된
Figure pat00046
는 이전 심볼(i-1)까지의 채널 추정된 결과를 반영한 것이고, 여기에 i번째 심볼에 의해서 추정된 채널 추정값을 추가적으로 반영할 수 있다.
상기 수학식 11은, 디매핑 결과가
Figure pat00047
인 경우에, 보간법에 의해서
Figure pat00048
를 업데이트하는 것을 의미한다. 즉, i-번째 인덱스의 채널 추정값
Figure pat00049
를 이용하지 않고 (또는 i-번째 인덱스의 채널 추정값은 비우고), 다른 채널 추정값들에 기반하여 보간법을 적용함으로써
Figure pat00050
인 경우에 대한 채널 추정값
Figure pat00051
를 업데이트할 수 있다.
도 3은 TRFI 채널 추정 기법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3에서 가로축은 주파수(예를 들어, 서브캐리어)이고, 세로축은 크기(예를 들어, SNR)를 나타낸다.
도 3의 예시에서와 같이 f1, f2, ..., f9의 주파수 위치에서의 크기 값에 기초하여 그 사이의 크기 값을 추정할 수 있다. 추정된 값은 크기 값의 변화가 완만한 경우에는 유효하다고 볼 수 있지만, 크기 값의 변화가 급격한 경우에는 실제 크기 값을 반영하지 못하는 문제가 발생할 수도 있다.
예를 들어, 도 3의 예시에서는 서브캐리어 인덱스가 k인 주파수 영역에서 딥 페이딩(deep fading)이 발생하는 것을 가정한다. 서브캐리어 인덱스 k 보다 낮은 주파수 영역과 높은 주파수 영역에서는 SNR이 충분히 강하기 때문에, 이러한 신호에 기초하여 추정된 채널은 실제 채널과 유사할(즉, 유효한 채널일) 가능성이 높다. 한편, 서브캐리어 인덱스 k 및 주변 주파수 위치는 SNR이 낮기 때문에, 해당 위치에서 추정된 채널은 유효하지 않을 가능성이 높다.
따라서, 유효하지 않은 채널 추정값을 그대로 사용하기 보다는, 다른 유효한 채널 추정값을 이용하여 서브캐리어 인덱스 k 영역의 채널 추정값에 대한 보간을 수행할 수 있다.
예를 들어, 상기 수학식 11에서 디매핑 결과가
Figure pat00052
인 경우에, i-번째 인덱스의 채널 추정값
Figure pat00053
는 유효하지 않은 채널 추정값인 것으로 결정할 수 있다. 따라서,
Figure pat00054
를 업데이트하기 위해서
Figure pat00055
를 이용하지 않고 버릴(또는 비울) 수 있다. 그 대신에,
Figure pat00056
를 업데이트하기 위해서 다른 채널 추정값들에 기반하여 보간법을 적용할 수 있다. 예를 들어, 데이터 심볼에 삽입된 파일럿 서브캐리어 상에서의 채널 추정값을 이용하여 보간법을 적용할 수 있다.
또한, 디매핑 결과가
Figure pat00057
인 채널 추정값 등을 이용하여 보간법을 적용할 수 있다. 이와 같이 디매핑 결과가
Figure pat00058
인 경우에,
Figure pat00059
를 이용하지 않고, 다른 채널 추정값들에 기반하여 보간법을 적용함으로써
Figure pat00060
를 업데이트할 수 있다.
전술한 바와 같은 TRFI 채널 추정 기법은 현재의 채널 추정값을 결정함에 있어 신뢰 할 수 없는 경우, 수학식 11과 같이 보간법을 이용하여 채널 추정치
Figure pat00061
를 업데이트 하기 때문에 시변 채널에서 발생하는 채널 특성의 작은 변화에도 민감한 16QAM 및 64QAM과 같은 높은 차수의 변조방식을 사용하는 시스템이나 시간적으로 채널의 변화가 급격한 고속의 차량 이동 환경에서는 만족할 만한 성능을 제공하지 못한다.
이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 개시에 따른 예시들에서는 TRFI 채널 추정 기법을 개선하여, 시간적으로 급격하게 변하는 채널의 영향과 잡음의 영향을 최소화하기 위한 방안에 대해서 설명한다.
도 4는 본 개시에 따른 송신 단의 예시적인 구조를 나타내는 도면이다.
도 4의 예시에서 수신 단(400)의 안테나부(410), A/D 변환부(420), CP 제거부(430), FFT 부(440), LS 추정부(450), 채널 등화부(460) 및 복조부(470)는, 도 2의 예시에서의 수신 단(200)의 안테나부(210), A/D 변환부(220), CP 제거부(230), FFT 부(240), LS 추정부(250), 채널 등화부(260) 및 복조부(270)에 각각 대응하고, 도 2의 대응하는 구성요소와 유사한 동작을 수행할 수 있다. 따라서, 도 4를 참조하여 설명하는 예시에서 도 2의 예시와 중복되는 설명은 생략한다.
도 4의 예시에서는 도 2의 예시에 추가적으로 누적 계수 기반 추정부(455)를 더 포함할 수 있다. 이에 따라, TRFI 채널 추정 기법의 문제점을 개선할 수 있다.
도 4의 예시에서 수신 단(400)의 구성요소는 도 4의 예시적인 구성요소들로 제한되는 것은 아니며, 그 중의 일부만으로 구성될 수도 있고, 또는 도시하지 않은 다른 구성요소가 부가될 수도 있다.
도 4를 참조하여 설명하는 예시에서, FFT 부(440)의 출력은 LS 추정부(450) 및 채널 등화부(460)로 입력되는 것에 추가적으로, 채널 등화부(460)는 누적 계수 기반 추정부(455)와 연동하여 채널 등화를 수행할 수 있다. 예를 들어, 채널 등화부(460)는 누적 계수 기반 추정부(455)와 중간 계산 결과를 서로 주고 받음으로써 최종적으로 채널 등화를 수행할 수 있다.
도 4를 참조하여 설명하는 예시에서 상기 수학식 8 및 9의 디매핑(즉,
Figure pat00062
를 이용한 채널 등화 후 디매핑 결과
Figure pat00063
와,
Figure pat00064
를 이용한 채널 등화 후 디매핑 결과
Figure pat00065
의 비교)은 동일하게 수행될 수 있다.
도 4의 예시에서는, 디매핑 결과
Figure pat00066
와
Figure pat00067
가 동일한지 여부에 따라서, 상기 수학식 10 또는 상기 수학식 11과 같이 채널 추정값 업데이트를 수행하는 동작을 개선 또는 변경할 수 있다.
구체적으로, 디매핑 결과가
Figure pat00068
인 경우의 채널 추정값 업데이트 동작은 상기 수학식 10의 업데이트 동작을 변경하여 적용할 수 있다.
Figure pat00069
인 경우에는 이전 채널 추정값과 현재 채널 추정값의 결과를 이용하여 채널 추정값을 수학식 12와 같이 누적할 수 있다.
또한, 현재 심볼(i)에 의해서 추정된
Figure pat00070
의 크기를 제 1 임계치(
Figure pat00071
)와 비교하여, 그 결과에 따라 아래의 수학식 13 또는 수학식 14와 같이
Figure pat00072
의 업데이트(또는 누적) 방식을 달리할 수 있다.
Figure pat00073
Figure pat00074
Figure pat00075
상기 수학식 12은, 디매핑 결과가
Figure pat00076
인 경우에, 현재 심볼에 의한 채널 추정값
Figure pat00077
를 이용하여
Figure pat00078
를 업데이트하는 것을 의미한다. 즉, 현재 심볼(i)에 의해서 추정된 채널 추정값(
Figure pat00079
)과, 이전 심볼(i-1)까지 누적된 채널 추정값(
Figure pat00080
) (즉, 수학식 12에서 오른쪽 변의
Figure pat00081
)에 모두 기초하여, 새로운
Figure pat00082
(즉, 수학식 12에서 왼쪽 변의
Figure pat00083
)로 업데이트할 수 있다.
여기서,
Figure pat00084
의 업데이트에는 누적 계수 a가 이용될 수 있다. 누적 계수 a는, 현재 심볼에 의한 채널 추정값(
Figure pat00085
)와 이전까지 누적된 채널 추정값(
Figure pat00086
)에 대한 상대적인 누적 비율을 의미할 수 있다. 또한, a의 값은 정수 값으로 주어질 수 있으며, 수신 단 성능을 최적화하는 값으로 설정될 수 있다.
즉, 상기 수학식 10과 같이 현재 심볼에 의한 채널 추정값만에 기초하여 누적 채널 추정값을 업데이트하는 것과 달리, 이전까지 누적된 채널 추정값과 현재 심볼에 의한 채널 추정값을 합산하여 채널 추정값을 업데이트하는 것에 본 개시의 특징이 있다. 또한, 누적 계수 a 값은 합산의 상대적인 비율을 정하는 의미를 가지며, 그 구체적인 값으로 본 개시의 범위가 제한되는 것은 아니다.
이러한 수학식 12는 시간 도메인에서의 연속한 심볼의 채널 상관 특성을 이용하여, 채널 추정값을 업데이트하는 것이라고 표현할 수 있다.
도 5는 본 개시에 따른 제 1 임계치를 설명하기 위한 도면이다.
상기 수학식 13에서 제 1 임계치는, 현재 심볼에 의한 채널 추정값(
Figure pat00087
)의 크기에 대한 임계치로서 정의된다. 즉,
Figure pat00088
의 절대값 크기(즉, abs(
Figure pat00089
))가 제 1 임계치(
Figure pat00090
)를 초과하는지를 결정할 수 있다.
도 5의 예시에서 세로축이 채널 추정값의 크기인 경우를 가정하면, k 값의 위치에 따라서 제 1 임계치(
Figure pat00091
)를 초과하는지 여부가 달라질 수 있음을 알 수 있다.
만약,
Figure pat00092
의 크기가 제 1 임계치를 초과하는 경우라면(예를 들어, 도 5의 k1), 비록 디매핑 결과는
Figure pat00093
이지만, 어느 정도는 유효한 채널 추정치인 것으로 가정할 수 있으므로, 주변 서브캐리어(예를 들어, 도 5의 k1-
Figure pat00094
부터 k1+
Figure pat00095
에 해당하는 서브캐리어들)의 채널 추정치를 고려하여 채널 추정값 업데이트를 수행하는 경우, 유효한 채널 추정 결과를 기대할 수 있다.
만약,
Figure pat00096
의 크기가 제 1 임계치 이하인 경우라면(예를 들어, 도 5의 k2), 주변 서브캐리어의 채널 추정값을 고려하여 채널 추정값 업데이트를 수행하기 보다는, 상기 수학식 14에서와 같이 보간법을 이용하는 것이 보다 유효한 채널 추정 결과를 기대할 수 있다.
예를 들어, 수학식 14에 따르면,
Figure pat00097
를 업데이트하기 위해서
Figure pat00098
를 이용하지 않고 버릴(또는 비울) 수 있다. 그 대신에,
Figure pat00099
를 업데이트하기 위해서 다른 채널 추정값들에 기반하여 보간법을 적용할 수 있다. 예를 들어, 데이터 심볼에 삽입된 파일럿 서브캐리어 상에서의 채널 추정값을 이용하여 보간법을 적용할 수 있다. 또한, 디매핑 결과가
Figure pat00100
인 채널 추정값 등을 이용하여 보간법을 적용할 수 있다.
상기 수학식 13에서
Figure pat00101
는 서브캐리어 k에 인접한 서브캐리어의 오프셋 값을 의미한다. 즉, i-번째 심볼에서 서브캐리어 k에서의 채널 추정값을
Figure pat00102
로 표현하는 경우, i-번째 심볼에서 서브캐리어 k에서
Figure pat00103
만큼 떨어진 서브캐리어(즉, 서브캐리어 k+
Figure pat00104
)에서의 채널 추정값을
Figure pat00105
로 표현할 수 있다.
상기 수학식 13에서,
Figure pat00106
는 서브캐리어 k에 인접한 서브캐리어의 범위를 정하는 값으로 설정될 수 있다. 즉,
Figure pat00107
값이 클수록 서브캐리어 k에 인접한 넓은 범위의 서브캐리어에서의 채널 추정값을 누적에 이용할 수 있고,
Figure pat00108
값이 작을수록 서브캐리어 k에 인접한 좁은 범위의 서브캐리어에서의 채널 추정값을 누적에 이용할 수 있다.
상기 수학식 13에서
Figure pat00109
는, i-번째 심볼에서 서브캐리어 k+
Figure pat00110
에서의 채널 추정값의 합산에 적용되는 가중치를 의미한다. 즉, 서브캐리어 k에서의 채널 추정치와, 인접 서브캐리어들 각각에서의 채널 추정치를 합산하여 채널 추정치 업데이트를 수행하는 경우에, 인접 서브캐리어들 각각에서의 채널 추정치가 어느 정도의 비중으로 합산되는지를 결정할 수 있다.
예를 들어,
Figure pat00111
의 값이 작을수록(즉, 서브캐리어 k에 가까울수록)
Figure pat00112
의 값은 높은 값으로 설정되고,
Figure pat00113
의 값이 클수록(즉, 서브캐리어 k에서 멀어질수록)
Figure pat00114
의 값은 낮은 값으로 설정될 수 있다. 이는 서브캐리어 k에 인접한 서브캐리어의 채널 추정치와의 상관도가 높은 것을 고려한 채널 추정치 누적 방법을 의미할 수 있다.
또는,
Figure pat00115
의 값이 클수록(즉, 서브캐리어 k에서 멀어질록)
Figure pat00116
의 값은 높은 값으로 설정되고,
Figure pat00117
의 값이 작을수록(즉, 서브캐리어 k에에 가까울수록)
Figure pat00118
의 값은 낮은 값으로 설정될 수 있다. 이는 서브캐리어 k에서의 디매핑 결과가
Figure pat00119
이기 때문에 서브캐리어 k에서의 채널 추정치가 유효하지 않은 경우, 그 인접한 서브캐리어에서의 채널 추정치도 유효하지 않을 가능성이 높은 것을 고려한 채널 추정치 누적 방법을 의미할 수 있다.
도 6은 본 개시에 따른 수신 단의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S610에서 수신 단(400)의 FFT 부(440)는 수신 신호에 대한 FFT 처리를 수행하여 주파수 도메인 신호를 출력할 수 있다. FFT 출력은 단계 S620 및 단계 S630으로 전달되어 처리될 수 있다.
단계 S620에서 채널 등화부(460)는 이전 심볼까지 누적된 채널 추정값(예를 들어,
Figure pat00120
)에 기초하여 i-1 번째 심볼 등화를 수행하여, 등화 결과인
Figure pat00121
를 출력할 수 있다.
단계 S625에서 채널 등화부(460)는 i-번째 심볼에 의한 채널 추정값(예를 들어,
Figure pat00122
)에 기초하여 i-1 번째 심볼 등화를 수행하여, 등화 결과인
Figure pat00123
를 출력할 수 있다. 단계 S625의 세부적인 동작에 대해서는 도 7을 참조하여 설명한다.
도 7은 본 개시에 따른 LS 추정 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 6의 단계 S610에서 FFT 출력을 수신하면, 도 7의 단계 S710에서 프리앰블(예를 들어, 물리계층 데이터 유닛을 구성하는 데이터 필드에 앞서 전송되는 LTF(Long Training Field), STF(Short Training Field) 등)에 기초하여 채널 응답을 추정할 수 있다. LTF, STF 등의 프리앰블은 전체 서브캐리어 상에서 전송되는 파일럿 신호이므로, 전체 서브캐리어에 대한 채널 응답을 추정할 수 있다.
단계 S720에서는 단계 S710에서 추정된 채널 응답을 이용하여 데이터 신호의 i-번째 심볼을 등화하여, 등화 결과인
Figure pat00124
를 출력할 수 있다.
단계 S730에서 i-번째 심볼(예를 들어,
Figure pat00125
)에 기초하여 채널 추정값(예를 들어,
Figure pat00126
)을 계산할 수 있다. 단계 S730의 결과는 도 6의 단계 S625로 전달될 수 있다.
다시 도 6을 참조하면, 단계 S630에서는 단계 S620에서의 등화 결과인
Figure pat00127
와 단계 S625에서의 등화 결과인
Figure pat00128
에 대한 디매핑을 수행할 수 있다.
만약 디매핑 결과가 동일한(즉,
Figure pat00129
) 경우에는 단계 S640으로 진행할 수 있다.
단계 S640에서 누적 계수 기반 추정부(455)는 i-번째 심볼에 의한 채널 추정값(예를 들어,
Figure pat00130
) 및 이전의 누적된 채널 추정값(예를 들어,
Figure pat00131
)에 기초하여 채널 추정값을 업데이트할 수 있다 (수학식 12 참조).
만약 단계 S630에서의 디매핑 결과가 동일하지 않은(즉,
Figure pat00132
) 경우에는 단계 S633으로 진행할 수 있다.
단계 S633에서 누적 계수 기반 추정부(455)는, 현재 심볼에 의한 채널 추정값(
Figure pat00133
)의 크기가 제 1 임계치(
Figure pat00134
)를 초과하는지를 결정할 수 있다. 만약 초과하지 않는 경우에는 단계 S645로 진행하여 보간법에 의해 채널 추정값을 업데이트할 수 있다 (수학식 14 참조).
단계 S633에서 현재 심볼에 의한 채널 추정값(
Figure pat00135
)의 크기가 제 1 임계치(
Figure pat00136
)를 초과하는 경우에는 단계 S643로 진행할 수 있다.
단계 S643에서 누적 계수 기반 추정부(455)는, 인접 서브캐리어 채널 추정값에 기초하여 채널 추정값을 업데이트할 수 있다 (수학식 13 참조).
단계 S640, S643 또는 S645에 의해서 업데이트된 채널 추정값(
Figure pat00137
)은 저장되어, 필요한 경우 단계 S620에서 이용될 수 있다.
단계 S610의 FFT 출력된 주파수 도메인 심볼들에 대해서 단계 S620 내지 단계 S645를 거쳐 단계 S660에서 심볼들의 등화를 마치면, 단계 S670에서 복조부(470)는 등화된 심볼들에 대한 복조를 수행할 수 있다.
전술한 본 개시의 다양한 예시들은 인접 심볼 간의 상관도가 높은 특성을 이용하여, 채널의 deep 구간에 잡음의 영향을 억제하기 위해 인접한 심볼 및 서브캐리어간의 채널 업데이트 계수를 누적하는 방안에 대해서 설명하였다. 이에 따라, 낮은 SNR 영역과 순간적인 잡음이 발생하는 경우에 있어서 채널 추정 성능을 개선할 수 있다.
본 개시의 예시적인 방법들은 설명의 명확성을 위해서 동작의 시리즈로 표현되어 있지만, 이는 단계가 수행되는 순서를 제한하기 위한 것은 아니며, 필요한 경우에는 각각의 단계가 동시에 또는 상이한 순서로 수행될 수도 있다. 본 개시에 따른 방법을 구현하기 위해서, 예시하는 단계에 추가적으로 다른 단계를 포함하거나, 일부의 단계를 제외하고 나머지 단계를 포함하거나, 또는 일부의 단계를 제외하고 추가적인 다른 단계를 포함할 수도 있다.
본 개시의 다양한 실시 예는 모든 가능한 조합을 나열한 것이 아니고 본 개시의 대표적인 양상을 설명하기 위한 것이며, 다양한 실시 예에서 설명하는 사항들은 독립적으로 적용되거나 또는 둘 이상의 조합으로 적용될 수도 있다.
또한, 본 개시의 다양한 실시 예는 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어, 또는 그들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 하나 또는 그 이상의 ASICs(Application Specific Integrated Circuits), DSPs(Digital Signal Processors), DSPDs(Digital Signal Processing Devices), PLDs(Programmable Logic Devices), FPGAs(Field Programmable Gate Arrays), 범용 프로세서(general processor), 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.
본 개시의 범위는 다양한 실시 예의 방법에 따른 동작이 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행되도록 하는 소프트웨어 또는 머신-실행가능한 명령들(예를 들어, 운영체제, 애플리케이션, 펌웨어(firmware), 프로그램 등), 및 이러한 소프트웨어 또는 명령 등이 저장되어 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행 가능한 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체(non-transitory computer-readable medium)를 포함한다.
100 송신 단
110 변조부
120 파일럿 부가부
130 IFFT 부
140 CP 부가부
150 D/A 변환부
160 안테나
200 수신 단
210 안테나
220 A/D 변환부
230 CP 제거부
240 FFT 부
250 LS 추정부
260 채널 등화부
270 복조부
400 수신 단
410 안테나
420 A/D 변환부
430 CP 제거부
440 FFT 부
450 LS 추정부
455 누적 계수 기반 추정부
460 채널 등화부
470 복조부

Claims (1)

  1. 무선 통신 시스템에서 채널을 추정하는 방법에 있어서,
    누적된 채널 추정값에 기초한 i-1 번째 심볼 등화 결과와, i-번째 심볼에 의한 채널 추정값에 기초한 i-1 번째 심볼 등화 결과가 동일한 경우, 상기 i-번째 심볼에 의한 채널 추정값 및 상기 누적된 채널 추정값에 기초하여 채널 추정값을 업데이트하는 단계; 및
    상기 누적된 채널 추정값에 기초한 i-1 번째 심볼 등화 결과와, 상기 i-번째 심볼에 의한 채널 추정값에 기초한 i-1 번째 심볼 등화 결과가 동일하지 않은 경우, 인접 서브캐리어 채널 추정값에 기초하여 채널 추정값을 업데이트하거나, 또는 보간법에 기초하여 채널 추정값을 업데이트하는 단계를 포함하는, 채널 추정 방법.
KR1020170054424A 2017-04-27 2017-04-27 무선 통신 시스템에서 향상된 신뢰성을 갖는 채널 추정 방법 및 장치 KR20180120457A (ko)

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20200092013A (ko) * 2019-01-24 2020-08-03 한국교통대학교산학협력단 다중 수신안테나를 이용한 부반송파 패킹기반의 채널추정장치 및 그 채널추정방법

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200092013A (ko) * 2019-01-24 2020-08-03 한국교통대학교산학협력단 다중 수신안테나를 이용한 부반송파 패킹기반의 채널추정장치 및 그 채널추정방법

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