KR20200005807A - 블라인드 선택 매핑 방법 및 그 수행 장치 - Google Patents

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Abstract

블라인드 선택 매핑 방법에 관한 것이며, 블라인드 선택 매핑 방법은, (a) 파일럿 심볼들에 대한 후보 스크램블링 시퀀스, 파일럿 심볼 시퀀스, 및 파일럿 심볼과 연계된 DFT 행렬을 이용하여 복수의 후보 매트릭스를 연산하는 단계; 및 (b) 상기 연산된 복수의 후보 매트릭스와 송신기로부터 수신한 파일럿 부반송파들에 대한 수신신호인 수신 파일럿 신호를 이용하여 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

블라인드 선택 매핑 방법 및 그 수행 장치 {METHOD AND APPARATUS FOR PERFORMING BLIND SELECTED MAPPING}
본원은 블라인드 선택 매핑 방법 및 블라인드 선택 매핑을 수행하는 장치에 관한 것이다. 특히, 본원은 직교 주파수 분할 다중(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM) 통신 환경에서 송신단의 전송 신호의 최대 전력 대 평균 전력 비율(Peak to Average Power Ratio, PAPR)을 감소시키기 위하여 송신단에서 선택된 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보(Side Information, SI)를 추정하는 블라인드 선택 매핑 장치 및 방법에 관한 것이다.
직교 주파수 분할 다중(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM) 통신은 광대역 통신을 위한 효율적인 전송 기술이라 할 수 있다. OFDM은 복잡한 이퀄라이징을 사용하지 않으면서도 효과적으로 해로운 심볼간 간섭의 영향을 극복할 수 있다. OFDM은 높은 주파수 효율에 적합한 방법이라 여겨지고 있고, 5G 셀룰라 네트워크에 적합한 방법으로 고려되고 있다.
그러나, OFDM은 매우 높은 피크 대 평균 전력비(Peak to Average Power Ratio, PAPR)를 가지는 문제가 있다. 높은 PAPR을 가진 신호가 디지털/아날로그 컨버터와 하이파워앰프를 지나는 경우, 양자화 잡음 문제, 밴드 내부의 신호 왜곡 문제, 밴드 외부의 방사가 심각하게 악화되는 문제 등이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해소하고자 다양한 PAPR 감소 방법들이 종래에 제시된 바 있다.
일예로, 선택 매핑(Selected Mapping) 기술이 제시되어 있으며, 선택 매핑(Selected Mapping, SLM) 기술은 낮은 복잡도를 갖는 효율적인 PAPR 감소 기술로 알려져 있다. SLM은 다수의 스크램블링 시퀀스들을 데이터 시퀀스에 곱함으로써 다수의 후보 전송 시퀀스들을 생성하고, 가장 낮은 PAPR을 생성할 수 있는 후보 전송 시퀀스를 선택해 전송한다. 데이터 심볼 시퀀스를 복원하기 위해, 수신기는 송신기에 의해 선택된 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보(Side Information, SI)를 필요로 한다. SI에 대한 올바른 전송은 데이터 심볼 시퀀스의 신뢰성 있는 복원을 위해 매우 중요하기 때문에, SI는 강한 채널 코딩으로 보호되어야 할 필요가 있다. 그런데 SI에 대한 강한 채널 코딩은 실질적인 데이터 전송률을 저하시키는 원인이 된다.
이에 따라, SI를 송신기가 수신기로 직접 전송하지 않으면서도 SLM 기술을 적용할 수 있는 방법으로서, 블라인드 선택 매핑 (BSLM, Blind SLM) 방법들에 대한 연구가 진행된 바 있다. 블라인드 선택 매핑(BSLM)은 스크램블링 시퀀스의 세트를 사용함으로써 OFDM의 피크 대 평균 전력비 (PAPR)를 줄여 주는 기술이다. BSLM 방법에서는, 송신기가 선택한 스크램블링 시퀀스에 대한 SI를 송신기가 수신기로 직접 보내지 않기 때문에, 심볼의 검출을 위해서 수신기는 SI를 추정해야 한다.
일예로, ML(Maximum Likelihood) 검출 방법이 BSLM을 위해 적용되었고, ML검출의 복잡도를 줄이기 위해 간략화된 ML 검출 방법이 제시되어 있다. 상기 문헌에서 제시하는 간략화된 ML 검출 방법은 복잡도를 상당히 줄여주지만, 그 방법은 여전히 높은 복잡도를 가지는 문제가 있다.
본원의 배경이 되는 기술은 한국공개특허공보 제10-2010-0080720호에 개시되어 있다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 종래의 BSLM 방법들과 대비하여 더 낮은 구현 복잡도를 가지면서도 더 우수한 SI 오류율(side information error rate, SIER) 및 비트 에러율(Bit Error Ratio, BER) 성능을 가지는 블라인드 선택 매핑 방법 및 블라인드 선택 매핑을 수행하는 장치를 제공하려는 것을 목적으로 한다.
다만, 본원의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제들로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재하거나 또 다른 기술적 과제들에 확대 적용될 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 제1 측면에 따른 블라인드 선택 매핑 방법은, (a) 파일럿 심볼들에 대한 후보 스크램블링 시퀀스, 파일럿 심볼 시퀀스, 및 파일럿 심볼과 연계된 DFT 행렬을 이용하여 복수의 후보 매트릭스를 연산하는 단계; 및 (b) 상기 연산된 복수의 후보 매트릭스와 송신기로부터 수신한 파일럿 부반송파들에 대한 수신신호인 수신 파일럿 신호를 이용하여 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 제2 측면에 따른 BSLM 방법으로 전송된 심볼 검출 방법은, (a) 본원의 제1 측면에 따른 블라인드 선택 매핑 방법을 이용하여 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 추정하는 단계; (b) 상기 추정한 인덱스에 해당하는 스크램블링 시퀀스와 수신 파일럿 신호를 이용하여 파일럿 부반송파 상에서의 CFR(Channel Frequency Response) 계수를 연산하는 단계; (c) 상기 파일럿 부반송파 상에서의 CFR 계수를 이용하여 데이터 부반송파를 포함하는 부반송파에서의 CFR 계수를 연산하는 단계; 및 상기 (c) 단계에서 연산된 CFR 계수를 이용하여, 송신기에서 전송된 심볼을 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 제3 측면에 따른 블라인드 선택 매핑 장치는, 파일럿 심볼들에 대한 후보 스크램블링 시퀀스, 파일럿 심볼 시퀀스, 및 파일럿 심볼과 연계된 DFT 행렬을 이용하여 복수의 후보 매트릭스를 연산하는 연산부; 및 상기 연산된 복수의 후보 매트릭스와 송신기로부터 수신한 파일럿 부반송파들에 대한 수신신호인 수신 파일럿 신호를 이용하여 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 추정하는 추정부를 포함할 수 있다.
상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서, 본원의 제4 측면에 따른 컴퓨터 프로그램은, 본원의 제1 측면에 따른 블라인드 선택 매핑 방법 및 본원의 제2 측면에 따른 BSLM 방법으로 전송된 심볼 검출 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장되는 것일 수 있다.
상술한 과제 해결 수단은 단지 예시적인 것으로서, 본원을 제한하려는 의도로 해석되지 않아야 한다. 상술한 예시적인 실시예 외에도, 도면 및 발명의 상세한 설명에 추가적인 실시예가 존재할 수 있다.
전술한 본원의 과제 해결 수단에 의하면, OFDM의 송신단에서의 피크 대 평균 전력비(Peak to Average Power Ratio, PAPR)를 보다 효과적으로 낮출 수 있는 블라인드 선택 매핑 방법 및 블라인드 선택 매핑 방법을 수행하는 장치를 제공할 수 있다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 종래의 BSLM 방법들과 대비하여 더 우수한 SI 오류율(side information error rate, SIER) 및 비트 에러율(Bit Error Ratio, BER) 성능을 가지는 블라인드 선택 매핑 방법 및 블라인드 선택 매핑 방법을 수행하는 장치를 제공할 수 있다.
본원은 전술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 종래의 BSLM 방법들과 대비하여 더 우수한 SI 오류율(SIER) 및 비트 에러율(BER) 성능을 가지는 새로운 SI 추정 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
다만, 본원에서 얻을 수 있는 효과는 상기된 바와 같은 효과들로 한정되지 않으며, 또 다른 효과들이 존재할 수 있다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 블라인드 선택 매핑을 수행하는 장치를 포함하는 수신기의 개략적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2 내지 도 7은 본원의 일 실시예에 따른 블라인드 선택 매핑을 수행하는 장치에 의한 블라인드 선택 매핑 방법의 성능 평가를 위해 수행된 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면이다.
도 8은 본원의 일 실시예에 따른 블라인드 선택 매핑 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 9는 본원의 일 실시예에 따른 블라인드 선택 매핑 방법으로 전송된 심볼 검출 방법에 대한 개략적인 동작 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본원이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본원의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본원은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본원을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결" 또는 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에", "상부에", "상단에", "하에", "하부에", "하단에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.
본원 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
블라인드 선택 매핑(BSLM, Blind SLM, Blind Selected Mapping) 방법은 스크램블링 시퀀스의 세트를 사용함으로써 직교 주파수 분할 다중(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM) 통신의 피크 대 평균 전력비(Peak to Average Power Ratio, PAPR)를 줄여주는 기술이라 할 수 있다. BSLM 방법에서는, 송신기가 선택한 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보(Side Information, SI)를 송신기가 수신기로 직접 보내지 않기 때문에, 수신기는 심볼을 검출하기 위해 SI를 추정해야 한다.
이에 본원은 새로운 SI 추정 방법을 적용한 BSLM 방법 및 그 수행 장치에 대해 제안한다. 본원은 수신 파일럿 신호, 파일럿 심볼 시퀀스, 및 스크램블링 시퀀스(파일럿 심볼들에 대한 후보 스크램블링 시퀀스)를 이용하여 계산(연산, 생성)된 복수의 후보 매트릭스 중 본원에서 제안하는 오차 값(후보 매트릭스값에 수신 파일럿 신호를 곱하여 산출되는 오차 값)을 최소로 만들어주는 후보 매트릭스의 인덱스를 스크램블링 시퀀스의 인덱스( 송신기가 선택한 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보 SI)로서 추정하는 블라인드 선택 매핑 방법 및 이러한 블라인드 선택 매핑(블라인드 선택 매핑 방법)을 수행하는 장치(BSLM 장치 및 방법)에 대해 제안한다.
이하에서는 도 1을 참조하여 본원의 일 실시예에 따른 블라인드 선택 매핑을 수행하는 장치(본원에서 제안하는 블라인드 선택 매핑 방법을 수행하는 장치로서, 이는 블라인드 선택 매핑 장치라 달리 표현될 수 있으며, 이하 설명의 편의상 '본 장치(10)'라 할 수 있음)에 대해 구체적으로 설명하기에 앞서, 먼저 본 장치(10)의 수행 방법에 관한 배경 기술에 대하여 자세히 설명하기로 한다. 본 장치(10)는 OFDM 방식의 이동통신 시스템의 수신단 또는 수신장치에 포함될 수 있으며, OFDM 방식의 이동통신 시스템의 수신단 또는 수신장치에 대한 자세한 설명은 생략한다.
또한, 이하 본원을 설명함에 있어서,
Figure pat00001
는 전치 연산자,
Figure pat00002
는 복소수 켤레 전지 연산자를 나타낸다. U(a,b)는 랜덤변수가 a 와 b 사이에 놓여지는 유니폼 분포를 나타낸다.
Figure pat00003
는 프로베니우스 놈(Frobenius norm) 연산자를 나타낸다. diag{X}는 대각 요소가 벡터 X의 요소들로 결정되는 대각 행렬을 나타낸다. D(m,n)은 행렬 D의 m번째 행과 n번째 열의 요소를 나타낸다. IN 은 N × N 크기를 갖는 단위행렬을 나타낸다.
본 장치(10)에서는 일예로 블록 크기가 K = K d + K p 인 OFDM 시스템이 고려될 수 있다. 여기서, K d 는 데이터 부반송파의 수를 의미하고, K p 는 파일럿 부반송파의 수를 의미한다. 채널 임펄스 응답(channel impulse response)은 최대 길이가 L 인 유한 임펄스 응답 필터(finite impulse response filter)로 하기 식 1과 같이 모델링될 수 있다.
[식 1]
Figure pat00004
여기서,
Figure pat00005
는 평균이 0인 비상관(uncorrelated) 복소 가우시안 랜덤 변수들을 나타낸다. 또한,
Figure pat00006
(
Figure pat00007
)의 평균 파워는 하기 식 2와 같이 익스포넨셜(exponential) 파워 딜레이 프로파일(Power Delay Profile, PDP)로 주어질 수 있다.
Figure pat00008
는 전치 연산자를 나타낸다.
[식 2]
Figure pat00009
여기서,
Figure pat00010
는
Figure pat00011
를 만족시키는 파워 정규화 상수를 나타낸다. T S 는 시스템 대역폭이 1/T S 인 샘플링 주기를 나타낸다. 즉 1/T S 는 시스템 대역폭을 나타낸다.
Figure pat00012
는 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS)이 적용된 채널 딜레이 스프레드(channel delay spread)를 나타낸다.
매우 큰
Figure pat00013
값이 주어지는 경우, 탭 인덱스
Figure pat00014
이 증가할수록 평균 채널 탭 파워가 줄어들 수 있는데, 이는 사소하지 않은 탭 파워(nontrivial tap powers)를 가진 실질적인 채널 탭들(effective channel taps)이 많음을 의미할 수 있다.
채널 주파수 응답(CFR) 계수 벡터는 하기 식 3과 같이 주어질 수 있다.
[식 3]
Figure pat00015
상기 식 3의 CFR 계수 벡터는 채널 임펄스 응답의 K-포인트 이산 푸리에 변환(discrete Fourier transform)에 의해 주어질 수 있다. K × L 크기의 행렬 D는 하기 식 4와 같이 정의될 수 있다.
[식 4]
Figure pat00016
여기서, k = 0, 1, …, K-1 이고,
Figure pat00017
일 수 있다.
K × L 크기의 행렬 D(이산 푸리에 변환 매트릭스)가 상기 식 4와 같이 정의되는 경우, CFR 계수 벡터 H는 하기 식 5와 같이 주어질 수 있다.
[식 5]
Figure pat00018
데이터 심볼들(data symbols)은 평균 심볼 파워가 1인 M-ary QAM 성상도(constellation)
Figure pat00019
에서 선택될 수 있다. 파일럿 심볼들(pilot symbols)은 {-1, +1}과 같은 BPSK 성상도(constellation)에서 선택될 수 있다.
한편, 데이터 심볼들 및 파일럿 심볼들은 OFDM 블록에 맵핑되어 하기 식 6과 같은 OFDM 심볼 시퀀스를 형성할 수 있다.
[식 6]
Figure pat00020
파일럿 부반송파 인덱스
Figure pat00021
를 이용하여 파일럿 심볼 시퀀스가 하기 식 7과 같이 표현될 수 있다.
[식 7]
Figure pat00022
또한, 파일럿 부반송파들에 대한 CFR 계수 벡터는 하기 식 8과 같이 표현될 수 있다.
[식 8]
Figure pat00023
이와 동일 내지 유사한 방식으로, 데이터 부반송파 인덱스
Figure pat00024
를 이용하여 데이터 심볼 시퀀스 X d 및 데이터 부반송파들에 대한 CFR 계수 벡터 H d 를 정의할 수 있다.
상기 식 8의 파일럿 부반송파들에 대한 CFR 계수 벡터 H p 는 채널 임펄스 응답 h 를 이용하여 하기 식 9와 같이 표현될 수 있다.
[식 9]
Figure pat00025
여기서, D p 는 K p × L 크기의 행렬을 나타내다. D p 는 파일럿 심볼과 연계된 DFT(discrete Fourier transform) 행렬이라 달리 표현될 수 있다. 즉, D p 는 K p Х L크기를 가지며 파일럿 심볼의 위치로 결정된 DFT 행렬이라 달리 표현될 수 있다. K p 는 파일럿 부반송파의 수를 나타내고, L 은 유한 임펄스 응답 필터의 최대 길이(달리 표현하여, 채널 탭수)를 나타낸다. 이러한 D p 는 하기 식 10과 같이 정의될 수 있다.
[식 10]
Figure pat00026
여기서,
Figure pat00027
이고,
Figure pat00028
일 수 있다. 또한, D(m,n)은 행렬 D의 m번째 행과 n번째 열의 요소를 나타낸다. 시간 영역 샘플 시퀀스는 하기 식 11과 같이 표현될 수 있다.
[식 11]
Figure pat00029
이러한 시간 영역 샘플 시퀀스는
Figure pat00030
에 대한 역 이산 푸리에 변환(inverse discrete Fourier transform, IDFT)에 의해 얻을 수 있다.
OFDM의 피크 대 평균 전력비(PAPR)는 하기 식 12와 같이 정의될 수 있다.
[식 12]
Figure pat00031
SLM에서 송신기는
Figure pat00032
에 하기 식 13과 같은 U개의 스크램블링 시퀀스들을 곱함으로써, 주파수 영역에서 스크램블링된 U개의 시퀀스들을 생성할 수 있다.
[식 13]
Figure pat00033
여기서,
Figure pat00034
일 수 있다.
이러한 스크램블링 시퀀스들
Figure pat00035
는 송신기와 수신기 모두에 미리 알려져 있다고 가정할 수 있다.
송신기는 각 스크램블링된 시퀀스를 역 이산 푸리에 변환(IDFT)함으로써 U개의 후보 시간 샘플 시퀀스들을 생성할 수 있으며, 생성된 U개의 후보 시간 샘플 시퀀스들 중 PAPR을 최소로하는(달리 말해, 최소의 PAPR을 산출하는) 후보 시간 샘플 시퀀스를 선택할 수 있다. 이에, BSLM에서는 수신기가 사이드 정보(SI)로서 송신기에 의해 선택된 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 추정한다.
달리 말해, 송신기는 U개의 스크램블링 시퀀스들 중 OFDM의 PAPR를 가장 낮출 수 있는 스크램블링 시퀀스를 하나 선택할 수 있으며, 선택된 스크램블링 시퀀스와 부반송파 시퀀스를 곱한 신호를 수신기로 전송할 수 있다. 이때, 송신기로부터 전송되는 신호에는 송신기에 의해 선택된 스크램블링 시퀀스가 U 개의 후보 스크램블링 시퀀스 중 몇번째에 해당하는 스크램블링 시퀀스인지에 대한 정보가 포함되어 있지 않다. 따라서, 수신기는 심볼 검출을 위해 송신기로부터 수신한 수신신호를 통하여, 송신기에 의해 선택된 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보(SI)를 추정해야 한다.
이에, 본 장치(10)는 수신 파일럿 신호, 파일럿 심볼 시퀀스, 및 스크램블링 시퀀스(파일럿 심볼들에 대한 후보 스크램블링 시퀀스)를 이용하여 계산(연산, 생성)된 복수의 후보 매트릭스 중 본원에서 제안하는 오차 값(후보 매트릭스값에 수신 파일럿 신호를 곱하여 산출되는 오차 값)을 최소로 만들어주는 후보 매트릭스의 인덱스를 스크램블링 시퀀스의 인덱스(즉, 송신기가 선택한 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보 SI)로서 추정하는 블라인드 선택 매핑 장치 및 방법(BSLM 장치 및 방법)에 대해 제안하고자 한다.
만약, 송신기에 의해 선택된 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보(즉, 송신기에 의해 선택된 OFDM의 PAPR를 가장 낮출 수 있는 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보) SI가
Figure pat00036
로 주어지는 경우, k번째 부반송파(여기서, k는 0, 1, …, K-1) 상에서 수신신호는 하기 식 14와 같이 표현될 수 있다.
[식 14]
Figure pat00037
여기서, W k 는 평균이 0이고 분산이
Figure pat00038
인 가산성 가우시안 잡음(additive Gaussian noise)을 나타낸다.
이하에서는 상술한 설명에 기반하여, 본원의 일 실시예에 따른 블라인드 선택 매핑을 수행하는 장치(즉, 블라인드 선택 매핑 장치, 본 장치, 10)에 대하여 보다 자세히 설명하기로 한다.
도 1은 본원의 일 실시예에 따른 블라인드 선택 매핑을 수행하는 장치(10)를 포함하는 수신기(1)의 개략적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 수신기(1)는 수신부(11), 연산부(12), 추정부(13), CFR 계수 연산부(14) 및 심볼 추정부(15)를 포함할 수 있다. 여기서, 연산부(12) 및 추정부(13)는 본 장치(10)에 포함된 구성을 의미할 수 있다. 즉, 본 장치(10)는 수신기(1)에 구비되고, 연산부(12) 및 추정부(13)를 포함할 수 있다.
이러한 본 장치(10)는, 본원의 일 실시예에 따른 블라인드 선택 매핑 방법을 수행하는 장치, 블라인드 선택 매핑 장치, 블라인드 선택 매핑 방법에서 사이드 정보(SI)를 추정하는 장치 등으로 달리 표현될 수 있다.
이하 본 장치(10)를 설명함에 있어서, 본 장치(10)에서는 일예로
Figure pat00039
를 만족한다는 조건하에,
Figure pat00040
가
Figure pat00041
와 같이 0과
Figure pat00042
사이에서 균일(Uniform, 유니폼) 분포를 갖는 변수로 선택될 수 있다. 여기서, U(a,b)는 랜덤변수가 a 와 b 사이에 놓여지는 유니폼 분포를 나타낸다. 본 장치(10) 및 본 장치(10)를 포함하는 수신기(1)에 대한 보다 구체적인 설명은 다음과 같다.
수신부(11)는 송신기로부터 파일럿 부반송파들에 대한 수신신호인 수신 파일럿 신호를 수신할 수 있다.
본 장치(10)에서 연산부(12)는 파일럿 심볼들에 대한 후보 스크램블링 시퀀스(
Figure pat00043
), 파일럿 심볼 시퀀스(X p ), 및 파일럿 심볼과 연계된 DFT(Discrete Fourier Transform) 행렬(D p )을 이용하여 복수의 후보 매트릭스를 연산할 수 있다.
이때, 연산부(12)는 U개의 후보 스크램블링 시퀀스의 인덱스 각각에 대응하여 U개의 후보 매트릭스를 연산할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 연산부(12)는 연산된 U개의 후보 매트릭스를 메모리부(미도시)에 저장할 수 있다. 연산부(12)는 수신부(11)를 통해 수신 파일럿 신호를 수신하기 전에, 복수의 후보 매트릭스(U개의 후보 매트릭스)를 연산하여 메모리부(미도시)에 저장할 수 있다. 달리 말해, 연산부(12)는 수신부(11)를 통해 수신 파일럿 신호를 수신하기 전에, U개의 후보 스크램블링 시퀀스의 인덱스 각각에 대응하여 U개의 후보 매트릭스를 미리 연산하여 메모리부(미도시)에 저장할 수 있다.
이에 따르면, 본 장치(10)는 연산부(12)를 통해 연산되는 복수의 후보 매트릭스를 저장하는 메모리부(미도시)를 포함할 수 있다. 메모리부(미도시)에는 수신 파일럿 신호를 수신하기 전에 연산부(12)에 의하여 미리 연산된 복수의 후보 매트릭스(U개의 후보 매트릭스)가 기저장될 수 있다.
다시 말해, 메모리부(미도시)에는 연산의 복잡도를 줄이기 위해, 일예로 오프라인(off-line)에서 연산부(12)에 의하여 미리 연산(계산)된 U개의 후보 매트릭스
Figure pat00044
, 즉 U개의 후보 스크램블링 시퀀스의 인덱스 각각(u=0,1, …, U-1 값 각각)에 대하여 미리 연산된 U개의 후보 매트릭스가 기저장되어 있을 수 있다. 메모리부(미도시)에 기저장된 U개의 후보 매트릭스는 추정부(13)에 의한 스크램블링 시퀀스의 인덱스(즉, 송신기가 선택한 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보 )의 추정시 이용될 수 있다.
또한, 실제 온라인(online) 전송시에는 수신부(11)를 통해 수신 파일럿 신호가 수신되면, 추정부(13)가 복수의 후보 매트릭스 각각에 수신 파일럿 신호를 곱하여 얻은 벡터의 크기(오차 값에 대응하는 벡터의 크기) 중 가장 작은 크기를 산출하는 후보 매트릭스의 인덱스를 선택함으로써, 선택된 후보 매트릭스의 인덱스를 스크램블링의 인덱스로서 추정할 수 있다.
추정부(13)는 연산부(12)에서 연산된 복수의 후보 매트릭스와 송신기로부터 수신한 파일럿 부반송파들에 대한 수신신호인 수신 파일럿 신호를 이용하여 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 추정할 수 있다.
본원의 일 실시예에 따르면, 추정부(13)는 연산부(12)에 의해 미리 연산되어 메모리부에 저장된 복수의 후보 매트릭스를 이용하여 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 추정할 수 있다.
추정부(13)는 연산부(11)에 의해 연산된 복수의 후보 매트릭스 각각에 수신부(11)에서 수신된 수신 파일럿 신호를 곱하여 산출되는 오차 값들 중 최소 오차 값을 산출하는 후보 매트릭스의 인덱스를 스크램블링 시퀀스의 인덱스로서 추정할 수 있다.
달리 표현하여, 추정부(13)는 메모리부에 기저장된 연산부(11)에 의하여 미리 연산된 복수의 후보 매트릭스(U개의 후보 매트릭스) 각각에 수신 파일럿 신호를 곱함으로써, 복수의 후보 매트릭스 각각에 대응하여 오차 값들(즉, 복수의 오차 값, U개의 오차 값)을 산출할 수 있다.
이때, 추정부(13)는 산출된 오차 값들 중 최소 오차 값을 산출하는 후보 매트릭스의 인덱스를 스크램블링 시퀀스의 인덱스로서 추정할 수 있다. 즉, 추정부(13)는 복수의 후보 매트릭스 중에서, 오차 값들을 산출함에 있어서 가장 작은 크기를 갖는 오차 값(최소 오차 값)을 산출하는 후보 매트릭스를 식별할 수 있으며, 식별된 후보 매트릭스의 인덱스(즉, 최소 오차 값을 산출하는 후보 매트릭스의 인덱스)를 스크램블링 시퀀스의 인덱스로서 추정할 수 있다.
추정부(13)에 의해 추정된 스크램블링 시퀀스의 인덱스는 송신기가 선택한 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보(Side Information, SI)를 의미할 수 있다.
추정부(13)는, 송신기에 의해 선택된 스크램블링 시퀀스의 인덱스인 SI에 해당하는
Figure pat00045
를
Figure pat00046
로 표현되는 오차 값(즉, 후보 매트릭스와 수신 파일럿 신호를 곱하여 산출되는 오차 값)을 최소로 만들어주는 후보 매트릭스의 인덱스를 스크램블링 시퀀스의 인덱스로서 추정할 수 있다. 즉, 추정부(13)는 복수의 후보 매트릭스 중 최소 오차 값을 산출하는 후보 매트릭스의 인덱스를 송신기가 선택한 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보로서 추정할 수 있다.
추정부(13)에 의해 추정된 스크램블링 시퀀스의 인덱스는 송신기가 선택한 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보로서 하기 식 15를 만족할 수 있다.
[식 15]
Figure pat00047
여기서,
Figure pat00048
는 추정부(13)에 의해 추정된 스크램블링 시퀀스의 인덱스,
Figure pat00049
는 후보 매트릭스, Y p 는 수신 파일럿 신호, u는 후보 스크램블링 시퀀스의 인덱스, U는 후보 스크램블링 시퀀스의 인덱스의 수를 나타낸다.
상기 식 15에서 후보 매트릭스는 하기 식 16을 만족할 수 있다.
[식 16]
Figure pat00050
여기서,
Figure pat00051
는 후보 매트릭스, diag{X}는 대각 요소가 벡터 X의 요소들로 결정되는 대각행렬,
Figure pat00052
는 파일럿 심볼들에 대한 후보 스크램블링 시퀀스, X p 는 파일럿 심볼 시퀀스를 나타낸다. 또한, D p 는 파일럿 심볼과 연계된 DFT 행렬, 즉 K p × L크기를 가지며 파일럿 심볼의 위치로 결정된 DFT 행렬을 나타낸다. K p 는 파일럿 부반송파의 수, L 은 유한 임펄스 응답 필터의 최대 길이(달리 말해, 채널 탭수),
Figure pat00053
는 복소수 켤레 전지 연산자,
Figure pat00054
는 K p × K p 크기를 갖는 단위행렬을 나타낸다.
즉, 상기 식 15에 포함된 후보 매트릭스는 연산부(12)에 의하여 미리 연산되는 후보 매트릭스를 의미할 수 있다. 이에 따르면, 연산부(12)에 의해 연산된 후보 매트릭스는 상기 식 16을 만족할 수 있다.
연산부(12)는 수신부(11)에서 수신 파일럿 신호가 수신되기 이전에, U개의 후보 스크램블링 시퀀스의 인덱스(u=0,1, …, U-1 값 각각) 각각에 대응하여 상기 식 16을 만족하는 U개의 후보 매트릭스를 미리 연산하여 메모리부(미도시)에 저장해둘 수 있다. 이후, 수신부(11)에서 수신 파일럿 신호가 수신되면, 추정부(13)는 미리 연산된 U 개의 후보 매트릭스 각각에 수신된 수신 파일럿 신호를 곱하여 산출되는 오차 값들 중 최소 오차 값을 산출하는 후보 매트릭스의 인덱스를 스크램블링 시퀀스의 인덱스로서 추정할 수 있다.
이에 따르면, 본 장치(10)는 송신기가 선택한 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보의 추정시, 메모리부(미도시)에 미리 계산되어 기 저장되어 있는 U개의 후보 매트릭스를 이용하므로, 사이드 정보의 추정시의 연산량 및 연산 복잡도를 효과적으로 낮출 수 있다.
본 장치(10)는 상기 식 15에 기반한 사이드 정보의 추정시,
Figure pat00055
번의 복소 곱셈들(CMs, Complex Multiplications)과
Figure pat00056
번의 복소 덧셈들(CAs, Complex Additions), 그리고 UK p 번의
Figure pat00057
연산들을 수행할 수 있다. 여기서, 한번의 복소 곱셈(CM)은 4번의 실수 곱셈들(RMs, Real Multiplications)과 2번의 실수 덧셈들(RAs, Real Additions)의 연산에 해당한다. 또한, 한번의 복소 덧셈(CA)는 2번의 실수 덧셈들(RAs)의 연산에 해당한다. 또한, 한번의
Figure pat00058
연산은 2번의 실수 곱셈들(RMs)과 1번의 실수 덧셈(RA)에 해당한다. 따라서, 본 장치(10)는 상기 식 15에 기반한 사이드 정보의 추정시,
Figure pat00059
번의 실수 곱셈들(RMs)과
Figure pat00060
번의 실수 덧셈들(RAs)의 연산을 수행할 수 있다.
본 장치(10)에 의해 송신기가 선택한 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보의 추정이 이루어지면(즉, 추정부에 의해 스크램블링 시퀀스의 인덱스가 추정되면), 추정된 인덱스에 해당하는 스크램블링 시퀀스를 이용하여 후술하는 심볼 추정부(15)에 의해 M-ary QAM 심볼들이 검출될 수 있으며, 여기서, 심볼 추정부(15)는 심볼 단위의 ML 검출기일 수 있다. 이러한 작업은 추가적으로 (2M+4)K d 번의 실수 곱셈들(RMs)과 (3M+2)K d 번의 실수 덧셈들(RAs)의 연산을 통해 이루어질 수 있다.
이러한 본원은 상기 식 15를 기반으로 하는 새로운 SI 추정 방법이 적용되는 블라인드 선택 매핑 장치(BSLM 장치, 본 장치, 10)를 제공할 수 있다. 본 장치(10)는 수신 파일럿 신호, 파일럿 심볼 시퀀스, 및 파일럿 심볼들에 대한 후보 스크램블링 시퀀스를 이용하여 계산(연산, 생성)된 복수의 후보 매트릭스 중 후보 매트릭스값에 수신 파일럿 신호를 곱하여 산출되는 오차 값을 최소로 만들어주는 후보 매트릭스의 인덱스를 스크램블링 시퀀스의 인덱스로서 추정할 수 있다.
즉, 본 장치(10)는 후보 매트릭스들을 미리 연산(계산)하여 메모리부에 저장해둠으로써, 수신기(1)가 스크램블링 시퀀스를 쉽게 찾도록 제공할 수 있다.
CFR 계수 연산부(14)는 추정부(13)에 의해 스크램블링 시퀀스의 인덱스가 추정된 이후, 추정부(13)에서 추정한 인덱스에 해당하는 스크램블링 시퀀스와 수신 파일럿 신호를 이용하여 파일럿 부반송파 상에서의 CFR 계수를 연산할 수 있다.
이후, CFR 계수 연산부(14)는 파일럿 부반송파 상에서의 CFR 계수를 이용하여 데이터 부반송파를 포함하는 부반송파에서의 CFR 계수를 연산할 수 있다. 달리 말해, CFR 계수 연산부(14)는 파일럿 부반송파 상에서의 CFR 계수를 이용하여 데이터 부반송파와 파일럿 부반송파를 포함하는 전체 부반송파에서의 CFR 계수를 연산할 수 있다.
심볼 추정부(15)는 CFR 계수 연산부(14)에서 연산된 전체 부반송파에서의 CFR 계수를 이용하여 송신기에서 전송된 심볼을 추정할 수 있다.
이와 같이, 수신기(1)는 추정부(13)에 의해 스크램블링 시퀀스의 인덱스(SI)가 추정되면, 추정된 인덱스에 해당하는 스크램블링 시퀀스와 수신 파일럿 신호를 이용하여 파일럿 부반송파 상에서의 CFR 계수를 CFR 계수 연산부(14)를 통해 연산할 수 있다. 이후, 수신기(1)는 CFR 계수 연산부(14)를 통해, 연산된 파일럿 부반송파 상에서의 CFR 계수를 이용하여 채널 임펄스 응답(channel impulse response)을 구할 수 있으며, 이를 통해 최종적으로 전체(모든) 부반송파에서의 CFR 계수를 연산할 수 있다. 이후 수신기(1)는 연산된 전체 부반송파에서의 CFR 계수를 이용하여 송신기가 송신한 데이터 심볼을 심볼 추정부(15)를 통해 추정할 수 있다. 이러한 수신기(1)는 추정부(13)에 의해 스크램블링 시퀀스의 인덱스(SI)가 추정되면, CFR 계수 연산부(14) 및 심볼 추정부(15)를 통해 채널 추정(CFR 계수 추정)과 심볼 검출을 수행할 수 있다.
본원은 본 장치(10)의 연산부(12)에 의한 후보 매트릭스들의 계산 방법 및 본 장치(10)의 추정부(13)에 의한 후보 매트릭스들과 수신 파일럿 신호를 이용한 사이드 추정 방법을 제안함으로써, 송신기가 선택한 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보를 보다 쉽게 찾을 수 있도록 제공할 수 있다. 이에 따르면, 앞서, 추정된 사이드 정보를 이용해 채널 추정과 심볼 검출을 수행하는 수신기(1)에 대하여 설명된 내용은, 본원의 이해를 돕기 위한 하나의 예시일 뿐, 이에 한정되는 것은 아니고, 사이드 정보의 추정이 이루어진 이후 수행되는 채널 추정 및 심볼 검출 과정에는 종래에 기 공지된 기술이 적용될 수 있다.
한편, 스크램블링 시퀀스의 인덱스 추정시 고려되는 오차 값(후보 매트릭스와 수신 파일럿 신호를 곱하여 산출되는 오차 값)은 다음의 과정에 의해 도출(유도)될 수 있다.
먼저, 본 장치(10)에서 고려되는 파일럿 심볼들에 대한 스크램블링 시퀀스(후보 스크램블링 시퀀스)는 하기 식17과 같이 정의될 수 있다.
[식 17]
Figure pat00061
또한, 본 장치(10)에서 고려되는 파일럿 부반송파들에 대한 수신신호(수신 파일럿 신호)는 하기 식 18과 같이 표현될 수 있다.
[식 18]
Figure pat00062
여기서, Wp는 하기 식 19과 같이 표현될 수 있다.
[식 19]
Figure pat00063
즉, 수신부(11)는 상기 식 18과 같이 표현되는 파일럿 부반송파들에 대한 수신신호인 수신 파일럿 신호(Y p )를 송신기로부터 수신할 수 있다. 예를 들어, 본원의 일 실시예에 따르면, 수신부(11)는 송신기로부터 수신한 전체 부반송파들에 대한 수신신호로부터 파일럿 부반송파들에 대한 수신신호인 수신 파일럿 신호를 선택적으로 분리하거나 별도의 신호로서 수신할 수 있다.
이후 파일럿 부반송파들에 대한 CFR 계수들의 추정치의 연산을 위해, 수신 파일럿 신호(Y p )에는
Figure pat00064
와 모든
Figure pat00065
값에 대한
Figure pat00066
행렬들이 곱해질 수 있다. 이를 통해, 수신 파일럿 신호(Y p )를 이용하여 하기 식 20으로 표현되는
Figure pat00067
(채널 주파수 계수)가 생성될 수 있다.
[식 20]
Figure pat00068
만약,
Figure pat00069
인 경우(즉, 추정부에 의해 추정 또는 선택되는 스크램블링 시퀀스의 인덱스가 송신기에 의해 선택된 스크램블링 시퀀스의 인덱스인 경우), 상기 식 20은 하기 식 21와 같이 간략하게 표현될 수 있다.
[식 21]
Figure pat00070
여기서,
Figure pat00071
는 하기 식 22과 같이 표현될 수 있다.
[식 22]
Figure pat00072
여기서,
Figure pat00073
의 요소들(성분들)은 평균이 0이고 분산이
Figure pat00074
인 독립동일분포(independent and identically distributed, i.i.d.) 가우시안 변수들일 수 있다.
만약, K p ≥ L인 경우, Least Square 방법에 근거하여 채널 임펄스 응답은
Figure pat00075
를 사용하여 하기 식 23과 같이 근사화하여 표현될 수 있다.
여기서, Least Square 방법은 예시적으로 [M. Morelli and U. Mengali, "A Comparison of Pilot-aided Channel Estimation Methods for OFDM Systems," IEEE Trans. Signal Processing, vol. 49, no. 12, pp. 3065-3073, Dec. 2001.] 문헌을 참고하여 이해될 수 있으며, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
[식 23]
Figure pat00076
이후, 상기의 식 9와 식 23으로부터 파일럿 부반송파들에 대한 CFR 계수들의 추정치가 하기 식 24와 같이 표현될 수 있다.
[식 24]
Figure pat00077
여기서, 잡음 항은 무시하고,
Figure pat00078
(추정부에 의해 추정 또는 선택되는 스크램블링 시퀀스의 인덱스)를 올바른 SI에 해당하는
Figure pat00079
(즉, 송신기에 의해 선택된 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보)로 간주하는 경우, 수신 파일럿 신호 Y p 는 상기 식 24의
Figure pat00080
을 이용하여 하기 식 25과 같이 근사화하여 표현될 수 있다.
보다 자세하게, 상기 식 24의 파일럿 부반송파들에 대한 CFR 계수들의 추정치(
Figure pat00081
)를 이용하여 하기 식 25로 표현되는 추정 수신 파일럿 신호(
Figure pat00082
)가 생성될 수 있다.
[식 23]
Figure pat00083
여기서,
Figure pat00084
는 추정 수신 파일럿 신호, diag{X}는 대각 요소가 벡터 X의 요소들로 결정되는 대각행렬,
Figure pat00085
는 파일럿 심볼들에 대한 후보 스크램블링 시퀀스, X p 는 파일럿 심볼 시퀀스,
Figure pat00086
는 파일럿 부반송파들에 대한 CFR 계수들의 추정치를 나타낸다.
이후, 상기 식 20에서의
Figure pat00087
의 식을 상기 식 24에 대입하고, 이를 통해 얻어지는 식 24에서의
Figure pat00088
의 식을 상기 식 25에 대입함으로써, 하기 식 26이 생성될 수 있다. 즉, 상기 식 25에서의 추정 수신 파일럿 신호는 하기 식 26과 같이 달리 표현될 수 있다.
[식 26]
Figure pat00089
여기서,
Figure pat00090
는 하기 식 27과 같이 정의될 수 있다.
[식 27]
Figure pat00091
상기 식 26에서의 추정 수신 파일럿 신호(
Figure pat00092
)와 상기 식 18에서의 수신 파일럿 신호(
Figure pat00093
) 사이의 오차 벡터(error vector)는 하기 식 28과 같이 표현될 수 있다.
[식 28]
Figure pat00094
이에 따르면,
Figure pat00095
에 대하여 추정 수신 파일럿 신호(
Figure pat00096
)와 수신 파일럿 신호(
Figure pat00097
) 사이의 전체 오차는 오차 값으로서 하기 식 29과 같이 정의될 수 있다.
[식 29]
Figure pat00098
여기서,
Figure pat00099
는 추정 수신 파일럿 신호와 수신 파일럿 신호 간의 오차 값,
Figure pat00100
는 추정 수신 파일럿 신호, Y p 는 상기 수신 파일럿 신호,
Figure pat00101
는 프로베니우스 놈(Frobenius norm) 연산자를 나타낸다.
이때,
Figure pat00102
이므로, 만약
Figure pat00103
인 경우, 상기 식 28에서의 우측 식의 첫 항은 0이 될 수 있으며,
Figure pat00104
임이 쉽게 증명될 수 있다.
따라서,
Figure pat00105
인 경우, 상기 식 29에서의 오차 값(
Figure pat00106
)은 하기 식 30과 같이 표현될 수 있다.
[식 30]
Figure pat00107
상기 식 30에서 W p 에 대한 평균적인 전체 오차(averaged total error)는 하기 식 31와 같이 표현될 수 있다.
[식 31]
Figure pat00108
만약,
Figure pat00109
인 경우(즉, 추정 또는 선택하는 스크램블링 시퀀스의 인덱스가 송신기에 의해 선택된 스크램블링 시퀀스의 인덱스가 아닌 경우),
Figure pat00110
는 상기 식 26와 같이 주어지고,
Figure pat00111
와
Figure pat00112
사이의 오차 벡터는 상기 식 28과 같이 주어질 수 있다. 따라서,
Figure pat00113
인 경우, W p 에 대한 평균적인 전체 오차는 하기 식 32와 같이 표현될 수 있다.
[식 32]
Figure pat00114
이에 따르면,
Figure pat00115
는 양의 준정부호(Positive Semi-Definite 행렬의 구조를 갖기 때문에,
Figure pat00116
라 할 수 있다. 또한,
Figure pat00117
이므로,
Figure pat00118
를 최소화시키는
Figure pat00119
가
Figure pat00120
일 확률은 매우 높다고 할 수 있다. 이에, 상기의 식 26으로부터 하기 식 33이 도출될 수 있다.
[식 33]
Figure pat00121
이에 따르면, 상기의 식 27, 식 29 및 식 33으로부터, SI에 해당(즉, 송신기에 의해 선택된 스크램블링 시퀀스의 인덱스인 SI에 해당)하는
Figure pat00122
는 상기 식 15에서의
Figure pat00123
로 표현되는 오차 값(
Figure pat00124
, 즉 후보 매트릭스와 수신 파일럿 신호의 곱에 의해 산출되는 오차 값)을 최소로 만들어주는 후보 매트릭스(즉, 최소 오차 값을 산출하는 후보 매트릭스)의 인덱스로 추정될 수 있다.
즉, 상기 식 15에서의 후보 매트릭스와 수신 파일럿 신호의 곱으로 산출되는 오차 값은, 상기의 식 27, 식 29 및 식 33에 의하여 추정 수신 파일럿 신호와 수신 파일럿 신호 간의 차이로 표현되는 오차 값(즉, 추정 수신 파일럿 신호와 수신 파일럿 신호 간의 오차 값)으로 달리 표현될 수 있다.
따라서, 추정부(13)는 식 15에서의 후보 매트릭스와 수신 파일럿 신호의 곱으로 산출되는 오차 값을 최소로 만들어주는 후보 매트릭스의 인덱스를 송신기가 선택한 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보(SI)인 것으로 추정할 수 있으며, 뿐만 아니라, 추정 수신 파일럿 신호와 수신 파일럿 신호 간의 오차 값을 최소로 만들어주는 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 송신기가 선택한 스크램블링 시퀀스에 대한 사이드 정보(SI)인 것으로 추정할 수 있다.
후술할 본원의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 결과에 의하면, 본원에서 제안하는 BSLM 장치(10)에 의한 BSLM 방법은 종래의 BSLM 방법들보다 더 우수한 SI 오류율(side information error rate, SIER) 및 비트 에러율(Bit Error Ratio, BER) 성능을 가짐이 입증되었다. 즉, 본원에서 제안하는 BSLM 장치(10)에 의한 BSLM 방법은 종래의 BSLM 방법들보다 더 낮은 구현 복잡도를 가지면서도 더 좋은 SIER과 BSR 성능을 나타낼 수 있다.
이하에서는 본원에서 제안하는 BSLM 방법(즉, 본 장치에 의한 블라인드 선택 매핑 방법)의 성능을 살펴보기 위해, 본원에서 제안하는 본 장치(10)에 의한 BSLM 방법과 종래의 BSLM 방법들의 성능을 시뮬레이션(컴퓨터 모의 실험)을 통해 비교하기로 하며, 이는 도 2 내지 도 7을 참고하여 보다 쉽게 이해될 수 있다.
도 2 내지 도 7은 본원의 일 실시예에 따른 블라인드 선택 매핑 장치(10)에 의한 블라인드 선택 매핑 방법의 성능 평가를 위해 수행된 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면이다.
이하에서는 설명의 편의상 각 방법들을 다음과 같이 정의하기로 한다.
'PROPOSED'는 본원에서 제안하는 BSLM 방법, 즉 본 장치(10)에 의한 블라인드 선택 매핑 방법을 나타낸다. 'BSLM-I'은 [Dhammika S. Jayalath and Chintha Tellambura, "SLM and PTS Peak-power Reduction of OFDM Signals without Side Information," IEEE Trans. Wireless Communications, vol. 4, no. 5, pp. 2006-2013, 2005.] 문헌에 제시된 간략화된 ML 디코딩(simplified ML decoding)을 적용하는 방법을 나타낸다. 'BSLM-II'는 [Hyun-Seung Joo, Seok-Joong Heo, Hyun-Bae Jeon, Jong-Seon No, and Dong-Joon Shin, "A New Blind SLM Scheme with Low Decoding Complexity for OFDM Systems," IEEE Trans. Broadcasting, vol. 58, no. 4, pp. 669-676, 2012.] 문헌에 제시된 partition과 phase offset을 적용하는 방법을 나타내며, 여기서, Partition 수는 U/2일 수 있다. 'BSLM-III'는 [S. Y. Le Goff, S. S, Al-Samahi, B. K. Khoo, C. C. Tsimenidis, and B. S. Sharif, "Selected Mapping without Side Information for PAPR Reduction in OFDM," IEEE Trans. Wireless Communications, vol. 8, no. 7, pp. 3320-3325, 2009.] 문헌에 제시된 power-extended scrambling을 사용사용하는 BSLM 방법을 나타낸다. 'BSLM-IV'는 [Eonpyo Hong, Hyunju Kim, Kyeongcheol Yang, and Dongsoo Har, "Pilot-aided Side Information Detection in SLM-based OFDM Systems," IEEE Trans. Wireless Communications, vol. 12, no. 7, pp. 3140-3147, 2013.] 문헌에 제시된 인접한 파일럿 부반송파들에 대한 CFR 계수들 사이의 상관관계를 이용하는 방법을 나타낸다. 또한, 본 장치(10)의 성능 비교시 단지 참조 목적으로 'NONSLM' 방법이 고려될 수 있는데, 이는 아무런 SLM방법을 적용하지 않는 OFDM 시스템의 성능을 나타낸다.
또한, 본원의 일 실시예에 따른 시뮬레이션에서 시스템 변수들은 K = 512, K d = 480, K p = 32, L = 16 로 설정될 수 있다. 또한, 비선형 증폭기의 특성을 반영하기 위해 Rapp의 Solid-State Power Amplifier(SSPA) 모델이 적용될 수 있으며, 이때 smoothness 값은 3으로 설정되고, 입력 backoff 값은 6dB로 설정될 수 있다. 여기서, Solid-State Power Amplifier(SSPA) 모델은 예시적으로 [C. Rapp, "Effects of HPA-nonlinearity on 4-DPSK OFDM Signal for a Digital Sound Broadcasting System," in Proc. 2nd European Conf. on Satellite Communications, Liege, Belgium, pp. 179-184, Oct. 1991.] 문헌을 참고하여 이해될 수 있으며, 이하 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
도 2는 K = 512, K d = 480, K p = 32, L = 16, U = 8일 때,
Figure pat00125
가 2인 제1 경우(a)와
Figure pat00126
가 9인 제2 경우(b)에 대하여, 5가지의 BSML 방법들(PROPOSED, BSLM-I, BSLM-II, BSLM-III, BSLM-IV)을 적용해 얻은 SIER결과들을 보여준다. 전송된 심볼들은 16QAM 성상도(constellation)로부터 선택될 수 있다.
도 2를 참조하면, PROPOSED는 제1 경우(a)일 때와 제2 경우(b)일 때 모두에 대하여, 다른 BSLM 방법들 대비 더 낮은 SIER 값들을 보임을 확인할 수 있다.
BSLM-IV는 제1 경우(a)일 때 PROPOSED와 비슷한 좋은 성능을 보였다. 그러나, BSLM-IV는 제2 경우(b)일 때 심하게 열화되어 다른 방법들에 비해 가장 나쁜 SIER성능을 보였다. 그 이유는
Figure pat00127
가 커지면 채널 탭수가 늘어나게 되고, 이는 CFT계수들의 크기가 더 출렁이게 되어 CFR계수들 사이의 상관관계가 낮아지기 때문이라 할 수 있다.
즉, BSLM-IV에서는 SI의 추정시 CFR계수들 사이의 높은 상관관계를 이용하기 때문에, BSLM-IV의 SIER성능은
Figure pat00128
가 증가할수록 나빠짐을 확인할 수 있다. 이와는 대조적으로 PROPOSED는
Figure pat00129
의 증감과는 상관없이 항상 좋은 SIER성능을 보임을 확인할 수 있다.
도 3은 송신 심볼이 16QAM일 때 BSLM방법들의 상보적인 누적 분포 함수(complementary cumulative distribution function, CCDF)의 결과들을 여러 U값들에 대해 나타낸 것이다. 달리 말해, 도 3은 전송된 심볼들이 16QAM 성상도로부터 선택되고 K = 512, K d = 480, K p = 32,
Figure pat00130
=2일 때, U의 다양한 값에 대한 CCDF 값을 나타낸다. CCDF는 "P CCDF = Pr (PAPA ＜ PAPR 0 )"와 같이 정의될 수 있다. 이는 PAPR이 주어진 값 PAPR 0 보다 더 클 확률을 의미한다.
도 3을 참조하면, 모든 BSLM 방법들은 NONSLM에 비해 PAPR을 상당히 낮추어 줌을 확인할 수 있다. 또한, 5가지의 BSML 방법들(PROPOSED, BSLM-I, BSLM-II, BSLM-III, BSLM-IV)은 거의 유사한 PAPR 감소 성능을 보임을 확인할 수 있다. 인다. 5가지의 BSLM 방법들에 대한 PAPR 감소의 크기는 스크램블링 시퀀스의 수가 증가할수록 더 증가할 수 있다.
도 4는 전송된 심볼들이 16QAM 성상도로부터 선택되고
Figure pat00131
=2일 때, U의 다양한 값에 대한 PROPOSED의 BER 결과들을 나타낸다. 도 4에는 참조용으로 NONSLM 성능이 도시되어 있다.
도 4를 참조하면, PROPOSED는 NONSLM에 비해 모든 U값들에 대하여 BER성능을 상당히 개선시킴을 확인할 수 있다. 한편, U가 커질 때, PROPOSED에 의한 BER 개선량은 U=8일 때 거의 포화상태에 이르는 것으로 나타났다. 이에 따르면, 스크램블링 시퀀스들을 8개 이상으로 늘리는 경우 SI 측정의 복잡도를 더 증가시킴에도 불구하고 오직 사소한 BER성능을 얻을 뿐이므로, 이하 도 5 내지 도 7을 참조한 시뮬레이션(모의 실험)에서는 U=8인 경우에 대해서만 고려하기로 한다.
도 5는 송신 심볼이 16QAM 심볼이고 K = 512, K d = 480, K p = 32, U=8일 때,
Figure pat00132
가 2인 제1 경우(a)와
Figure pat00133
가 9인 제2 경우(b)에 대한 BER 성능을 보여준다.
도 5를 참조하면, 제1 경우(a)일 때, PROPOSED와 BSLM-IV는 다른 BSLM방법들에 비해 더 낮은 BER결과를 보인다. 제2 경우(b)일 때, BSLM-IV는 NONSLM보다 더 나쁜 BER성능을 보일만큼 BER성능이 심하게 열화됨을 확인할 수 있다. 이와 대조적으로, PROPOSED는 제2 경우(b)일 때에도 다른 모든 BSLM방법들보다 우수한 BER성능을 보임을 확인할 수 있다.
BSLM-I은 제1 경우(a)일 때와 제2 경우(b)일 때 모두, 높은 SNR에서 PROPOSED와 유사한 BER성능을 보인다. 그러나, PROPOSED는 BSLM-I 보다 더 낮은 복잡도를 가지므로, PROPOSED는 BSLM-I보다 더 효율적이라 할 수 있다. BSLM-II는 낮은 SNR에서 다른 BSLM방법들에 비해 더 나쁜 BER성능을 보임을 확인할 수 있다.
도 6은 송신 심볼이 64QAM 심볼이고(즉, 전송된 심볼들이 64QAM 성상도로부터 선택된 심볼이고) K = 512, K d = 480, K p = 32, U=8일 때,
Figure pat00134
가 2인 제1 경우(a)와
Figure pat00135
가 9인 제2 경우(b)에 대한 BER 성능을 보여준다. 즉, 도 6은 도 5와 대비하여 64QAM심볼들이 사용되었다는 조건만 다를 뿐, 다른 조건들은 동일하게 설정될 수 있다.
도 5와 도 6을 비교해보면, BSLM-I, BSLM-II, BSLM-IV, 및 PROPOSED는 양쪽 도면(즉, 도 5와 도 6)에서 같은 경향의 성능으로 나타남을 확인할 수 있다. 이에 반해, BSLM-III는 심볼의 성상도(constellation) 크기가 커질수록 BER성능이 심하게 열화됨을 확인할 수 있다. 또한, BSLM-III는
Figure pat00136
가 커짐에 따라 BER성능이 더욱 열화됨을 확인할 수 있다. 이러한 성능 열화의 원인은 더 큰 성상도(constellation) 크기나 더 큰
Figure pat00137
가 수신신호의 파워를 더 크게 변동하게 만듦으로 인해 BSLM-III가 power-extended scrambling 심볼들의 위치를 이용해 SI를 올바르게 추정하는 것을 더 어렵게 만들기 때문이라 할 수 있다.
그림7은 BSLM 방법들의 구현 복잡도를 비교한 것이다. 구체적으로, 도 7은 그림 6은 K = 512, K d = 480, K p = 32일 때, RMs를 사용하여 계산된 QAM 성상도 크기 M 측면에서의 DCRR 결과의 비교(a)와RAs를 사용하여 계산된 QAM 성상도 크기 M 측면에서의 DCRR 결과의 비교(b)를 나타낸 도면이다.
여기서, DCRR(detection complexity reduction ratio)은
Figure pat00138
와 같이 정의될 수 있다. DCRR은 예시적으로 [Hyun-Seung Joo, Seok-Joong Heo, Hyun-Bae Jeon, Jong-Seon No, and Dong-Joon Shin, "A New Blind SLM Scheme with Low Decoding Complexity for OFDM Systems," IEEE Trans. Broadcasting, vol. 58, no. 4, pp. 669-676, 2012.] 문헌을 참고하여 이해될 수 있으며, 이하 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
DCRR이 양수이면, 이는 PROPOSED가 기존의 BSLM(conventional BSLM)방법들 보다 더 낮은 구현 복잡도를 가짐을 의미할 수 있다. 복잡도를 계산하는데 있어서, SI를 측정하는 것과 심볼을 검출하는 것의 구현 복잡도가 모두 고려될 수 있다.
도 7에는 예시적으로 [Hyun-Seung Joo, Seok-Joong Heo, Hyun-Bae Jeon, Jong-Seon No, and Dong-Joon Shin, "A New Blind SLM Scheme with Low Decoding Complexity for OFDM Systems," IEEE Trans. Broadcasting, vol. 58, no. 4, pp. 669-676, 2012.] 문헌 및 [Eonpyo Hong, Hyunju Kim, Kyeongcheol Yang, and Dongsoo Har, "Pilot-aided Side Information Detection in SLM-based OFDM Systems," IEEE Trans. Wireless Communications, vol. 12, no. 7, pp. 3140-3147, 2013.] 문헌에서의 복잡도 분석을 참조하여, 여러 QAM 성상도(constellation) 크기들에 대하여, BSLM-I, BSLM-II, BSLM-III, BSLM-IV에 대해 RM(Real Multiplication)-based DCRR가 계산된 경우(도7의 a)와 RA(Real Addition)-based DCRR가 계산된 경우(도 7의 b)가 도시되어 있다.
도 7을 참조하면, BSLM-I, BSLM-II, BSLM-III은 RM-based DCRR과 RA-based DCRR이 모든 QAM 성상도 크기에 대하여 모두 양수로 나타남을 확인할 수 있다. 또한 BSLM-IV의 RM-based DCRR과 RA-based DCRR이 M>4일 때 모두 양수로 나타남을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 PROPOSED가 다른 4개의 BSLM방법들(BSLM-I, BSLM-II, BSLM-III, BSLM-IV)에 비해 더 낮은 구현 복잡도를 가짐을 의미할 수 있다. 또한, BSLM-I, BSLM-II, BSLM-III, BSLM-IV의 RM-based DCRR과 RA-based DCRR은 QAM 성상도 크기가 커질수록 더 커지는 경향을 보임을 확인할 수 있다. 이는 PROPOSED에 의한 구현 복잡도 감소량이 심볼 성상도의 크기가 커질수록 더 증가함을 의미할 수 있다.
결론적으로, BSLM-I에서는 ML(Maximum Likelihood) 검출 방법이 BSLM을 위해 적용되었고, ML검출의 복잡도를 줄이기 위해 간략화된 ML 검출 방법을 이용한다. 그런데, BSLM-I은 간략화된 ML 검출 방법을 이용해 복잡도를 상당히 줄이긴 했지만, 여전히 높은 복잡도를 가지는 문제가 있다.
BSLM-II에서는 각 스크램블링 시퀀스를 다수개의 서브시퀀스로 나누고, 그 서브시퀀스들에 상이한 집합의 위상-오프셋들을 곱함으로써, SI를 스크램블 시퀀스에 심는 BSLM 방법이 제시되어 있다. BSLM-II는 복잡도가 낮지만, 낮은 SNR (Signal to Noise Ratio)에서 다른 BSLM 방법들보다 더 나쁜 BSR(Bit Error Rate) 성능을 보이는 문제가 있다.
BSLM-III에서는 파워-확장된 스크램블링 심볼들에 의해 SI를 스크램블링 시퀀스에 심는 BSLM 방법이 제시되어 있다. BSLM-III는 복잡도를 상당히 줄였음에도 불구하고, 큰 심볼 성상도 크기에 대하여 BER 성능이 열화되는 문제가 있다.
BSLM-IV에서는 인접한 파일럿 부반송파들 위의 채널 주파수 응답(CFR) 계수들 사이에 높은 상관관계가 있음을 가정하면서 SI를 추정하는 BSLM 방법이 제시되어 있다. BSLM-IV는 낮은 복잡도를 보였고, 큰 심볼 성상도 크기에 대해서도 상대적으로 좋은 성능을 보였다. 그러나, BSLM-IV는 본원의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 결과에 의하면, 무시 못할 파워를 가지는 많은 수의 채널 탭들로 구성되는 다중 경로 페이딩 채널이 주어질 경우, BER 성능이 심각하게 열화됨을 보였다. 그 이유는 많은 수의 채널 탭들은 CFR들의 크기에 있어서 많은 출렁임을 야기시킬 수 있고, 이는 인접한 파일럿 부반송파들 위의 채널 주파수 응답(CFR) 계수들 사이의 상관관계를 약화시킬 수 있기 때문이라 할 수 있다.
이에 반해, 본원에서 제안하는 본 장치(10)에 의한 블라인드 선택 매핑 방법(PROPOSED)은 식 15를 이용하여 사이드 정보를 추정할 수 있다. 또한, PROPOSED 는 파일럿 신호와 같이 수신기에서 미리 알고 있는 신호를 사용하여 SI와 같은 부가적인 정보를 찾아낼 수 있다. 또한, PROPOSED는 식 16을 off-line상에서 미리 계산하여 메모리부에 저장하고 이를 나중에 online상에서 사용할 수 있다.
이러한 PROPOSED는 식 15에서의 SI 추정을 구현할 때 종래의 BSLM 방법들 대비 복잡도를 효과적으로 낮출 수 있다. 또한, PROPOSED는 OFDM의 송신단에서의 피크 대 평균 전력비(Peak to Average Power Ratio, PAPR)를 보다 효과적으로 낮출 수 있다.
즉, 본원의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 결과에 의하면, PROPOSED는 종래의 BSLM 방법들(BSLM-I, BSLM-II, BSLM-III, BSLM-IV)보다 더 낮은 구현 복잡도를 가지면서도 더 좋은 SIER (SI error rate)과 BSR 성능을 보임이 증명되었다.
이하에서는 상기에 자세히 설명된 내용을 기반으로, 본원의 동작 흐름을 간단히 살펴보기로 한다.
도 8는 본원의 일 실시예에 따른 블라인드 선택 매핑 방법에 대한 동작 흐름도이다.
도 8에 도시된 블라인드 선택 매핑 방법은 앞서 설명된 본 장치(10)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 본 장치(10)에 대하여 설명된 내용은 블라인드 선택 매핑 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.
도 8을 참조하면, 단계S11에서는, 파일럿 심볼들에 대한 후보 스크램블링 시퀀스, 파일럿 심볼 시퀀스, 및 파일럿 심볼과 연계된 DFT 행렬을 이용하여 복수의 후보 매트릭스를 연산할 수 있다.
이때, 단계S11에서는, U개의 후보 스크램블링 시퀀스의 인덱스 각각에 대응하여 U개의 후보 매트릭스를 연산할 수 있다.
또한, 단계S11에서는, 수신 파일럿 신호를 수신하기 전에 off-line 상태에서 복수의 후보 매트릭스를 연산하여 메모리부에 저장할 수 있다.
또한, 단계S11에서 연산된 후보 매트릭스는 상기의 식 16을 만족할 수 있으며, 이에 대한 설명은 앞서 자세히 설명했으므로, 이하 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
다음으로, 단계S12에서는, 단계S11에서 연산된 복수의 후보 매트릭스와 송신기로부터 수신한 파일럿 부반송파들에 대한 수신신호인 수신 파일럿 신호를 이용하여 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 추정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 단계S12에서는, 복수의 후보 매트릭스 각각에 수신 파일럿 신호를 곱하여 산출되는 복수의 후보 매트릭스들 각각에 대응하는 오차 값들 중 최소 오차 값을 산출하는 후보 매트릭스의 인덱스를 스크램블링 시퀀스의 인덱스로서 추정할 수 있다.
또한, 단계S12에서는, 미리 연산되어 메모리부에 저장된 복수의 후보 매트릭스를 이용하여 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 추정할 수 있다.
이때, 단계S12에서 추정된 스크램블링 시퀀스의 인덱스는 상기 식 15를 만족할 수 있으며, 이에 대한 설명은 앞서 자세히 설명했으므로, 이하 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
상술한 설명에서, 단계 S11 및 S12는 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
도 9는 본원의 일 실시예에 따른 블라인드 선택 매핑(BSLM) 방법으로 전송된 심볼 검출 방법에 대한 개략적인 동작 흐름도이다.
도 9에 도시된 블라인드 선택 매핑(BSLM) 방법으로 전송된 심볼 검출 방법은 앞서 설명된 수신기(1)에 의하여 수행될 수 있다. 따라서, 이하 생략된 내용이라고 하더라도 수신기(1)에 대하여 설명된 내용은 블라인드 선택 매핑(BSLM) 방법으로 전송된 심볼 검출 방법에 대한 설명에도 동일하게 적용될 수 있다.
도 9를 참조하면, 단계S21에서는 앞서 설명한 본 장치(10)에 의한 블라인드 선택 매핑 방법을 이용하여 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 추정할 수 있다.
구체적으로, 단계S21에는, 파일럿 심볼들에 대한 후보 스크램블링 시퀀스, 파일럿 심볼 시퀀스, 및 파일럿 심볼과 연계된 DFT 행렬을 이용하여 복수의 후보 매트릭스를 연산부(12)에 의해 연산하는 단계, 및 연산된 복수의 후보 매트릭스와 송신기로부터 수신한 파일럿 부반송파들에 대한 수신신호인 수신 파일럿 신호를 이용하여 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 추정부(13)에 의해 추정하는 단계가 포함될 수 있다.
이때, 도면에 도시되지는 않았으나, 본원의 일 실시예에 따른 블라인드 선택 매핑(BSLM) 방법으로 전송된 심볼 검출 방법은, 단계S21 이전에, 송신기로부터 파일럿 부반송파들에 대한 수신신호인 수신 파일럿 신호를 수신부(11)에 의해 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
다음으로, 단계S22에서는, 단계S21에서 추정한(추정된) 인덱스에 해당하는 스크램블링 시퀀스와 수신 파일럿 신호를 이용하여 파일럿 부반송파 상에서의 CFR 계수를 CFR 계수 연산부(14)에 의해 연산할 수 있다.
다음으로, 단계S23에서는, 단계S22에서 연산된 파일럿 부반송파 상에서의 CFR 계수를 이용하여 데이터 부반송파를 포함하는 부반송파에서의 CFR 계수를 CFR 계수 연산부(14)에 의해 연산할 수 있다.
다음으로, 단계S24에서는, 단계S23에서 연산된 부반송파에서의 CFR 계수를 이용하여, 송신기에서 전송된 심볼을 추정할 수 있다.
상술한 설명에서, 단계 S21 내지 S24는 본원의 구현예에 따라서, 추가적인 단계들로 더 분할되거나, 더 적은 단계들로 조합될 수 있다. 또한, 일부 단계는 필요에 따라 생략될 수도 있고, 단계 간의 순서가 변경될 수도 있다.
본원의 일 실시 예에 따른 블라인드 선택 매핑 방법 및 블라인드 선택 매핑 방법으로 전송된 심볼 검출 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
또한, 전술한 블라인드 선택 매핑 방법 및 블라인드 선택 매핑 방법으로 전송된 심볼 검출 방법은 은 기록 매체에 저장되는 컴퓨터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램 또는 애플리케이션의 형태로도 구현될 수 있다.
전술한 본원의 설명은 예시를 위한 것이며, 본원이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본원의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본원의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본원의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
1: 수신기
10: 블라인드 선택 매핑 장치
11: 수신부
12: 연산부
13: 추정부
14: CFR 계수 연산부
15: 심볼 추정부

Claims (14)

  1. 블라인드 선택 매핑 방법에 있어서,
    (a) 파일럿 심볼들에 대한 후보 스크램블링 시퀀스, 파일럿 심볼 시퀀스, 및 파일럿 심볼과 연계된 DFT 행렬을 이용하여 복수의 후보 매트릭스를 연산하는 단계; 및
    (b) 상기 연산된 복수의 후보 매트릭스와 송신기로부터 수신한 파일럿 부반송파들에 대한 수신신호인 수신 파일럿 신호를 이용하여 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 추정하는 단계,
    를 포함하는 블라인드 선택 매핑 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (a) 단계는,
    U개의 후보 스크램블링 시퀀스의 인덱스 각각에 대응하여 U개의 후보 매트릭스를 연산하는 것인, 블라인드 선택 매핑 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 복수의 후보 매트릭스 각각에 상기 수신 파일럿 신호를 곱하여 산출되는 오차 값들 중 최소 오차 값을 산출하는 후보 매트릭스의 인덱스를 상기 스크램블링 시퀀스의 인덱스로서 추정하는 것인, 블라인드 선택 매핑 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 (b) 단계에서 추정된 상기 스크램블링 시퀀스의 인덱스는 하기 식 1을 만족하고,
    [식 1]
    Figure pat00139

    상기 식 1에서,
    Figure pat00140
    는 추정된 스크램블링 시퀀스의 인덱스,
    Figure pat00141
    는 후보 매트릭스, Y p 는 상기 수신 파일럿 신호, u는 후보 스크램블링 시퀀스의 인덱스, U는 후보 스크램블링 시퀀스의 인덱스의 수인 것인, 블라인드 선택 매핑 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 (a) 단계는, 상기 수신 파일럿 신호를 수신하기 전에 상기 복수의 후보 매트릭스를 연산하여 메모리부에 저장하고,
    상기 (b) 단계는, 미리 연산되어 상기 메모리부에 저장된 복수의 후보 매트릭스를 이용하여 상기 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 추정하는 것인, 블라인드 선택 매핑 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 (a) 단계에서 연산된 후보 매트릭스는 하기 식 2를 만족하고,
    [식 2]
    Figure pat00142

    상기 식 2에서,
    Figure pat00143
    는 후보 매트릭스, diag{X}는 대각 요소가 벡터 X의 요소들로 결정되는 대각행렬,
    Figure pat00144
    는 파일럿 심볼들에 대한 후보 스크램블링 시퀀스, X p 는 파일럿 심볼 시퀀스, D p 는 K p × L크기를 가지며 파일럿 심볼의 위치로 결정된 DFT 행렬, K p 는 파일럿 부반송파의 수, L 은 유한 임펄스 응답 필터의 최대 길이,
    Figure pat00145
    는 복소수 켤레 전지 연산자,
    Figure pat00146
    는 K p × K p 크기를 갖는 단위행렬인 것인, 블라인드 선택 매핑 방법.
  7. BSLM 방법으로 전송된 심볼 검출 방법에 있어서,
    (a) 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항의 방법을 이용하여 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 추정하는 단계;
    (b) 상기 추정한 인덱스에 해당하는 스크램블링 시퀀스와 수신 파일럿 신호를 이용하여 파일럿 부반송파 상에서의 CFR 계수를 연산하는 단계;
    (c) 상기 파일럿 부반송파 상에서의 CFR 계수를 이용하여 데이터 부반송파를 포함하는 부반송파에서의 CFR 계수를 연산하는 단계; 및
    (d) 상기 (c) 단계에서 연산된 CFR 계수를 이용하여, 송신기에서 전송된 심볼을 추정하는 단계,
    를 포함하는 심볼 검출 방법.
  8. 블라인드 선택 매핑을 수행하는 장치에 있어서,
    파일럿 심볼들에 대한 후보 스크램블링 시퀀스, 파일럿 심볼 시퀀스, 및 파일럿 심볼과 연계된 DFT 행렬을 이용하여 복수의 후보 매트릭스를 연산하는 연산부; 및
    상기 연산된 복수의 후보 매트릭스와 송신기로부터 수신한 파일럿 부반송파들에 대한 수신신호인 수신 파일럿 신호를 이용하여 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 추정하는 추정부,
    를 포함하는 블라인드 선택 매핑을 수행하는 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 연산부는,
    U개의 후보 스크램블링 시퀀스의 인덱스 각각에 대응하여 U개의 후보 매트릭스를 연산하는 것인, 블라인드 선택 매핑을 수행하는 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 추정부는,
    상기 복수의 후보 매트릭스 각각에 상기 수신 파일럿 신호를 곱하여 산출되는 오차 값들 중 최소 오차 값을 산출하는 후보 매트릭스의 인덱스를 상기 스크램블링 시퀀스의 인덱스로서 추정하는 것인, 블라인드 선택 매핑을 수행하는 장치.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 추정부에 의해 추정된 상기 스크램블링 시퀀스의 인덱스는 하기 식 3을 만족하고,
    [식 3]
    Figure pat00147

    상기 식 3에서,
    Figure pat00148
    는 추정된 스크램블링 시퀀스의 인덱스,
    Figure pat00149
    는 후보 매트릭스, Y p 는 상기 수신 파일럿 신호, u는 후보 스크램블링 시퀀스의 인덱스, U는 후보 스크램블링 시퀀스의 인덱스의 수인 것인, 블라인드 선택 매핑을 수행하는 장치.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 연산부는, 상기 수신 파일럿 신호를 수신하기 전에 상기 복수의 후보 매트릭스를 연산하여 메모리부에 저장하고,
    상기 추정부는, 미리 연산되어 상기 메모리부에 저장된 복수의 후보 매트릭스를 이용하여 상기 스크램블링 시퀀스의 인덱스를 추정하는 것인, 블라인드 선택 매핑을 수행하는 장치.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 연산부에 의해 연산된 후보 매트릭스는 하기 식 4를 만족하고,
    [식 4]
    Figure pat00150

    상기 식 4에서,
    Figure pat00151
    는 후보 매트릭스, diag{X}는 대각 요소가 벡터 X의 요소들로 결정되는 대각행렬,
    Figure pat00152
    는 파일럿 심볼들에 대한 후보 스크램블링 시퀀스, X p 는 파일럿 심볼 시퀀스, D p 는 K p × L크기를 가지며 파일럿 심볼의 위치로 결정된 DFT 행렬, K p 는 파일럿 부반송파의 수, L 은 유한 임펄스 응답 필터의 최대 길이,
    Figure pat00153
    는 복소수 켤레 전지 연산자,
    Figure pat00154
    는 K p × K p 크기를 갖는 단위행렬인 것인, 블라인드 선택 매핑을 수행하는 장치.
  14. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체.
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