KR20200022307A - 단일 차원 최대 우도 심볼 검출을 위한 장치들, 컴퓨터로 독출 가능한 매체 및 방법들 - Google Patents

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Abstract

무선 통신 장치는, 심볼 신호성상도(constellation)와 관계된 수신된 신호 벡터에 포함된 복수의 공간 스트림들 중 공간 스트림을 선택하고, 심볼 신호성상도에 대응하는 복수의 추정(hypothesis) 심볼들 중 상이한 추정 심볼 및 선택된 공간 스트림 사이 거리값을 각각 나타내는, 복수의 거리값들을 계산하고, 복수의 공간 스트림들 중 이전에 선택되지 아니한 모든 공간 스트림들에 대하여 선택 및 계산을 반복하고, 그리고 복수의 공간 스트림들에 대하여 계산된 복수의 거리값들에 기초하여 복수의 공간 스트림들 중 각각의 공간 스트림의 검출된 심볼을 판정할 수 있다.

Description

단일 차원 최대 우도 심볼 검출을 위한 장치들, 컴퓨터로 독출 가능한 매체 및 방법들{APPARATUSES, COMPUTER-READABLE MEDIA, AND METHODS FOR SINGLE DIMENSION MAXIMAL LIKELIHOOD SYMBOL DETECTION}
일부 예시적 실시예들은 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 공간 다중화(spatial multiplexing) 전송에서 인코딩된 심볼들을 검출하는 것에 관한 것이다.
MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 공간 다중화(spatial multiplexing)는 통신을 위한 안테나들의 개수에 따라 스펙트럼 효율을 증가시킬 수 있다. 수신된 MIMO 공간 다중화 전송(transmission)에서 인코딩된 심볼들을 디코딩하기 전에, MIMO 수신기는 전송에서 심볼들을 검출할 수 있다. 예를 들면, 최대우도해(maximal likelihood solution)들이 MIMO 공간 다중화 전송들에서 인코딩된 심볼들을 검출하는데 사용될 수 있다.
최대 우도해를 찾는 것은 다차원 공간에서 점들의 격자에서 검색 하는 것과 관련될 수 있다. 격자에서의 점들은 주어진 인코딩 기법(본 명세서에서 신호성상도(constellation)로서 지칭될 수도 있다)에 대하여 모든 가능한 심볼들의 조합으로 구성된 각각의 가능한 심볼 벡터에 대응할 수 있다. 따라서, 격자에서 점들의 개수는 심볼 벡터에서 심볼들의 개수(본 명세서에서 공간 스트림들(spatial streams)의 수로서 지칭될 수도 있다) 및 인코딩 기법에서 가능한 심볼들의 개수에 의존할 수 있다.
일부 예시적 실시예들에 따라, 장치들, 컴퓨터로 독출가능한 매체 및 방법들은, 감소된 복잡도(order of complexity)로서 최대 우도 심볼 검색을 위하여 다차원 검색 공간을 복수의 단일 차원 검색 공간들로 변환하기 위해 제공될 수 있다.
일부 예시적 실시예에 따라, 무선 통신 기기가 제공된다. 무선 통신 기기는 컴퓨터로 독출 가능한 명령어들을 저장하는 메모리, 메모리에 연결되고 복수의 공간 스트림들 중 공간 스트림을 선택하고자 컴퓨터로 독출가능한 명령어들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있고, 복수의 공간 스트림들은 수신된 신호 벡터에 포함될 수 있고, 수신된 신호 벡터는 심볼 신호성상도와 관련될 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 복수의 거리 값들을 계산하고자 컴퓨터로 독출가능한 명령어들을 실행하도록 더 구성될 수 있고, 각각의 거리 값은 선택된 공간 스트림 및 복수의 추정(hypothesis) 심볼들 중 상이한 추정 심볼 사이 거리를 나타낼 수 있고, 복수의 추정 심볼들은 심볼 신호성상도에 대응할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 이전에 선택되지 아니한 복수의 공간 스트림들 중 모든 공간 스트림들에 대하여 선택 및 계산을 반복하고자 컴퓨터로 독출가능한 명령어들을 실행하도록 더 구성될 수 있다. 적어도 하나의 프로세서는 복수의 공간 스트림들에 대하여 계산된 복수의 거리 값들에 기초하여 복수의 공간 스트림들 중 각 공간 스트림의 검출된 심볼을 판정하고자 컴퓨터로 독출가능한 명령어들을 실행하도록 더 구성될 수 있다.
일부 예시적 실시예들에 따라, 비일시적인(non-transitory) 컴퓨터로 독출가능한 매체가 제공될 수 있다. 비일시적인 컴퓨터로 독출가능한 매체는, 적어도 하나의 프로세서에 의해서 실행될 때, 프로세서로 하여금 복수의 공간 스트림들 중 공간 스트림을 선택하도록 하는 명령어들을 저장할 수 있고, 복수의 공간 스트림들은 수신된 신호 벡터에 포함될 수 있으며, 수신된 신호 벡터는 심볼 신호성상도와 관련될 수 있다. 명령어들은, 적어도 하나의 프로세서에 의해서 실행될 때, 프로세서로 하여금 복수의 거리 값들을 계산하게 할 수 있고, 각각의 거리 값은 선택된 공간 스트림 및 복수의 추정 심볼들 중 상이한 추정 심볼 사이 거리를 나타낼 수 있고, 복수의 추정 심볼들은 심볼 신호성상도에 대응할 수 있다. 명령어들은, 적어도 하나의 프로세서에 의해서 실행될 때, 프로세서로 하여금 이전에 선택되지 아니한 복수의 공간 스트림들 중 모든 공간 스트림들에 대하여 선택 및 계산을 반복하게 할 수 있다. 명령어들은, 적어도 하나의 프로세서에 의해서 실행될 때, 프로세서로 하여금 복수의 공간 스트림들에 대하여 계산된 복수의 거리 값들에 기초하여 복수의 공간 스트림들 중 각 공간 스트림의 검출된 심볼을 판정하게 할 수 있다.
일부 예시적 실시예들에 따라, 무선 통신 기기에 의해서 수행되는 방법이 제공될 수 있다. 본 방법은, 복수의 공간 스트림들 중 공간 스트림을 선택하는 단계를 포함할 수 있고, 복수의 공간 스트림들은 수신된 신호 벡터에 포함될 수 있으며, 수신된 신호 벡터는 심볼 신호성상도와 관련될 수 있다. 본 방법은, 복수의 거리 값들을 계산하는 단계를 더 포함할 수 있고, 각각의 거리 값은 선택된 공간 스트림 및 복수의 추정 심볼들 중 상이한 추정 심볼 사이 거리를 나타낼 수 있고, 복수의 추정 심볼들은 심볼 신호성상도에 대응할 수 있다. 본 방법은 이전에 선택되지 아니한 복수의 공간 스트림들 중 모든 공간 스트림들에 대한 선택 및 계산을 반복하는 단계를 포함할 수 있다. 더욱이, 본 방법은 복수의 공간 스트림들에 대하여 계산된 복수의 거리 값들에 기초하여 복수의 공간 스트림들 중 각각의 공간 스트림의 검출된 심볼을 판정하는 단계를 포함할 수 있다.
일부 예시적 실시예들은 첨부된 도면들과 함께 이하 상세한 설명들로부터 명백하게 이해될 것이다.
도 1은 일부 예시적 실시예들에 따른 무선 통신 기기(100)의 블록도이다.
도 2는 일부 예시적 실시예들에 따라, MIMO 공간 다중화 전송에서 심볼들을 검출하는 방법의 순서도이다.
도 3은 신호성상도 크기에 대한 전체 검색을 사용하여 심볼을 검출하기 위해 수행된 검색 개수 사이 관계를 도시한다.
도 4는, 전체 검색을 사용하여 심볼을 검출하기 위해 수행된 검색들의 개수 및 단일 차원 해체(disjoint) 검색을 사용하여 심볼을 검색하기 위해 수행된 검색들의 개수 사이 비교를 도시한다.
도 5는 일부 예시적 실시예들에 따라, 단일 차원 해체 검색을 사용하여 MIMO 공간 다중화 전송에서 심볼들을 검출하는 방법의 순서도이다.
도 6은 일부 예시적 실시예들에 따라, 사후-등화(post-equalization) SNR(Signal-to-Noise Ratio)에 의해 공간 다중화들을 오더링(ordering)함으로써 적응적 검색 공간을 정의하는 방법의 순서도이다.
도 7은 일부 예시적 실시예들에 따라 평균 검색 반경에 기초하여 공간 스트림들을 그룹핑함으로써 적응적 검색 공간을 정의하는 방법의 순서도이다.
예시적 실시예들이 첨부된 도면들을 참조하여 보다 상세하게 설명될 것이다. 다수의 대체적인 형태들이 내포될 수 있고, 예시적 실시예들은 본 명세서에서 설명된 예시적 실시예들에 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 도면들에서 동일한 참조부호들은 동일한 구성요소들을 지칭할 수 있다.
본 명세서에서 사용된 용어는 특정 실시예들을 설명하기 위한 것일 뿐 예시적 실시예들을 제한하고자 의도된 것이 아니다. 본 명세서에서 명시적으로 다른 언급이 없는 한 단수로 표현된 것은 복수의 것들을 포함하는 것으로 의도된다.
본 개시의 기술적 사상은 예시적 실시예들과 관련하여 설명되나, 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들이 본 개시의 기술적 사상의 원리들로부터 벗어나지 아니하고서 이러한 실시예들에 다양한 변형들을 만들 수 있는 점이 인정될 것이다.
이하의 설명에서, 예시적인 실시예들은, 특정한 작업들을 수행하거나 특정한 추상적 데이터 유형들을 구현하는 루틴들이나 프로그램들, 오브젝트들, 컴포넌트들, 데이터 구조들 등을 포함하는 프로그램 모듈들 혹은 기능적 프로세스들로서 구현될 수도 있고 전자 시스템들에서 하드웨어(예컨대, 비휘발성 메모리들, 보편적 플래시 메모리들, 보편적 플래시 메모리 컨트롤러들, 비휘발성 메모리들 및 메모리 컨트롤러들, 디지털 자동(point-and-shoot) 카메라들, PDA(Personal Digital Assistant)들, 스마트폰들, 태블릿 PC들, 랩탑 컴퓨터들 등)를 사용하여 구현될 수도 있는, 동작들의 거동들 및 상징적인 표현들(예컨대, 순서도들, 흐름도들, 데이터 흐름도, 구조도들, 블록도들 등의 형태로)을 참조하여 설명될 것이다. 하드웨어는 하나이상의 CPU(Central Processing Unit), DSP(Digital Signal Processor), ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 컴퓨터들 혹은 그와 유사한 것들을 포함할 수 있다.
본 명세서에서, "저장 매체(storage medium)", "컴퓨터 독출가능한(computer readable) 저장 매체" 혹은 "비일시적인(non-transitory) 컴퓨터 독출가능 저장 매체" 용어는, 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 장치들, 예컨대 ROM, RAM, MRAM, 코어 메모리, 자기 디스크 저장 매체들, 광학 저장 매체들, 플래시 메모리 장치들 및/또는 정보를 저장하기 위한 다른 실재하는 머신(machine) 독출가능한 매체들을 포함하는 장치들을 나타낼 수 있다. "컴퓨터 독출가능 매체"는, 비제한적인 예시로서 휴대용이나 고정된 저장 장치들, 광학 저장 장치들이나 명령어(들) 및/또는 데이터를 저장, 포함 혹은 운반할 수 있는 다양한 다른 매체들을 포함할 수 있다.
더욱이, 예시적 실시예들은, 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어, 마이크로코드, 하드웨어 기술 언어들(HDL) 혹은 이들의 임의의 조합으로써 구현될 수 있다. 소프트웨어, 펌웨어, 미들웨어 혹은 마이크로 코드로 구현된 경우, 필요한 작업들을 수행하기 위한 프로그램 코드나 코드 세그먼트들은, 컴퓨터 독출가능한 저장 매체와 같이 머신이나 컴퓨터로 독출가능한 매체에 저장될 수 있다. 소프트웨어로 구현되는 경우, 프로세서나 프로세서들은 필요한 작업들을 수행하기 위해 프로그램될 수 있고, 그렇게 함으로써 특정 목적의 프로세서(들) 혹은 컴퓨터(들)로 변환될 수 있다.
도 1은 일부 예시적 실시예들에 따른 무선 통신 기기(100)의 블록도이다. 무선 통신 기기(100)는 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 공간 다중화를 사용하여 다른 무선 통신 장비와 통신할 수 있다.
비제한적인 예시로서, 무선 통신 기기(100)가 다른 무선 통신 장비와 통신하는 무선 통신 시스템은 5G(5th generation) 무선 시스템, LTE(Long Term Evolution) 시스템, LTE-Advanced 시스템, CDMA(Code Division Multiple Access) 시스템, GSM(Global System for Mobile Communications) 시스템, WLAN(Wireless Local Area Network) 시스템 또는 다른 임의의 무선 통신 시스템일 수 있다.
무선 통신 시스템의 무선 통신 네트워크는 공유되는 가용 네트워크 자원들을 혀용함으로써 사용자들 사이 통신을 지원할 수 있다. 예를 들면, 무선 통신 네트워크를 경유하여, 정보는 다양한 다중 액세스 방식들, 예컨대 CDMA(Code Division Multiple Access), FDMA(Frequency Division Multiple Access), TDMA(Time Division Multiple Access), OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access), SC-FDMA(Single Carrier Frequency Division Multiple Access), OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplex) FDMA, OFDM-TDMA 또는 OFDM-CDMA에서 전송될 수 있다.
일부 예시적 실시예들에 따라, 무선 통신 기기(100)는 무선 통신 시스템에서 기지국(base station; BS) 또는 사용자 기기(user equipment; UE)일 수 있다. 일반적으로, 기지국(BS)은 사용자 기기(UE) 및/또는 다른 기지국(BS)들과 통신하는 고정된 스테이션을 지칭할 수 있고, 사용자 기기(UE) 및/또는 다른 기지국(BS)들과 통신함으로써 사용자 기기(UE) 및/또는 다른 기지국 (BS)들과 데이터 및 제어 정보를 교환할 수 있다. 예를 들면, 기지국(BS)은 eNB(evolved-Node B), 섹터, 사이트, BTS(Base Transceiver System), AP(Access Point), 릴레이 노드, RRH(Remote Radio Head), Radio Init(RU) 또는 스몰 셀로서 지칭될 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 기지국(BS) 또는 셀은 CDMA의 BSC(base station controller), WCDMA(Wide Band CDMA)의 Node-B, LTE의 eNB나 섹터에 의해서 커버되는 기능이나 영역을 지칭할 수도 있고, 메가 셀, 매크로 셀, 마이크로 셀, 피코 셀, 펨토 셀 및/또는 다양한 커버 영역, 예컨대 릴레이 노드, RRH, RU 혹은 스몰 셀의 커버 범위들을 포함할 수 있다.
사용자 기기(UE)는 고정된 위치에 있을 수도 있고 휴대용일 수도 있으며, 기지국(BS)과 통신함으로써 기지국(BS)과 데이터 및/또는 제어 정보를 송수신 가능한 다양한 기기들을 나타낼 수 있다. 예를 들면, 사용자 기기(UE)는 단말기, MS(Mobile Station), MT(Mobile Terminal), UT(User Terminal), SS(Subscriber Station), 무선 기기 혹은 휴대용 기기를 지칭할 수 있다.
도 1을 참조하면, 무선 통신 기기(100)는 수신기(102), 안테나 어레이(104), 프로세서(106) 및 메모리(108)를 포함할 수 있다. 비록 도 1은 단일 수신기(102)를 도시하고 있으나, 일부 예시적 실시예들에서, 무선 통신 기기(100)는 복수의 수신기들을 포함할 수도 있다. 또한, 본 명세서에서 언급되는 수신기(102)는 송수신기(transceiver)일 수도 있다. 아울러, 안테나 어레이(104)의 안테나 개수는 일부 예시적 실시예들에 따라, 안테나 어레이(104)를 사용하여 MIMO 공간 다중화 전송을 수신할 수 있는 범위까지 가변될 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 본 명세서에서 수신기(102)에 의해서 수행되는 것으로 기술된 동작들은, 동작들에 대응하는 명령어들을 포함하는 프로그램 코드를 실행하는 적어도 하나의 프로세서(예컨대, 106)에 의해서 수행될 수 있다. 명령어들은 무선 통신 기기(100)의 메모리(예컨대, 108)에 저장될 수 있다. 본 명세서에서 사용된 용어 '프로세서'는, 예컨대 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치로서, 예컨대 코드 및/또는 프로그램에 포함된 명령어들로서 표현된 동작들을 포함하는 원하는 동작들을 실행하도록 물리적으로 구조화된 회로를 포함할 수 있다. 적어도 일부 예시적 실시예들에서, 전술된 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는, 비제한적인 예시로서 마이크로프로세서, CPU(Central Processing Unit), 프로세서 코어, 멀티-코어 프로세서, 멀티프로세서, ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 및 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.
수신기(102)는 안테나 어레이(104)로부터 MIMO 공간 다중화 전송을 수신할 수 있다. 전송이 수신된 후, 수신기(102)는 최대 우도해들을 사용하여 전송에서 심볼들을 검출할 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 전송은 QAM(Quadrature Amplitude Modulation)을 사용하여 변조될 수 있다. 심볼들의 검출은 이하에서 후술될 것이다. 심볼들을 검출하기 이전 혹은 이후에, 수신기(102)는, 증폭, 필터링, 믹싱, 천이(shifting) 또는 복조 중 적어도 하나를 포함하는 처리를 수신된 전송에 대하여 수행할 수 있다. 공간 다중화 전송에서 심볼들을 검출한 후, 수신기(102)는 송신된 메시지를 획득하기 위해 전송을 디코딩할 수 있다.
도 2는 일부 예시적 실시예들에 따라 MIMO 공간 다중화 전송에서 심볼들을 검출하는 방법의 순서도이다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 도 2의 방법은 도 1의 수신기(102)와 유사하거나 동일한 수신기에 의해서 수행될 수 있다. 도 2는 도 3 및 도 4를 참조하여 설명될 것이다. 도 3은 신호성상도 크기에 대하여 다차원 검색(본 명세서에서 전체 검색(full search)으로서 지칭될 수도 있다)을 사용하여 심볼을 판정하기 위하여 수행되는 검색들의 개수 사이 관계를 도시한다. 도 4는 전체 검색을 사용하여 심볼을 검출하기 위해 수행된 검색들의 개수 및 단일 차원 해체(disjoint) 검색을 사용하여 심볼을 검출하기 위해 수행된 검색들의 개수 사이 비교를 도시한다.
도 2를 참조하면, 단계 202에서, 수신기(102)는 안테나 어레이(104)로부터 MIMO 공간 다중화 전송을 수신할 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 전송은 QAM을 사용하여 변조된 심볼들을 포함할 수 있다. MIMO 공간 다중화 전송들은 단일 벡터를 포함할 수 있고, 복수의 부반송파(sub-carrier)들을 통해 채널 상으로 수신될 수 있다. 하나의 반송파 상으로 수신된 신호 벡터는 아래 [수학식 1]과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00001
본 신호 모델에서,
Figure pat00002
는 수신된 신호 벡터이고,
Figure pat00003
는 노이즈 벡터이며, 노이즈 벡터에서 각 원소는 독립적이고 일치하는 정규 분포를 가질 수 있다.
Figure pat00004
는 채널 행렬이고, 본 행렬에서 각 원소
Figure pat00005
는 j번째 가상 TX 안테나 및 i번째 RX 안테나 사이 채널 계수를 나타낸다.
예를 들면, 4개의 송신기 안테나들 및 4개의 수신기 안테나들을 가지는 MIMO 시스템은 아래 [수학식 2]와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00006
신호 벡터 S에서 각각의 심볼 sn은 전송의 변조에 대응하는 신호성상도 알파벳의 복수의 심볼들 중 하나에 대응할 수 있다. 이하에서 제시되는 예시들은 QAM 변조에 대응할 수 있으나, MIMO 전송에 가능한 임의의 변조 방식에 대응할 수 있고, 이하에서 후술되는 방법들이 사용될 수 있다.
일부 예시적 실시예들에 따라, 채널 행렬은 유효 채널 행렬일 수 있고,
Figure pat00007
로 표현될 수 있으며, 이 때
Figure pat00008
는 물리적 송신기(TX) 안테나 어레이 및 수신기(RX) 안테아 어레이 사이 실제 채널 행렬일 수 있고,
Figure pat00009
는 빔포밍, CSD(Cyclic Shift Diversity) 등에 대응하는 공간 확장 행렬(spatial expansion matrix)의 효과를 나타낼 수 있다. 컬럼 벡터
Figure pat00010
는 i번째 가상 TX 안테나로부터 모든 RX 안테나들을 향하는 채널 벡터를 나타낼 수 있다.
컬럼 벡터
Figure pat00011
는 전송된 QAM 심볼 벡터일 수 있고, 각 원소
Figure pat00012
는 i번째 공간 스트림 상으로 송신된 QAM 심볼을 나타낼 수 있으며
Figure pat00013
크기의 QAM 집합
Figure pat00014
으로부터 취득될 수 있고, 각 원소
Figure pat00015
는 인덱스 k에 의해서 참조될 수 있다. 차수 M의 QAM 변조는, 각 원소가 '0' 또는 '1'을 가지는 벡터 B로 표현되는 M 비트들을 집합 X로부터 취득된 QAM 심볼에 맵핑하는 것과 관련된다.
일부 예시적 실시예들에 따라, 맵핑 함수는 그레이(Gray) 맵핑
Figure pat00016
을 나타내기 위하여 사용될 수 있다. M비트들은 인덱스 m에 의해서 참조될 수 있으므로, 그레이 맵핑은 신규 QAM 집합 X'을 생성하기 위하여 QAM 집합 X에서 원소들의 순서를 재배치하는 것으로 볼 수 있다. 집합 X'에서
Figure pat00017
는 원래 집합 X에서
Figure pat00018
과 유사하거나 동일할 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 다른 맵핑 함수
Figure pat00019
가 QAM 심볼
Figure pat00020
으로의 (인덱스 m에 의해서 표현되는) 벡터 B의 변조를 나타내는데 사용될 수 있다. 벡터 B의 i번째 비트의 '0' 또는 '1'의 값에 기초하여, 벡터 B의 모든 가능한 값들에 대한 인덱스 집합은 2개의 부분 집합들
Figure pat00021
및
Figure pat00022
으로 분할될 수 있다. 뒤이은 동일한 변조 과정에서, QAM 집합은, 상기 2개의 인덱스 부분 집합들에 대응하는 2개의 부분 집합들
Figure pat00023
및
Figure pat00024
으로 분할될 수 있다.
단계 204에서, 수신기(102)는 신호 벡터 S의 각 원소에 대하여 최대 우도 검출을 개별적으로 수행할 수 있다. 단계 204의 방법은 도 5를 참조하여 후술될 것이다.
도 3을 참조하면, 종래 방법들에서 단일 최대 우도 검출은 전체 신호 벡터 S에 대하여 수행될 수 있다(본 명세서에서 전체 검색(full search)(FS)로서 지칭될 수도 있다). Max-Log-Map 검출기는 QAM 심볼들 상에서 운반된 각 비트에 대하여 LLR(Log-Likelihood Ratio)의 근사를 생성할 수 있다. 여기서, 각 공간 스트림에서의 변조 차수는 유사하거나 동일할 수 있고,
Figure pat00025
로서 표현될 수 있으며, QAM 집합은
Figure pat00026
로서 표현될 수 있다. 일반성을 잃지 아니하고서, 첫 번째 공간 스트림에서 k번째 비트에 대한 LLR은 아래 [수학식 3]과 같이 표현될 수 있다.
Figure pat00027
한 비트 LLR을 획득하기 위하여, 모든
Figure pat00028
, (
Figure pat00029
) 후보들에 대한 완전한 검색이 수행되고, 높은 계산 복잡도가 초래될 수 있다. 도 3은 공간 다중화 차수
Figure pat00030
당 신호성상도 크기의 함수로서(예컨대 심볼당 비트들 에서) 검색들의 개수의 증가를 도시한다. 도 3은 신호성상도 크기에 대하여 전체 검색을 사용하여 심볼을 판정하기 위해 수행된 검색들의 개수 사이 관계를 도시한다.
MIMO의 채택이 증가하는 점에 비추어, 그러한 높은 계산 복잡도는 어려움들을 야기할 수 있다. 예를 들면, MIMO 공간 다중화는 WLAN 표준 802.11n, 802.11ac 및802.11ax에서 채택되었다. 802.11ac 및 802.11ax 표준들 모두는 8개의 공간 스트림들까지 지원하는 것을 명시한다. 이에 따라, MIMO 어플리케이션들은 8개의 공간 스트림들에 대한 공간 다중화를 갖는 1024 QAM과 관련될 수 있다. 그러한 어플리케이션들에서 사용된 종래 방법들은 프로세싱 및 전력 자원들에 대한 과도한 요구들뿐만 아니라 높은 심볼 검출 지연을 초래할 수 있다.
그러나, 도 2를 다시 참조하면, 단계 204에서, 수신기(102)는 신호 벡터 S의 각 원소에 대하여 최대 우도 검출을 개별적으로 수행할 수 있다(본 명세서에서 단일 차원 해체 검색(SDDS)로서 지칭될 수도 있다). 그 과정에서, 수신기(102)는 신호 벡터 S에 의해서 표현된 다차원 검색 공간을, 복수의 해체된 단일 차원 검색 공간들로 변환할 수 있다. 이러한 검색 차원 감소 기법은 복잡도를
Figure pat00031
에서
Figure pat00032
로 감소시킬 수 있다. SDDS를 사용함으로써, 수신기(102)는 신호 벡터 S에 포함된 심볼들을 검출할 수 있다.
도 4를 참조하면, 전체 검색을 사용하여 심볼을 검출하기 위해 수행된 검색들의 개수 및 SDDS를 사용하여 심볼을 검출하기 위해 수행된 검색들의 개수 사이 비교가 도시된다. 도 4에 도시된 바와 같이, SDDS는 더 적은 검색들을 사용하여 심볼의 검출을 가능하게 할 수 있다. 그렇게 함으로써, SDDS는 보다 빠른 심볼 검출을 제공할 수 있고, 프로세싱 및 전력 자원들에 대한 요구들을 감소시킬 수 있다.
도 2를 다시 참조하면, 단계 206에서, 수신기(102)는 송신된 메시지를 획득하기 위하여 검출된 심볼들을 디코딩할 수 있다. 이 시기에, 도 2에 도시된 방법은 종료되거나 반복될 수 있다.
도 5는 일부 예시적 실시예들에 따라 단일 차원 해체 검색을 사용하여 MIMO 공간 다중화 전송에서 심볼들을 검출하는 방법의 순서도이다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 도 5의 방법은 도 1의 수신기(102)와 유사하거나 동일한 수신기에 의해서 수행될 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 도 5의 방법은 도 2의 단계 204에 대응하거나, 그리고/또는 도 2의 단계 204를 더욱 한정할 수 있다.
단계 502에서, 수신기(102)는 신호 벡터 S의 복수의 공간 스트림들의 공간 스트림을 선택할 수 있다. 공간 스트림들을 개별적으로 선택함으로써, 수신기(102)는 신호 벡터 S로 표현된 다차원 검색 공간을, 복수의 해체된 단일 차원 검색 공간들로 변환할 수 있다. 예를 들면, 신호 벡터 S는 복수의 심볼들(본 명세서에서 비트 위치들(bit positions)로서 지칭될 수 있다)을 포함할 수 있고, 복수의 심볼들 각각은 공간 스트림에 대응할 수 있다. 수신기(102)는 개별 검색 공간으로서 신호 벡터 S의 각 공간 스트림을 지정할 수 있다. 그렇게 하는 과정에서, 각각의 단일 차원 검색 공간은 아래 [수학식 4]의 선형 시스템 함수로서 표현될 수 있다.
Figure pat00033
[수학식 4]에서,
Figure pat00034
는 값
Figure pat00035
에 고정된 m번째 행 원소를 갖는 컬럼 벡터
Figure pat00036
일 수 있다. 이는 1 감소한 차원을 갖는 아래 [수학식 5]의 선형 시스템과 동등할 수 있다.
Figure pat00037
[수학식 5]에서,
Figure pat00038
은
Figure pat00039
의 m번째 컬럼을 제거함으로써 획득될 수 있다. 순차적 간섭 제거(successive interference cancellation; SIC)와 같은 피드백을 갖는 선형 방법들을 포함하는 임의의 선형 방법이
Figure pat00040
의 답을 찾는데 적용될 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라,
Figure pat00041
은 MMSE(Minimum Mean Square Error) 또는 SIC(Successive Interference Cancellation)를 갖는 MMSE를 사용하여 판정될 수 있다. 그러므로, [수학식 3]으로 표현된 원래 함수에서 m번째 레이어에 대한 최소 거리 검색은 아래 [수학식 6]과 같이, 1차원으로 제한될 수 있다.
Figure pat00042
일부 예시적 실시예들에 따라, 모든 공간 스트림 및 모든 비트 위치에 대한 최소 거리 검색은 차원 검색 마다 모두 수행될 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 이하에서 후술되는 바와 같이, 후보 검색 공간이 다수의 일차원 검색들이 수행된 이후 또는 공간 스트림별 비트 위치별 최소 거리를 찾기 전에 판정될 수 있다.
일부 예시적 실시예들에 따라, 수신기(102)는 신호 벡터 S에서 정렬된 대로 각각의 공간 스트림을 선택할 수 있다. 단계 504에서, 수신기(102)는 추정(hypothesis) 심볼로서 심볼들의 신호성상도 가운데서 심볼을 선택할 수 있다. 심볼들의 신호성상도는 전송의 변조 기법과 관련될 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 신호성상도는 QAM 변조에 대응할 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 변조 기법은 수신기(102)에 미리 알려져 있을 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 변조 기법은 전송에 포함된 데이터 및/또는 전송에 추가되어 제공된 데이터를 사용하는 수신기(102)에 의해서 판정될 수 있다. 비록 도 5를 참조한 설명은 심볼들의 전체 신호성상도 가운데서 추정 심볼을 선택하는 것을 기술하였으나, 일부 예시적 실시예들에 따라, 이하에서 후술되는 바와 같이, 추정 심볼이 선택되는 검색 공간은 심볼들의 신호성상도의 정의된 부분 집합일 수 있다.
단계 506에서, 수신기(102)는 [수학식 6]을 사용하여 추정 심볼에 대한 거리값을 계산할 수 있다. 단계 508에서, 수신기(102)는 신호성상도에서 이전에 선택되지 아니한 남아있는 심볼이 하나라도 있는지 여부를 판정할 수 있다. 수신기(102)가 신호성상도에서 이전에 선택되지 아니한 적어도 하나의 남아있는 심볼이 있는 것을 판정하면, 본 방법은 수신기(102)가 이전에 선택되지 아니한 추정 심볼을 선택하는 단계 504로 돌아갈 수 있다. 이와 달리, 수신기(102)가 신호성상도에서 모든 심볼들의 이미 선택된 것으로 판정한 경우, 단계 510에서, 수신기(102)는 이전에 선택되지 아니한 신호 벡터 S의 남아있는 공간 스트림이 하나라도 있는지 여부를 판정할 수 있다. 수신기(102)가 이전에 선택되지 아니한 신호 벡터 S의 적어도 하나의 남아있는 공간 스트림이 있는 것으로 판정한 경우, 본 방법은 수신기(102)가 이전에 선택되지 아니한 공간 스트림을 선택하는 단계 502로 되돌아갈 수 있다. 이와 달리, 수신기(102)가 신호 벡터 S의 모든 공간 스트림들이 이미 선택된 것으로 판정한 경우, 본 방법은 단계 512로 전진할 수 있다.
단계 512에서, 수신기(102)는, 단계 506에서 계산된 거리 값들에 기초하여 각각의 공간 스트림에 대한 검출된 심볼로서 각각의 공간 스트림에 대하여 추정 심볼을 판정할 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 수신기(102)는 신호 벡터 S의 공간 스트림들에 대한 추정 심볼들의 각각의 가능한 조합에 대한 조합된(combined) 거리값을 판정할 수 있고, 조합된 거리값은 추정 심볼들의 조합에서 각각의 추정 심볼들에 대하여 단계 506에서 판정된 거리값들의 합을 나타낼 수 있다. 예를 들면, 각각의 조합된 거리값을 판정시, 신호 벡터 S의 공간 스트림들 각각은 추정 심볼들의 조합에서 대응하는 추정 심볼과 관계될 수 있고, 조합된 거리값은 추정 심볼들의 조합에서 추정 심볼들 전체의 거리값들의 합일 수 있다. 수신기(102)는 신호 벡터 S의 공간 스트림들에 대하여 검출된 심볼들로서 최소 조합된 거리값을 제공하는 추정 심볼들의 조합을 판정할 수 있다. 심볼들이 단계 512에서 신호 벡터 S의 공간 스트림들에 대하여 검출된 후, 본 방법은 종료할 수 있다.
일부 예시적 실시예들에 따라, 단계 502에서, 수신기(102)는 복수의 해체된 단일 차원 검색 공간들을 공간 스트림들 각각에 대한 더 작은 후보 집합으로 더 축소시킬 수 있다. 그러한 접근을 사용하면서, 단계 506에서 수신기(102)는 [수학식 6] 대신 아래 [수학식 7]을 사용하여 거리값을 판정할 수 있다.
Figure pat00043
검색 공간을 보다 작은 후보 집합으로 축소하기 위하여, 검색 반경이 신호 벡터 S의 각 공간 스트림에 대한 검색 중심에 대하여 정의될 수 있다. 각각의 공간 스트림에 대한 검색 중심 qmmse은 공간 스트림의 MMSE 검출 결과로서 정의될 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 검색 중심에 대하여 정의된 검색 반경은 고정된 반경일 수 있다. 고정된 반경은 자원 관리(conservation) 및 검출 성능 사이 트레이드-오프(trade-off)에 기초하여 판정될 수 있다. 각각의 공간 스트림에 대한 후보 집합은 검색 중심으로부터 검색 반경 내에 포함된 신호성상도의 모든 후보 심볼들을 포함할 수 있다.
전술된 바와 같이, 신호 벡터 S에 의해 표현된 다차원 검색 공간을 복수의 해체된 단일 차원 검색 공간들로 변환하는 것은 복잡도를
Figure pat00044
에서
Figure pat00045
로 감소시킬 수 있다. 추가적으로, 검색 공간을 보다 작은 후보 집합으로 축소시킴으로써, 복잡도는
Figure pat00046
로 더욱 감소할 수 있고(N<<M), 여기서 N은 검색 공간에 대응하는 파라미터이고 복잡도 및 성능 손실 사이 트레이드-오프를 반영할 수 있다.
일부 예시적 실시예들에 따라, 각각의 공간 스트림에 대한 검색 반경은 공간 스트림에 대한 사후-등화(post-equalization) SNR(Singal-to-Noise Ratio)에 기초하여 적응적으로 판정될 수 있다. 예를 들면, 주어진 사후-등화 SNR에 대하여, 상이한 검색 반경들이 공간 스트림의 심볼을 검출하는 상이한 확률들에 대응할 수 있고, 보다 큰 반경이 심볼 검출의 보다 높은 확률에 대응할 수 있다. 본 명세서에서 사후-등화 SNR에 대하여 설명되고 있으나, 일부 예시적 실시예들에 따라, SNR은 사후-등화 SNR과 상이한 유형의 SNR일 수도 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 사후-등화 SNR은 전송의 채널 행렬 및 노이즈 벡터에 기초하여 판정될 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 주어진 어플리케이션에 대하여, 공간 스트림에 대한 심볼 검출의 수용가능한 확률이 체험적으로(heuristically) 판정될 수 있다. 수용가능한 확률은 그 다음에 공간 스트림을 위한 검색 반경을 적응적으로 판정하기 위해 판정된 공간 스트림에 대한 사후-등화 SNR과 함께 사용될 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 수신기(102)는, 수용가능한 확률에 따라, 검색 반경을 사후-등화 SNR에 맵핑하는 테이블을 생성하거나 획득할 수 있다.
일부 예시적 실시예들에 따라, 검색 공간을 보다 작은 후보 집합으로 축소하는 것은 각각의 공간 스트림에 대한 적응적 검색 공간을 정의하는 것을 포함할 수 있다. 각각의 공간 스트림에 대한 적응적 검색 공간을 정의함으로써, 심볼 검출을 위한 제한된 자원들이 사후-등화 SNR에 기초하여 각각의 공간 스트림의 검출에 할당될 수 있다. 적응적 검색 공간 정의에 관한 추가적인 설명은 도 6 및 도 7을 참조하여 제공될 것이다.
도 6은 일부 예시적 실시예들에 따라, 사후-등화 SNR에 의해 공간 스트림들을 오더링(ordering)함으로써 공간 스트림들에 대한 적응적 검색 공간들을 정의하는 방법의 순서도이다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 도 6의 방법은 도 1의 수신기(120)와 유사하거나 동일한 수신기에 의해서 수행될 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 도 6의 방법은 도 5의 단계 502에 대응하거나, 그리고/또는 도 5의 단계 502를 더 한정할 수 있다.
각각의 공간 스트림에 대한 적응적 검색 공간을 정의함으로써, 심볼 검출을 위한 제한된 자원들이 각각의 공간 스트림의 검출을 위하여 할당될 수 있다. 가용(available) 검색들의 총 개수
Figure pat00047
는 자원 조건들(constraints)에 기초하여 정의될 수 있다. 예를 들면,
Figure pat00048
는 프로세싱, 메모리 및/또는 에너지 자원 조건들에 기초하여 정의될 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 가용 검색들의 총 개수는 신호 벡터 S의 공간 스트림들 모두에 대하여 계산된 거리 값에 대한 추정 심볼들의 총 개수에 대응할 수 있다. 가용 검색들의 총 개수는 아래 [수학식 8]의 조건에 기초하여 신호 벡터 S의 공간 스트림들을 가로질러 할당될 수 있다.
Figure pat00049
[수학식 8]에서,
Figure pat00050
는, 사후-등화 SNR
Figure pat00051
을 갖는 l번째 공간 스트림에 사용된 후보 검색들 의 실제 개수(본 명세서에서 후보 심볼들 또는 추정 심볼들의 양으로서 지칭될 수도 있다)를 나타낼 수 있고, Ro 는 l번째 공간 스트림에 대한 검색 반경을 나타낼 수 있다.
도 6을 참조하면, 단계 602에서, 수신기(102)는 신호 벡터 S에서 공간 스트림들 각각에 대한 검색 반경들에 기초하여 평균 검색 반경을 판정할 수 있다. 검색 반경들은 도 5를 참조하여 전술된 바와 같이 판정될 수 있다. 단계 604에서, 수신기(102)는, 첫 번째 공간 스트림이 가장 높은 사후-등화 SNR에 대응하고 마지막 공간 스트림이 가장 낮은 사후-등화 SNR에 대응하도록, 사후-등화 SNR에 기초하여 공간 스트림들의 순서를 판정할 수 있다.
단계 606에서, 수신기(102)는 공간 스트림을 선택할 수 있다. 수신기(102)는 단계 604에서 판정된 순서에서 이전에 선택되지 아니한 가장 높은 공간 스트림을 선택할 수 있다. 단계 608에서, 수신기(102)는 선택된 공간 스트림이 단계 604에서 판정된 순서에서 마지막 공간 스트림인지 여부를 판정할 수 있다. 선택된 공간 스트림이 마지막 공간 스트림이 아닌 경우, 본 방법은 단계 610으로 전진할 수 있다. 선택된 공간 스트림이 마지막 공간 스트림인 경우, 본 방법은 단계 616으로 전진할 수 있다.
단계 610에서, 수신기(102)는 선택된 공간 스트림의 검색 반경이 평균 검색 반경보다 더 큰지 여부를 판정할 수 있다. 선택된 공간 스트림의 검색 반경이 평균 검색 반경보다 큰 경우, 단계 612에서, 수신기(102)는 선택된 공간 스트림의 검색 공간을 평균 검색 반경 내에 포함된 후보 심볼 집합으로서 정의할 수 있다. 이와 달리, 선택된 공간 스트림의 검색 반경이 평균 검색 반경 이하인 경우, 단계 614에서, 수신기(102)는 선택된 공간 스트림의 검색 공간을 선택된 공간 스트림의 검색 반경 내에 포함된 후보 심볼 집합으로서 정의할 수 있다. 수신기(102)가 단계 612 또는 단계 614에서 선택된 공간 스트림의 검색 공간을 정의한 후, 본 방법은 단계 604에서 판정된 순서로 다음 공간 스트림을 선택하기 위해 단계 606으로 돌아갈 수 있다.
단계 616에서, 수신기(102)는 검색들의 총 가용 개수에서 남은 검색들의 수를 판정함으로써 마지막 공간 스트림의 검색 공간을 정의할 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 수신기(102)는 이전에 선택된 공간 스트림들의 정의된 검색 공간들 각각에서 후보 심볼들의 양의 합을 판정할 수 있고, 가용 검색들의 총 개수로부터 그 합을 감산할 수 있다. 예를 들면, 마지막 공간 스트림의 검색 공간은 아래 [수학식 9]와 같이 정의될 수 있다.
Figure pat00052
[수학식 9]에서, No(M)는 마지막 공간 스트림의 검색 공간에서 남아있는 검색들의 개수 또는 후고 심볼들의 양의 정의할 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 후보 심볼들의 양은, 반경 내에서 후보 심볼들의 양을 포함하는데 충분한 그러한 반경에 대응하는 마지막 공간 스트림의 검색 중심으로부터 변경된 검색 반경을 정의할 수 있다. 이에 따라, 수신기(102)는 마지막 공간 스트림의 검색 중심으로부터 마지막 공간 스트림의 검색 공간을 후보 심볼들의 판정된 양을 포함하기에 충분한 반경 내에 포함된 후보 심볼들로서 마지막 공간 스트림의 검색 공간을 정의할 수 있다. 수신기(102)가 마지막 공간 스트림의 검색 공간을 정의한 후, 본 방법은 종료할 수 있다.
전술된 바와 같이, 주어진 사후-등화 SNR에 대하여, 상이한 검색 반경들이 공간 스트림의 심볼을 검출하는 상이한 확률들에 대응할 수 있고, 보다 큰 반경이 심볼 검출의 보다 높은 확률에 대응할 수 있다. 그러나, 상이한 검색 스트림들이 상이한 사후-등화 SNR들을 가지는 점을 고러하면, 신호 벡터 S에서 모든 공간 스트림들에 대하여 고정된 검색 반경을 채택하는 것은 낮은 사후-등화 SNR을 갖는 공간 스트림들의 심볼 검출의 낮은 확률들 및 높은 사후-등화 SNR을 가지는 공간 스트림의 심볼 검출의 높은 확률들을 초래할 것이다. 이에 따라, 전술된 방법은, 높은 사후-등화 SNR을 갖는 공간 스트림들이 보다 작은 검색 반경들을 가지고 낮은 사후-등화 SNR을 갖는 공간 스트림들이 보다 큰 검색 반경들을 가지도록, 적응적 검색 공간을 정의할 수 있다. 그렇게 하는 과정에서, 전술된 방법은, 각각의 공간 스트림이 심볼 검출의 더 작은 확률 또는 심볼 검출의 동일한 확률을 가지도록, 가용 검색들의 총 개수에 의해서 표현되는 심볼 검출에 사용가능한 자원들에 부합하는 공간 스트림들에 대한 검색 공간들을 정의할 수 있다.
도 7은 일부 예시적 실시예들에 따라 평균 검색 반경에 기초하여 공간 스트림들을 그룹핑함으로써 공간 스트림들에 대한 적응적 검색 공간들을 정의하는 방법의 순서도이다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 도 7의 방법은 도 1의 수신기(102)와 유사하거나 동일한 수신기에 의해서 수행될 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 도 7의 방법은 도 5의 단계 502에 대응하거나, 그리고/또는 도 5의 단계 502를 더 한정할 수 있다.
도 7을 참조하면, 단계 702에서, 수신기(102)는 신호 벡터 S의 공간 스트림들의 검색 반경들 각각 내에 포함된 후보 심볼들의 양이 (도 6을 참조하여 설명된) 가용 검색들의 총 개수 이하인지 여부를 판정할 수 있다. 검색 반경들은 도 5를 참조하여 전술된 바와 같이 판정될 수 있다. 전술된 바와 같이, 각각의 공간 스트림에 대한 후보 집합은 검색 중심으로부터 검색 반경 내에 포함된 신호성상도의 모든 후보 심볼들을 포함할 수 있다.
공간 스트림들의 검색 반경들 각각 내에 포함된 후보 심볼들의 양의 합이 가용 검색들의 총 개수 이하인 경우, 수신기(102)는 각각의 공간 스트림의 검색 반경 내에 포함된 후보 심볼 집합들로서 공간 스트림들의 검색 공간들을 정의할 수 있다. 예를 들면, 수신기(102)는 아래 [수학식 10]을 판정할 수 있다.
Figure pat00053
일부 예시적 실시예들에서, 공간 스트림들의 검색 반경들 각각 내에 포함된 후보 심볼들의 양의 합이 가용 검색들의 총 개수보다 작은 경우, 수신기(102)는 가장 낮은 사후-등화 SNR을 가지는 공간 스트림들의 검색 공간들을 증대시킬 수 있다. 예를 들면, 수신기(102)는 가장 낮은 사후-등화 SNR을 가지는 공간 스트림의 검색 공간들 또는 가장 낮은 사후-등화 SNR을 가지는 2개의 공간 스트림들의 검색 공간들을 증대시킬 수 있다. 수신기(102)는 공간 스트림들의 검색 반경들 각각 내에 포함된 후보 심볼들의 양의 합 및 가용 검색들의 총 개수 사이 차이에 의해서 가장 낮은 사후-등화 SNR을 가지는 공간 스트림들의 검색 공간들을 증대시킬 수 있다. 공간 스트림들의 검색 반경들 각각 내에 포함된 후보 심볼들의 양의 합이 가용 검색들의 총 개수 이하인 경우, 수신기(102)가 공간 스트림들의 검색 공간들을 정의한 후, 본 방법은 종료할 수 있다. 이와 달리, 공간 스트림들의 검색 반경들 각각 내에 포함된 후보 심볼들의 양의 합이 가용 검색들의 총 개수보다 큰 경우, 본 방법은 단계 706으로 전진할 수 있다. 예를 들면, 수신기 102는 아래 [수학식 11]을 판정할 수 있다.
Figure pat00054
단계 706에서, 수신기(102)는 신호 벡터 S에서 공간 스트림들의 각각에 대한 검색 반경들에 기초하여 평균 검색 반경을 판정할 수 있다. 그 다음에, 단계 708에서, 수신기(102)는 공간 스트림들을 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분할할 수 있다. 제1 그룹은 평균 검색 반경보다 큰 검색 반경을 가지는 공간 스트림들을 포함할 수 있다. 제2 그룹은 평균 검색 반경 이하의 검색 반경을 가지는 공간 스트림들을 포함할 수 있다.
단계 710에서, 수신기(102)는 아래 [수학식 12]에 따라 제1 그룹에서 공간 스트림들의 각각의 검색 공간을 정의할 수 있다.
Figure pat00055
[수학식 12]에서, Na는 공간 스트림들의 검색 반경들 각각 내에 포함된 후보 심볼들의 양의 합을 나타낼 수 있고, No는 각각의 공간 스트림에 대한 검색 공간을 정의하는 후보 심볼들의 변경된 양을 나타낼 수 있다. 후보 심볼들의 변경된 양은, 반경 내에서 후보 심볼들의 변경된 양을 포함하기에 충분한 그러한 반경에 대응하는 각각의 공간 스트림의 검색 중심으로부터의 검색 반경을 정의할 수 있다. 이에 따라, 수신기(102)는, 후보 심볼들의 변경된 양을 포함하기에 충분한 각각의 공간 스트림의 검색 중심으로부터 반경 내에 포함된 후보 심볼로서 각각의 공간 스트림의 검색 공간을 정의할 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 수신기(102)는 사후-등화 SNR의 내림차순으로 제1 그룹에서 공간 스트림들 각각의 검색 공간을 정의할 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 제1 그룹에서 검색 스트림들의 검색 반경들 각각 내에 포함된 후보 심볼들의 변경된 양의 합은, 단계 708에서 수신기(102)에 의해서 정의된 제1 그룹에서 공간 스트림들의 검색 공간들 각각에서 후보 심볼들의 양의 합보다 클 수 있다.
단계 712에서, 수신기(102)는 제2 그룹에서 공간 스트림들 각각의 검색 공간을 정의할 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 수신기(102)는 제1 그룹에서 공간 스트림들의 검색 반경들 각각 내에 포함된 후보 심볼들의 양의 합 및 단계 710에서 수신기(102)에 의해서 정의된 제1 그룹에서 공간 스트림들의 검색 공간들 각각에서 후보 심볼들의 변경된 양의 합 사이 차이에 대응하는 보류된(reserved) 검색들의 양을 판정할 수 있다.
단계 712에서, 수신기(102)는 이제 하나 이상의 공간 스트림들의 검색 공간들을 증대시키기 위하여 보류된 검색들의 양을 제2 그룹에서 하나 이상의 공간 스트림들에 할당할 수 있다. 일부 예시적 실시예들에 따라, 수신기(102)는, 각각의 공간 스트림의 검색 반경 및 보류된 검색들의 양의 적어도 일부에 포함된 후보 심볼들의 개수의 합으로서 하나 이상의 공간 스트림 각각의 검색들의 개수를 판정함으로써, 제1 그룹에 하나 이상의 공간 스트림들의 검색 공간을 정의할 수 있다. 전술된 바와 같이, 후보 심볼들의 양(본 명세서에서 검색들의 개수로서 지칭될 수도 있다)은 후보 심볼들의 양을 포함하기에 충분한 반경에 대응하는, 각각의 공간 스트림의 중심으로부터의 검색 반경을 정의할 수 있다. 이에 따라, 수신기(102)는, 검색들의 판정된 개수를 포함하기에 충분한 각각의 공간 스트림의 검색 중심으로부터의 반경 내에 포함된 후보 심볼 집합으로서 하나 이상의 공간 스트림들 각각의 검색 공간을 정의할 수 있다. 수신기(102)는 각각의 공간 스트림의 검색 반경 내에 포함된 후보 심볼 세트로서, 하나 이상의 공간 스트림들을 제외하고, 제2 그룹에서의 공간 스트림들의 검색 공간들을 정의할 수 있다.
일부 예시적 실시예들에 따라, 수신기(102)는, 각각의 공간 스트림의 검색 반경 내에 포함된 후보 심볼 집합으로서, 가장 낮은 사후-등화 SNR을 가지는 공간 스트림을 제외하고, 제2 그룹에서 공간 스트림들의 검색 공간들을 정의할 수 있다. 이 경우, 수신기(102)는 가장 낮은 사후-등화 SNR을 가지는 공간 스트림의 검색 반경 내에 포함된 후보 심볼들의 개수 및 보류된 검색들의 합으로서 가장 낮은 사후-등화 SNR을 가지는 공간 스트림의 검색들의 개수를 판정할 수 있다. 전술된 바와 같이, 후보 심볼들의 양(본 명세서에서 검색들의 개수로서 지칭될 수 있다)은 후보 심볼들의 양을 포함하기에 충분한 반경에 대응하는 각각의 공간 스트림의 검색 중심으로부터의 검색 반경을 정의할 수 있다. 이에 따라, 수신기(102)는 검색들의 판정된 개수를 포함하기에 충분한 가장 낮은 사후-등화 SNR을 가지는 공간 스트림의 검색 중심으로부터의 반경 내에 포함된 후보 심볼 세트로서 가장 낮은 사후-등화 SNR을 가지는 공간 스트림의 검색 공간을 정의할 수 있다. 수신기(102)가 단계 712에서 제2 그룹에서 공간 스트림들의 검색 공간들을 정의한 후, 본 방법은 종료할 수 있다.
도 6을 참조하여 전술된 바와 같이, 주어진 사후-등화 SNR에 대하여, 상이한 검색 반경들이 공간 스트림의 심볼을 검출하는 상이한 확률들에 대응할 수 있고, 더 큰 반경이 심볼 검출의 더 높은 확률에 대응할 수 있다. 그러나, 상이한 공간 스트림들이 상이한 사후-등화 SNR들을 가질 수 있는 점을 고려하면, 신호 벡터 S에서 모든 공간 스트림들에 대하여 고정된 검색 반경을 채택하는 것은 낮은 사후-등화 SNR을 갖는 공간 스트림들의 심볼 검출의 낮은 확률들 및 높은 사후-등화SNR을 갖는 공간 스트림의 심볼 검출의 높은 확률들을 초래할 것이다. 이에 따라, 전술된 방법은, 높은 사후-등화 SNR을 갖는 공간 스트림들이 더 작은 검색 반경들을 가지고 낮은 사후-등화 SNR을 갖는 공간 스트림들이 더 큰 검색 반경들을 가지도록 적응적 검색 공간을 정의할 수 있다. 그렇게 하는 과정에서, 전술된 방법은, 각각의 공간 스트림이 심볼 검출의 더 작은 확률 또는 심볼 검출의 동일한 확률을 가지도록, 가용 검색들의 총 개수에 의해 표현되는 심볼 검출에 사용가능한 자원들에 부합하는 공간 스트림들에 대한 검색 공간들을 정의할 수 있다.
전술된 방법들의 다양한 동작들은, 예컨대 하드웨어(예컨대, 프로세서, ASIC 등)의 임의의 형태에서 구현된 다양한 하드웨어 및/또는 소프트웨어와 같이, 동작들을 수행할 수 있는 임의의 적합한 수단들에 의해서 수행될 수 있다.
소프트웨어는 논리적 기능들을 구현하기 위하여 실행가능한 명령어들의 정렬된 리스트를 포함할 수 있고, 싱글 또는 멀티 코어 프로세서나 프로세서 포함 시스템과 같은, 명령 실행 시스템, 장치 또는 기기에 의해서 혹은 연동하여 사용되는 임의의 "프로세서 독출가능한 매체"에 내장될 수 있다.
본 명세서에서 제시된 일부 예시적 실시예들과 관련하여 설명된 방법이나 알고리즘 및 기능들의 블록들 혹은 동작들은, 하드웨어, 프로세서에 의해서 실행되는 소프트웨어 모듈, 또는 이들의 조합에 직접 내장될 수 있다. 소프트웨어로 구현되는 경우, 기능들은 실재하는(tangible), 비일시적인 컴퓨터 독출가능한 매체에서 하나 이상의 명령어들이나 코드로서 저장될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), 플래시 메모리, ROM(Read Only Memory), EEPROM(Electrically Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 레지스터, 하드 디스크, 제거가능한 디스크, CD ROM 또는 기술분야에서 알려진 임의의 다른 형태의 저장 매체에 유지될 수 있다.
일부 예시적 실시예들이 도면들을 참조하여 특정되어 도시되고 설명되었으나, 전체나 세부사항들에서 다양한 변형들이 첨부된 청구항들에 의해 정의된 사상 및 범위로부터 벗어나지 아니하고 만들어질 수 있는 점은 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 이해될 것이다.

Claims (10)

  1. 컴퓨터 독출 가능한 명령어들을 저장하는 메모리; 및
    상기 메모리에 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    심볼 신호성상도(constellation)과 관계된 수신된 신호 벡터에 포함된 복수의 공간 스트림들 중 공간 스트림을 선택하는 단계;
    상기 심볼 신호성상도에 대응하는 복수의 추정(hypothesis) 심볼들 중 상이한 추정 심볼 및 선택된 상기 공간 스트림 사이 거리값을 각각 나타내는, 복수의 거리값들을 계산하는 단계;
    상기 복수의 공간 스트림들 중 이전에 선택되지 아니한 모든 공간 스트림들에 대하여 상기 선택 및 상기 계산을 반복하는 단계; 및
    상기 복수의 공간 스트림들에 대하여 계산된 상기 복수의 거리값들에 기초하여 상기 복수의 공간 스트림들 중 각각의 공간 스트림의 검출된 심볼을 판정하는 단계를 수행하기 위하여 상기 컴퓨터 독출 가능한 명령어들을 실행하도록 구성된 것을 특징으로 하는 무선 통신 기기.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 수신된 신호 벡터는, MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 공간 다중화 전송에 포함되고 안테나 어레이를 통해 수신되고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 수신된 신호 벡터에 포함된 메시지를 획득하기 위해 상기 검출된 심볼을 디코딩하기 위하여 상기 컴퓨터 독출가능한 명령어들을 실행하도록 더 구성된 것을 특징으로 하는 무선 통신 기기.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 복수의 추정 심볼들은 상기 심볼 신호성상도의 모든 심볼들에 포함되지 아니하고,
    상기 복수의 거리값들을 계산하는 단계는, 상기 복수의 거리값들 중 각각의 거리값이 상기 복수의 추정 심볼들의 각각의 추정 심볼에 대응하도록, 상기 복수의 추정 심볼들 모두에 대하여 수행되는 것을 특징으로 하는 무선 통신 기기.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 복수의 추정 심볼들은 검색 중심에 대하여 정의된 검색 반경 내에 포함된 추정 심볼들을 모두 포함하고,
    상기 검색 중심은 선택된 상기 공간 스트림의 MMSE 검출 결과에 기초하여 정의되고,
    사익 검색 반경은 선택된 상기 공간 스트림에 대한 SNR(Signal-to-Noise Ratio)에 기초하여 판정되는 것을 특징으로 하는 무선 통신 기기.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 복수의 공간 스트림들의 각각의 공간 스트림의 검색 반경을 포함하는 복수의 검색 반경들을 판정하는 단계;
    상기 복수의 검색 반경들에 기초하여 평균 검색 반경을 판정하는 단계;
    상기 복수의 공간 스트림들 중 상기 평균 검색 반경보다 큰 검색 반경을 가지되 가장 낮은 SNR과 관계된 공간 스트림을 포함하지 아니하는 제1 공간 스트림들의 집합의 각 공간 스트림의 검색 공간을 포함하는 제1 복수의 검색 공간들을 정의하는 단계;
    상기 복수의 공간 스트림들 중 상기 평균 검색 반경 이하의 검색 반경을 가지되 가장 낮은 SNR과 관계된 공간 스트림을 포함하지 아니하는 제2 공간 스트림들의 집합의 각 공간 스트림의 검색 공간을 포함하는 제2 복수의 검색 공간들을 정의하는 단계; 및
    가장 낮은 SNR과 관계된 상기 공간 스트림의 검색 공간을 정의하는 단계를 수행하기 위하여 상기 컴퓨터 독출가능한 명령어들을 실행하도록 더 구성되고,
    상기 복수의 추정 심볼들은, 선택된 상기 공간 스트림에 있어서, 상기 제1 복수의 검색 공간들, 상기 제2 복수의 검색 공간들 및 가장 낮은 SNR과 관계된 간 스트림의 검색 공간에 정의된 추정 심볼들을 포함하는 것을 특징으로 하는 무 통신 기기.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 가장 낮은 SNR과 관계된 공간 스트림의 검색 공간을 정의하는 단계는,
    상기 제1 복수의 검색 공간들 및 상기 제2 복수의 검색 공간들에 포함된 추정 심볼들의 총 양을 판정하는 단계;
    후보 심볼들의 양을 확득하기 위하여 가용 검색들의 총 개수로부터 추정 심볼의 상기 총 양을 감산하는 단계;
    후보 심볼들의 상기 양을 포함하기에 충분한 반경으로서 가장 낮은 SNR과 관계된 공간 스트림의 변경된 검색 반경을 판정하는 단계; 및
    가장 낮은 SNR과 관계되고 가장 낮은 SNR과 관계된 상기 공간 스트림의 MMSE 검출 결과에 기초하여 정의되는 공간 스트림의 검색 중심으로부터, 상기 변경된 검색 반경 내에 포함된 상기 심볼 신호성상도의 추정 심볼들 모두 포함하는 것으로서, 가장 낮은 SNR과 관계된 상기 공간 스트림의 상기 검색 공간을 정의하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 기기.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 복수의 공간 스트림들의 각각의 공간 스트림의 검색 반경을 포함하는 복수의 검색 반경들을 판정하는 단계;
    상기 복수의 공간 스트림들의 상기 각각의 공간 스트림의 각 검색 반경에 포함된 총 후보 심볼들의 합을 판정하는 단계;
    상기 합이 가용 검색들의 총 개수보다 큰지 여부를 판정하는 단계;
    상기 합이 가용 검색들의 총 개수보다 크다는 판정에 응답하여 상기 복수의 검색 반경들에 기초하여 평균 검색 반경을 판정하는 단계;
    상기 복수의 공간 스트림들 중 상기 평균 검색 반경보다 큰 검색 반경을 가지는 제1 공간 스트림들의 집합의 각 공간 스트림의 검색 공간을 포함하는 제1 복수의 검색 공간들을 정의하는 단계; 및
    상기 복수의 공간 스트림들 중 상기 평균 검색 반경 이하의 검색 반경을 가지는 제2 공간 스트림들의 집합의 각 공간 스트림의 검색 공간을 포함하는 제2 복수의 검색 공간들을 정의하는 단계를 수행하기 위하여 상기 컴퓨터 독출가능한 명령어들을 실행하도록 더 구성되고,
    상기 복수의 추정 심볼들은, 선택된 상기 공간 스트림에 있어서, 상기 제1 복수의 검색 공간들 및 상기 제2 복수의 검색 공간들 중 검색 공간에서 정의된 추정 심볼들을 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 기기.
  8. 청구항 7에 있어서,
    가용 검색들의 상기 총 개수는, 상기 무선 통신 기기의 자원 조건들에 따라 정의되는 것을 특징으로 하는 무선 통신 기기.
  9. 청구항 1에 있어서,
    상기 복수의 공간 스트림들 중 각각의 공간 스트림에 대하여 상기 검출된 심볼을 판정하는 단계는,
    복수의 조합된 거리값들을 판정하는 단계로서, 각각의 조합된 거리값은 상기 복수의 추정 심볼들 중 추정 심볼들의 상이한 조합에 대응하고, 추정 심볼들의 각각의 조합은 상기 복수의 공간 스트림들 중 각각의 공간 스트림에 대한 추정 심볼을 포함하고, 조합된 거리값은 계산된 상기 복수의 거리값들의 거리값들의 합을 나타내고, 거리값들의 상기 합에서 각 거리값은 추정 심볼들의 상기 조합 중 추정 심볼에 대응하는, 상기 복수의 조합된 거리값들을 판정하는 단계;
    상기 복수의 조합된 거리값들의 가장 낮은 조합된 거리값을 판정하는 단계; 및
    상기 복수의 공간 스트림들의 검출된 심볼들로서 상기 가장 낮은 조합된 거리값에 대응하는 추정 심볼들의 조합을 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 통신 기기.
  10. 무선 통신 기기에 의해서 수행되는 방법으로서,
    심볼 신호성상도(constellation)와 관계된 수신된 신호 벡터에 포함된 복수의 공간 스트림들 중 공간 스트림을 선택하는 단계;
    상기 심볼 신호성상도에 대응하는 복수의 추정(hypothesis) 심볼들 중 상이한 추정 심볼 및 선택된 상기 공간 스트림 사이 거리값을 각각 나타내는, 복수의 거리값들을 계산하는 단계;
    상기 복수의 공간 스트림들 중 이전에 선택되지 아니한 모든 공간 스트림들에 대하여 상기 선택 및 상기 계산을 반복하는 단계; 및
    상기 복수의 공간 스트림들에 대하여 계산된 상기 복수의 거리값들에 기초하여 상기 복수의 공간 스트림들 중 각각의 공간 스트림의 검출된 심볼을 판정하는 단계를 포함하는 방법.
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