KR20200091638A

KR20200091638A - Qr 분해와 mmib 메트릭을 이용한 채널 상태 정보 추출 방법 및 mimo 수신기

Info

Publication number: KR20200091638A
Application number: KR1020190008641A
Authority: KR
Inventors: 황인석; 장지호; 박태원
Original assignee: 주식회사 지씨티리써치
Priority date: 2019-01-23
Filing date: 2019-01-23
Publication date: 2020-07-31
Also published as: KR102176730B1; US10931341B2; US20200235795A1

Abstract

본 발명은 무선통신 시스템에 사용되는 MIMO 수신기에서의 채널 상태 정보(CSI) 추출 방법으로서, 채널정보생성용 기준신호를 통해 획득한 채널추정값과 전처리행렬의 행렬곱셈으로 유효채널행렬을 구하는 단계; 상기 유효채널행렬에 대한 QR 분해로 각 레이어별로 최소거리의 상한값과 하한값을 산출하는 단계; 및 상기 각 레이어별 최소거리의 상한값과 하한값을 각 코드워드에 매핑하고, 각 코드워드별로 단위 주파수당 전송용량인 MMIB 메트릭을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, QR 분해와 MMIB 메트릭을 이용하여 각 레이어별 최소거리를 다차원의 탐색 과정이 필요없이 구할 수 있도록 함으로써, MIMO 전송 차수가 높은 경우에 종래의 방식보다 훨씬 적은 연산으로 채널 상태 정보를 추출할 수 있는 효과가 있다.

Description

QR 분해와 MMIB 메트릭을 이용한 채널 상태 정보 추출 방법 및 MIMO 수신기{CHANNEL STATE INFORMATION EXTRACTION METHOD AND MIMO RECEIVER USING QR DECOMPOSITION AND MMIB METRIC}

본 발명은 다중 안테나를 이용하는 무선통신 시스템에서 사용되는 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 수신기의 채널 상태 정보(CSI; Channel State Information)를 효율적으로 추출하는 방법 및 그 방법을 사용하는 MIMO 수신기에 관한 것이다.

급속한 발전을 거듭하고 있는 무선통신 시스템은 음성 서비스 뿐만 아니라 데이터 서비스를 제공하고 있으며, 사용자의 데이터 전송속도를 증대시키기 위해 통신사업자는 다중안테나 기술을 도입하였다. 이러한 시스템으로는 OFDM 기반의 IEEE 802.16, LTE, LTE-A등 3.5, 4세대 그리고 5세대의 이동통신 시스템이 있다.

무선통신 시스템에서 동일한 주파수로 다수의 신호를 동시에 전송하면 해당 신호들은 상호간에 간섭으로 작용한다. 따라서, 이러한 문제를 해결하기 위해, 수신기(또는 단말)는 MIMO ML(Maximum Likelihood) 검출기를 사용하여 다수의 신호를 검출하며, 다수의 신호 간의 간섭을 완화시키고 동시 전송하는 신호의 수를 결정하기 위해 현재의 채널상태에 대한 정보를 생성하여 기지국에 보고한다. 이를 통신표준규약에서는 채널 상태 정보(CSI)라고 명명한다. 채널 상태 정보에는 동시 전송하는 신호의 수에 대한 정보인 RI(Rank Indicator), 단말이 선호하는 간섭완화 목적의 전처리행렬(precoding matrix)에 대한 정보인 PMI(Precoding Matrix Indicator), 동시에 전송되는 신호들의 변조 및 부호율인 MCS(Modulation and Coding Scheme) 지표 결정에 사용되는 채널품질정보인 CQI(Channel Quality Indicator) 등이 있다. 따라서, MIMO 수신기에서는 MIMO ML 검출기의 수신성능을 반영하면서, 최대한 전송속도를 지원하는 채널 상태 정보의 생성이 매우 중요하다.

특히 4세대 이동통신인 LTE-A 시스템이나 5세대 NR(New Radio) 시스템의 경우에는 주파수 사용효율을 높이기 위하여 최대 8개 신호까지 MIMO 전송을 지원한다. 따라서, 보다 정확한 채널 상태 정보를 추출하기 위한 방법 및 장치가 필요하다. 기존의 채널 상태 정보 추출기는 선형수신기를 가정하여 채널품질과 채널용량을 산출하여 채널 상태 정보 생성에 활용하였다. 또한, MIMO ML 검출기를 사용하는 경우에는 탐색 복잡도 문제로 인해, QPSK 성상도(Constellation) 수준의 오류벡터를 가정하고 최소거리를 탐색하고 해당 값을 채널품질정보로 활용하는 방식을 사용하였다.

그런데, MIMO ML 검출기의 채널품질을 결정하는 종래의 방식은 QPSK 성상도 수준의 오류벡터를 가정하고 최소거리를 탐색하므로, 탐색 복잡도가 MIMO 전송차수의 지수승에 비례하여 증가되어 매우 큰 연산이 요구된다는 문제점이 있다. 또한, 256QAM, 1024QAM과 같은 고차 변조를 사용하는 경우에는 탐색된 최소거리에 오차가 발생하게 되는 문제점이 있다.

KR 10-2017-0020357 A.

본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로, 각 레이어별 최소거리를 다차원의 탐색 과정이 필요없이 구하도록 함으로써, MIMO 전송 차수가 높은 경우에 종래의 방식보다 훨씬 적은 연산으로 채널 상태 정보(CSI)를 추출할 수 있는 방법 및 그 방법을 사용하는 MIMO 수신기를 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 무선통신 시스템에 사용되는 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 수신기에서의 채널 상태 정보(CSI) 추출 방법으로서, 채널정보생성용 기준신호(CSI-RS)를 통해 획득한 채널추정값과 전처리행렬의 행렬곱셈으로 유효채널행렬을 구하는 단계; 상기 유효채널행렬에 대한 QR 분해(QR Decomposition)로 각 레이어별로 최소거리의 상한값과 하한값을 산출하는 단계; 및 상기 각 레이어별 최소거리의 상한값과 하한값을 각 코드워드에 매핑하고, 각 코드워드별로 단위 주파수당 전송용량인 MMIB(Mean Mutual Information per Bit) 메트릭을 추출하는 단계를 포함하는, 방법이 제공된다.

상기 방법은 상기 MMIB 메트릭을 사용하여 추출되는 각 유효 채널의 전송용량으로부터 채널 상태 정보를 판정하여 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 MMIB 메트릭은 상기 상한값과 상기 하한값에 소정의 가중치를 두는 합산 과정을 통해 산출될 수 있다.

상기 방법은, 상기 채널 상태 정보에 포함되는 RI(Rank Indicator)는, 전체 관찰대역에 존재하는 채널정보생성용 기준신호의 모든 부반송파의 상기 MMIB 메트릭을 합산한 값이 최대인 전처리 행렬의 랭크 값으로 결정되는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 방법은 상기 채널 상태 정보에 포함되는 PMI(Precoding Matrix Indicator)는, 기결정된 RI를 가지는 전처리 행렬 중에서 전체 관찰 대역에서 상기 MMIB 메트릭을 합산한 값이 최대인 전처리 행렬을 선택함으로써 결정되는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 방법은, 상기 채널 상태 정보에 포함되는 PMI는, 기결정된 RI를 가지는 전처리 행렬 중에서 각 부대역별로 상기 MMIB 메트릭을 합산한 값이 최대인 전처리 행렬을 선택함으로써 결정되는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 방법은, 상기 채널 상태 정보에 포함되는 CQI(Channel Quality Indicator)는, 기결정된 PMI 값을 가지는 전처리 행렬을 적용하여 전체대역에서 상기 MMIB 메트릭 값의 평균을 취한 후, MMIB 역변환을 통해 얻은 코드워드별 전송품질(ppCINR)로부터 채널의 특징에 따른 표 참조 방식으로 선택되는 단계를 더 포함할 수 있다.

상기 상한값과 하한값은 상기 유효채널행렬에 대한 QR 분해로부터 생성되는 삼각행렬의 대각선 원소들에 기초하여 결정될 수 있다.

하나의 코드워드에 다수의 MIMO 심볼이 매핑되는 경우에 해당 코드워드의 상기 MMIB 메트릭 값은 각 MIMO 심볼에 대한 MMIB 메트릭 값 중에서 최소값으로 할 수 있다.

상기 QR 분해는, 상기 유효채널행렬 및 상기 유효채널행렬을 컬럼플립핑(column flipping)한 행렬 각각에 대하여 수행할 수 있다.

또한, 다른 바람직한 일 실시예에 따르면, 전술한 각 방법에 따른 방법을 실행시키기 위한, 컴퓨터-판독가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.

또한, 또 다른 바람직한 일 실시예에 따르면, 전술한 각 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록된, 컴퓨터-판독가능한 기록매체가 제공된다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명의 또 다른 일 실시예에 따르면, 무선통신 시스템에 사용되는 MIMO 수신기에서 채널 상태 정보를 추출하는 장치로서, 채널정보생성용 기준신호를 통해 획득한 채널추정값과 전처리행렬의 행렬곱셈으로 유효채널행렬을 구하고, 상기 유효채널행렬에 대한 QR 분해로 각 레이어별로 최소거리의 상한값과 하한값을 산출하고, 상기 각 레이어별 최소거리의 상한값과 하한값을 각 코드워드에 매핑하고, 각 코드워드별로 단위 주파수당 전송용량인 MMIB 메트릭을 추출하는 채널 상태 분석부; 및 상기 MMIB 메트릭을 사용하여 추출되는 각 유효 채널의 전송용량으로부터 채널 상태 정보를 판정하여 추출하는 채널 상태 정보 판정부를 포함하는, 장치가 제공된다.

상기 채널 상태 정보에 포함되는 RI는, 전체 관찰대역에 존재하는 채널정보생성용 기준신호의 모든 부반송파의 상기 MMIB 메트릭을 합산한 값이 최대인 전처리 행렬의 랭크 값으로 결정될 수 있다.

상기 채널 상태 정보에 포함되는 PMI는, 기결정된 RI를 가지는 전처리 행렬 중에서 전체 관찰 대역에서 상기 MMIB 메트릭을 합산한 값이 최대인 전처리 행렬을 선택함으로써 결정될 수 있다.

상기 채널 상태 정보에 포함되는 PMI는, 기결정된 RI를 가지는 전처리 행렬 중에서 각 부대역별로 상기 MMIB 메트릭을 합산한 값이 최대인 전처리 행렬을 선택함으로써 결정될 수 있다.

상기 채널 상태 정보에 포함되는 CQI는, 기결정된 PMI 값을 가지는 전처리 행렬을 적용하여 전체대역에서 상기 MMIB 메트릭 값의 평균을 취한 후, MMIB 역변환을 통해 얻은 코드워드별 전송품질(ppCINR)로부터 채널의 특징에 따른 표 참조 방식으로 선택될 수 있다.

상기 QR 분해는, 상기 유효채널행렬 및 상기 유효채널행렬을 컬럼플립핑한 행렬 각각에 대하여 수행할 수 있다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예에 따르면, 상기 장치를 포함하는 MIMO 수신기가 제공된다.

이상과 같이, 본 발명에 따르면, QR 분해와 MMIB(Mean Mutual Information per Bit) 메트릭을 이용하여 각 레이어별 최소거리를 다차원의 탐색 과정이 필요없이 구할 수 있도록 함으로써, MIMO 전송 차수가 높은 경우에 종래의 방식보다 훨씬 적은 연산으로 채널 상태 정보(CSI)를 추출할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 상태 정보 추출부를 포함하는 MIMO 수신기의 구조를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 상태 정보 추출 방법에 대한 구체적인 일례를 나타내는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 채널 용량을 나타내는 MMIB 함수 및 역함수를 64QAM 변조에 대하여 도시한 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 상태 분석부를 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 MMIB 메트릭 변환부를 나타내는 블록도이다.
도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 채널 상태 정보 판정 방법에 대한 구체적인 일례를 나타내는 순서도이다.
도 7은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 채널 상태 정보 판정부를 나타내는 블록도이다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 하기의 설명에서는 본 발명의 실시예에 따른 동작을 이해하는데 필요한 부분만이 도시되고 설명되며 그 이외 부분의 도시와 설명은 본 발명의 요지를 흐리지 않도록 생략하였다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.

또한, 이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 본 발명을 가장 적절하게 표현할 수 있도록 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.

설명의 간략함을 위해, 본 명세서에서는 예시를 들어 순서도 또는 플로우 차트의 형태로 하나 이상의 방법이 일련의 단계로서 도시되고 기술되어 있지만, 본 발명이 단계들의 순서에 의해 제한되지 않는데 그 이유는 본 발명에 따라 본 명세서에 도시되고 기술되어 있는 것과 다른 순서로 또는 다른 단계들과 동시에 행해질 수 있기 때문이라는 것을 잘 알 것이다. 또한, 예시된 모든 단계들이 본 발명에 따라 방법을 구현해야만 하는 것은 아닐 수 있다.

본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 실시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 상태 정보 추출부(100)를 포함하는 MIMO 수신기의 구조를 나타내는 블록도이다.

도 1을 참조하면, MIMO 무선통신 시스템에서 복수개의 안테나(10)로 신호가 수신되면, ADC(30)에서 안테나별 수신신호를 디지털로 변환하고, FFT(40) 연산으로 주파수 영역의 신호로 변환한 후 ML 검출부(60) 및 채널 복호부(70)를 거치는 통상의 MIMO 수신기가 도시되어 있다.

채널 추정부(50)는 주파수 영역의 신호에서 채널 상태 정보 용도의 기준신호(CSI-RS)가 존재하면 기준신호로부터 채널추정값 H를 추정한다.

채널 상태 정보 추출부(100)는 다수의 신호 간의 간섭을 완화시키고 동시 전송하는 신호의 수를 결정하기 위해 현재의 채널 상태에 대한 정보, 즉, 채널 상태 정보(CSI)를 추출한다. 추출된 채널 상태 정보는 기지국에 보고된다.

본 발명은 채널 상태 정보 추출부(100) 및 채널 상태 정보 추출부(100)를 포함하는 MIMO 수신기에 관한 것으로서, 채널 상태 정보 추출부(100)는 채널 상태 분석부(110) 및 채널 상태 정보 판정부(120)를 포함할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 상태 정보 추출 방법에 대한 구체적인 일례를 나타내는 순서도(S200)로서, 본 발명에 따른 채널 상태 정보 추출부(100)를 구현하는 방법의 구체적인 일례이다.

도 2를 참조하면, S210 단계에서, 채널 상태 정보 추출부(100)는 채널정보생성용 기준신호(CSI-RS)를 통해 획득한 채널추정값

와 전처리행렬

와의 행렬곱셈으로 유효채널행렬 구할 수 있다.

MIMO ML 검출기의 오류율 성능은 해석적인 수식 전개가 어려우므로, 일반적으로는 “한계 성능”을 분석하고 있으며 각 레이어(Layer)에 대한 최소거리를 주요한 성능지표로 상정한다. v 개의 레이어를

라는 (P x v) 전처리행렬을 이용하여 P개의 송신안테나를 통해 전송하는 경우 단말의 수신신호는 <수학식 1>과 같이 정의할 수 있다.

<수학식 1>에서

는 (n _rx x P) 채널행렬이고, n _rx 는 수신 안테나의 수이고,

는 평균 벡터가 0인 백색잡음으로서 공분산행렬이

인 n _rx 차원의 벡터로 정의된 가우시안 정규분포 (Gaussian Normal Distribution)를 의미한다. 이 때, ML 수신기의 수신성능오율은 <수학식 2>와 같이 근사화 가능하고,

을 최소거리로 정의할 수 있다.

where

,

종래 방식에서는 MIMO ML 수신기의 최소거리는 QPSK 성상도상의 오류벡터

를 각 레이어별로 정의하고, 그 거리를 각 레이어에 대해 탐색하여 구한다. v = 2인 경우에 근사화된 오류확률과 탐색공간

와 최소거리

는 <수학식 3> 내지 <수학식 6>과 같이 정리할 수 있다.

<수학식 3>은 모든 MIMO 심볼 오류 패턴에 대해 평균을 취하는 방법으로 오류율을 근사한 것이고, <수학식 4>는 MIMO 심볼 오류 패턴 중에 참인 심볼에서 거리가 가장 가까운 오류 심볼과의 거리가 가장 작은 경우를 대표값으로 선정하여 추가로 단순화시켜 근사한 것이다.

그런데, <수학식 4>의 최소거리 d _min 값을 구하려면, L개의 MIMO 레이어 각각의 M-QAM 심볼에 대해 탐색을 해야하므로, 탐색할 영역의 크기가 M ^L 에 비례하게 되어 상당한 연산이 요구되는 문제가 있다.

따라서, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명에서는 “최소거리의 상한값과 하한값을 성상도 제약없이 획득하기 위하여, <수학식 1>의 채널추정값

에 대해 <수학식 7>, <수학식 8>과 같이 QR 분해를 진행”한다.

<수학식 7> 및 <수학식 8>에서 Q 는 (n _rx by n _rx )의 Unitary 행렬이고, R 은 대각선 위에 위치한 성분에만 값이 존재하는 (v by v)의 삼각행렬이다.

2x2 MIMO 시스템의 경우, 유효채널행렬

= [ h ₁ : h ₀] 으로 정의하면, <수학식 9>에서 심볼 s ₀의 최소거리

의 하한값 a ₀는

임을 알 수 있다. 왜냐하면, 이 값은

를 통해 얻을 수 있는 정보를 사용하지 않을 때의 심볼 s ₀에 대한 유효 신호 잡음비이기 때문이다.

또한, 심볼 s ₁의 최소거리

의 상한값 b ₀는

임을 알 수 있다. 왜냐하면, 이 값은

를 통한 심볼 s ₀의 간섭을 배재했을 때의 심볼 s ₁에 대한 유효 신호 잡음비이기 때문이다.

= [ h ₀: h ₁] 으로 정의하면, 동일하게 같은 논리를 적용할 수 있다. <수학식 10>에서 심볼 s ₁의 최소거리

의 하한값 a ₁는

임을 알 수 있다. 왜냐하면, 이 값은

를 통해 얻을 수 있는 정보를 사용하지 않을 때의 심볼 s ₁에 대한 유효 신호 잡음비이기 때문이다.

또한. 심볼 s ₀의 최소거리

의 상한값인 b ₁는

임을 알 수 있다. 왜냐하면, 이 값은

를 통한 심볼 s ₁의 간섭을 배재했을 때의 심볼 s ₀에 대한 유효 신호 잡음비이기 때문이다.

S220 단계에서는, <수학식 7> 내지 <수학식 10>에서 설명한 바와 같이, 유효채널행렬에 대한 QR 분해로 각 레이어별로 최소거리의 상한값과 하한값을 산출할 수 있다.

QR 분해는 저복잡도 MIMO 수신기에서 순차적으로 심볼을 복조하기 위해 사용하는 방식 중의 하나인데, 본 발명에서는 채널 상태 정보(CSI) 생성을 위해 QR 분해를 도입하여 그 장점을 이용하는 것이다.

전술한 바와 같이, <수학식 4>의 최소거리 d _min 값을 구하려면, L개의 MIMO 레이어 각각의 M-QAM 심볼에 대해 탐색을 해야하므로, 탐색할 영역의 크기가 M ^L 에 비례하게 되어 상당한 연산이 요구되는 문제가 있지만, QR 분해를 도입하면 성상도의 제약 없이 각 레이어별로 최소거리의 상한값과 하한값을 산출할 수 있게 된다.

좀 더 상세히 설명하면, QR 분해를 통해 얻은 Unitary 행렬 Q를 이용하여 <수학식 8>과 같이 선형변환을 진행하면 정보의 손실없이 수신 벡터신호의 좌표를 변경시켜 다른 심볼에 의한 간섭을 “0”으로 만들어 주기 때문에 특정 심볼에 대한 최소거리의 상한값과 하한값을 도출할 수 있는 것이다. 따라서, <수학식 4>와 같은 다차원 탐색과정이 필요 없게 되는 것이다. 즉, <수학식 8>에서 R이 “삼각행렬”(대각선 일측에 위치하는 성분에만 값이 존재)이 되므로, 2x2 MIMO 시스템의 경우에는 <수학식 9> 및 <수학식 10>과 같이 곧바로 최소거리의 상한값과 하한값을 구할 수 있는 것이다.

따라서, 본 발명은 채널추정값

와 전처리행렬

와의 행렬곱셈으로 구한 유효채널행렬에 대한 QR 분해로 각 레이어별로 최소거리의 상한값과 하한값을 산출할 수 있으므로, 최소거리는 QAM 변조지수에 무관하게 결정되며, 특히 고차변조를 사용하면서 MIMO 차수가 높은 경우에 종래 방식보다 적은 연산으로 최소거리를 계산할 수 있는 효과가 있는 것이다.

S230 단계에서는, S220 단계에서 구한 각 레이어의 최소거리의 상하한값을 각 코드워드에 매핑하고, 각 코드워드별로 단위 주파수당 전송용량인 MMIB(Mean Mutual Information per Bit) 메트릭을 추출할 수 있다.

S220 단계에서 i번 레이어의 최소거리의 상한과 하한을 구한 후에는 다음과 같이 최소거리를 구한다. 먼저, 최소거리

값을 CINR _ML,i 로 상정하고 해당 CINR _ML,i 값에서의 전송용량을 <수학식 11>과 같이 상한값과 하한값에 가중치를 준 중간값으로 계산할 수 있다.

CINR은 “Carrier to Interface plus Noise Ratio”로서, 최소거리 값을 CINR _ML,i 로 상정하는 것은 해당 값이 해당 MIMO 채널에서의 ML 수신기의 성능을 나타내는 유효 CINR 값으로 볼 수 있기 때문이다. 즉, 특정 MIMO 채널의 i번 레이어의 복조성능은 해당 레이어의 최소거리로 근사화할 수 있기 때문이다.

전술한 바와 같이, MIMO ML 검출기의 오류율 성능은 해석적인 수식 전개가 어려우므로, 일반적으로는 “한계 성능”을 분석하고 있기 때문에, 다른 심볼에 의한 영향을 완전히 배제한 “상한값” 및 해당 심볼이 기여하는 신호성분을 활용하지 않는 경우인 “하한값”의 중간값으로 가정하여 산출할 수 있다.

실제 수신기 동작에서는 다른 심볼에 의한 간섭영향을 완전히 배재할 수 없고, 또한, 실제로 수신한 모든 신호를 사용하므로 실제 성능은 상한값과 하한값의 중간에 올 수밖에 없다. 따라서, 중간값의 가중치인 β 값은 모의실험들을 통해 랭크(Rank)별로 최적화하는 것이 바람직하다.

<수학식 11>에서, MMIB _M-QAM,i = log₂(M) × MMIB (a _i,dB or b _i,dB ) 값으로 계산되며 “bps/Hz per M-QAM 심볼”의 의미를 갖는다. 즉, MMIB _M-QAM 은 (이하, MMIB 메트릭) M-QAM 변조 심볼 사용 시에 특정 SNR 값 별로 정의되는 [0, 1] 범위의 이론적인 전송율인 MMIB(Mean Mutual Information per Bit) 값과 M-QAM 심볼의 최대 정보량인 log₂(M) 과의 곱으로 표현된다. M 값은 각 통신링크에서 설정가능한 최대변조지수를 사용하여 근사할 수 있으며, 대부분의 표준에서 최대변조 지수값은 64QAM, 256QAM and 1024QAM 값으로 설정된다.

도 3을 참조하면, 64-QAM 변조 상황에서의 MMIB_64-QAM함수와 Inverse MMIB_64-QAM(역함수)의 그래프가 도시되어 있다. MMIB의 의미는 정보이론 관점에서 AWGN 채널의 단위주파수(Hz)당 전송율 (0 ~ 1)을 의미한다. AWGN 채널에 대한 MMIB 값은 M-QAM 변조사용시 정보이론 관점에서 유일(unique)하게 계산되며, 도 3이 바로 해당 값을 도시한 것이다. 특정 M-QAM 변조의 경우 전송용량은 log₂ (M) * MMIB (SNR_dB) 값으로 표현할 수 있으며, 단위는 bps (bits per sec) / Hz 이다.

MIMO 전송의 경우에는 각 레이어별 송신신호가 모두 합산되어 수신되기 때문에, MIMO 심볼 상호간섭이 발생되어 전송용량을 직접 계산할 수 없으므로, 등가의 가상적인 AWGN 채널에 대한 SNR 값이 필요한 데, 이러한 용도로 d_min 값을 사용할 수 있다. 이를 위해, 특정 레이어 i에 대한 ML 수신기의 복조성능을 CINR_ML,i 값으로 상정하고, 이 값을 d_min 값으로 근사하는 것이다.

따라서, 본 발명에서는 d_min 값을 CINR_ML 값으로 상정하고 MIMO 채널의 QR 분해를 통해 획득한 상한값과 하한값을 이용하여, <수학식 11>과 같이 CINR_ML 값의 상한값과 하한값에 대한 가중 합산 값인 MMIB 메트릭으로 전송용량을 근사한 것이다.

한편, v 값이 3이상인 경우에는 하나의 부호화열에 동시 전송되는 다수의 MIMO 심볼이 매핑(mapping)된다. 매핑관계는 표준사항이며, LTE와 5G NR Rel. 15 표준의 경우는 <표 1>과 같다.

< Codeword-to-layer mapping for spatial multiplexing >

# of layer ( v )	Symbol	Codeword mapping (LTE)	Codeword mapping (5G NR, Rel. 15)
1	s₀	0	0
2	s₀	0	0
2	s₁	1	0
3	s₀	0	0
3	s_1,s₂	1	0
4	s_0,s₁	0	0
4	s_2,s₃	1	0
5	s_0,s₁	0	0
5	s_2,s_3,s₄	1	1
6	s_0,s_1,s₂	0	0
6	s_3,s_4,s₅	1	1
7	s_0,s_1,s₂	0	0
7	s_3,s_4,s_5,s₆	1	1
8	s_0,s_1,s_2,s₃	0	0
8	s_4,s_5,s_6,s₇	1	1

<표 1>에서와 같이, 다수의 MIMO 심볼을 하나의 부호에 매핑되는 경우에는, 추정된 채널응답으로 구성된 채널행렬을 각 부호화열에 매핑되는 MIMO 심볼 인덱스들을 채널 Column Norm의 크기에 따라 정렬을 하고 QR 분해를 진행할 수 있다

일례로서 MIMO 차수 v = 4인 경우를 살펴보도록 하자. <표 1>에서 보듯이 LTE의 경우에는 심볼 (s_0,s₁)이 코드워드 0에 매핑되고, 심볼 (s_2,s₃)이 코드워드 1에 매핑되므로, 각 채널 Column Norm을 코드워드에 따라 두 그룹으로 나눈 다음, 크기에 따라

= [ h ₃ h ₂ : h ₀ h ₁] when

and

= [ h ₀ h ₁ : h ₃ h ₂] 로 정렬한다. 이후 QR 분해를 통해 삼각행렬을 얻고,

값을 계산한다. 이때, <표 2>에 정리된 대로 각 코드워드(Codeword)의 최소거리의 상한값과 하한값은 해당 코드워드에 매핑되는 MIMO 심볼들의 최소거리에 대한 상한값과 하한값에 대한 MMIB 메트릭 값을 모두 구하고 각각의 값에 대해 최소인 심볼에 대한 값으로 선택한다. 5G NR의 경우에는 심볼 (s_0,s_1,s_2,s₃)이 하나의 코드워드에 매핑되므로 그룹의 구분없이 크기 순서로

= [ h ₃ h ₂ h ₀ h ₁] when

and

= [ h ₁ h ₀ h ₂ h ₃]로 정렬하면 된다.

정렬방식은 구현 및 성능에 따라 다양한 방식으로 구현할 수 있고, 복잡도 감소를 위해 Column Norm을 계산하지 않는 경우에는 코드워드 그룹을 고려한 단순 인텍스 순서만을 고려할 수 있다. 즉, MIMO 차수 v = 4인 경우에, LTE는 코드워드 매핑을 고려하여

= [ h ₃ h ₂ : h ₁ h ₀],

= [ h ₁ h ₀ : h ₃ h ₂]로 구현하거나, 5G NR는 코드워드가 하나이므로

= [ h ₃ h ₂ h ₁ h ₀],

= [ h ₀ h ₁ h ₂ h ₃]으로 구현할 수 있다.

이 두가지 방식중에 추후 확장성을 고려하여, LTE와 5G NR 모두 두개의 코드워드 그룹을 고려한

= [ h ₃ h ₂ : h ₁ h ₀],

= [ h ₁ h ₀ : h ₃ h ₂]를 기본동작으로 정의할 수 있다. 이렇게 하면, Column Norm 계산 여부와 관계없이, QR 분해의 입력인 채널행렬

와

를 구성하는 인텍스는 서로 Flipping 관계가 되도록 구성하여 채널의 평균적인 특성이 반영되도록 할 수 있다. 이 과정은 도 4의 컬럼플립핑(column flipping; 113)으로 도시되어 있다. 즉, 유효채널행렬

와 그 컬럼플립핑한 행렬

에 대하여 각각 QR 분해를 수행하여 획득한 삼각행렬인

과

의 대각선 원소들로부터 채널품질의 상한값과 하한값을 구할 수 있는 것이다(도 5 및 <수학식 12> 참조).

따라서, 5G NR Rel. 15 표준에서는 v 가 4 이하인 경우에 하나의 코드워드에만 MIMO 심볼이 매핑되므로 각 심볼들의 최소거리에 대한 상한값과 하한값들을 각각 정렬하고, 이 중 최소값을 취해 코드워드의 전송용량

계산에 사용할 수 있다.

# of Layer	Symbol	CW	Lower Bound (a)	Upper Bound (b)
2	S₀	0	MMIB(a) = MMIB(r₁₁)	MMIB(b) = MMIB(r'₀₀)
2	S₁	1	MMIB(a) = MMIB(r'₁₁)	MMIB(b) = MMIB(r₀₀)
3	S₀	0	MMIB(a) = MMIB(r₂₂)	MMIB(b) = MMIB(r'₀₀)
3	S_1,S₂	1	MMIB(a) = min {MMIB(r'₁₁), MMIB(r'₂₂)}	MMIB(b) = min {MMIB(r₀₀), MMIB(r₁₁)}
4	S_0,S₁	0	MMIB(a) = min {MMIB(r₂₂), MMIB(r₃₃)}	MMIB(b) = min {MMIB(r'₀₀), MMIB(r'₁₁)}
4	S_2,S₃	1	MMIB(a) = min {MIB(r'₂₂), MIB(r'₃₃)}	MMIB(b) = min {MMIB(r₀₀), MMIB(r₁₁)}
...	...	..	...	...
8	S_0,S_1,S_2,S₃	0	MMIB(a) = min {MMIB(r₄₄), MMIB(r₅₅), MMIB(r₆₆), MMIB(r₇₇)}	MMIB(b) = min {MMIB(r'₀₀), MMIB(r'₁₁), MMIB(r'₂₂), MMIB(r'₃₃)}
8	S_4,S_5,S_6,S₇	1	MMIB(a) = min {MMIB(r'₄₄), MMIB(r'₅₅), MMIB(r'₆₆), MMIB(r'₇₇)}	MMIB(b) = min {MMIB(r₀₀), MMIB(r₁₁), MMIB(r₂₂), MMIB(r₃₃)}

<표 2>에서

이며, 사용된 삼각형렬 R 의 값은 <수학식 12>와 같다.

이상에서와 같이, MIMO ML 검출기에서 각 코드워드의 전송용량인

값은 QR 분해 및 MMIB 메트릭 계산을 통해 산출할 수 있다.

도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 상태 분석부(110)를 나타내는 블록도로서, 상술한 S210, S220 및 S230 단계를 구현한 일 실시예이다.

채널 상태 분석부(110)는, 채널추정값 H와 전처리행렬 W와의 행렬곱셈으로 유효채널행렬 구하고, column ordering(111), column flipping(113), QR 분해(115)를 거쳐 각 레이어별로 최소거리의 상한값과 하한값을 산출하고, MMIB 메트릭 변환부(117)를 거치면 각 레이어의 최소거리의 상하한값을 각 코드워드에 매핑하고, 각 코드워드별로 최소거리의 상한값과 하한값에 가중치(β)를 준 중간값으로 단위 주파수당 전송용량인 MMIB 메트릭을 추출할 수 있다.

MMIB 메트릭 변환부(117)는 도 5에 도시되어 있으며, 삼각형렬 R 의 상한값 및 하한값으로부터 각 코드워드별 코드워드 매핑(116) 및 MMIB 메트릭을 계산(118)하는 <수학식 11>을 구현한 실시예이다.

S240 단계에서는, MMIB 메트릭을 사용하여 추출되는 각 유효채널의 전송용량으로부터 최적의 채널 상태 정보를 추출할 수 있다.

일반적으로 표준에서는 다음과 같이 채널 상태 정보(CSI)가 정의된다. RI값은 전체 관찰대역에 대하여 하나의 값을 정의하고, PMI나 CQI값은 전체대역 또는 단말이 선호하는 일부 부대역(Sub-band)에 대해 보고하도록 정의된다. 따라서, MMIB 메트릭을 이용하여 RI, PMI 및 CQI를 순차적으로 판정할 수 있다.

만약 일부 부대역에 대해 보고하는 경우에는 전체 대역에 대한 MMIB 메트릭 평균을 취해 RI를 먼저 결정하고, 해당 랭크하에서 각 부대역별로 MMIB 메트릭이 최대인 부대역 PMI값과 해당 PMI에서의 CQI 값을 계산하면 된다.

도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 채널 상태 정보 판정 방법에 대한 구체적인 일례를 나타내는 순서도(S300)이다.

도 6을 참조하면, S310 단계에서, RI는, 전체 관찰대역에 존재하는 채널정보생성용 기준신호의 모든 부반송파의 MMIB 메트릭을 합산한 값이 최대인 전처리(precoding) 행렬의 랭크(rank) 값으로 결정될 수 있다.

도 4의 전처리행렬 W는 W _v,m 으로 표시할 수 있는데, 랭크값이 v이고 PMI Index가 m인 전처리 행렬을 의미한다. 따라서, 표준에 정의된 모든 (v, m) 조합에 대해 채널 H와 W 값이 곱해진 “유효채널에 대한 전송용량”을 비교하여 특정 채널상황에서 최적의 용량을 갖는 W* (RI*, PMI*) 값을 채널 상태 정보 판정부(120)가 판단할 수 있게 된다. 이것이 본 발명의 또 다른 장점이기도 하다.

즉, 특정 채널상황에서 최적의 용량을 갖는 W*는 <수학식 13>으로 나타낼 수 있다.

where

<수학식 13>에서 Layer _i 는 코드워드 i에 매핑되는 MIMO 심볼의 수를 의미하며, Max_QAM 값은 단말과 기지국간에 설정한 최대 변조차수(Modulation Order)를 의미한다. 그리고, MMIB _{Max_QAM,i,k} 는 관찰대역에 속한 k번째 부반송파에서의 코드워드 i에 대한 채널용량을 의미한다. 해당 값들을 관찰대역내의 전체 K개 부반송파에 대해 평균을 취해 MMIB _{Max_QAM,i} 값을 구할 수 있다.

<수학식 13>에서

는, LTE나 5G NR에서 MIMO 전송 시, 특정 자원에 L개의 심볼을 동시에 전송하는 경우에 일부는 코드워드 0번에 매핑하고, 나머지는 코드워드 1번에 매핑하게 되는데, 이 때 MIMO 전송을 통해 달성 가능한 전송용량을 코드워드 0과 코드워드 1로 나누어 표현한 것이다.

따라서, 각 랭크 v별로 표준에 정의된 (P x v),

전처리행렬 중에서 가장 최적인 전처리행렬과 해당 전처리행렬 사용 시의 채널 상태 정보를 구하는 문제를 풀기위해 <수학식 13>과 같이 채널의 전송용량을 목적함수로 설정하고, 각 전처리행렬에 대해 목적함수 값을 탐색하여 최적인 RI 및 PMI를 <수학식 14> 및 <수학식 15>로부터 결정할 수 있다. 즉, 랭크가 다른 경우에도 bps/Hz 값 비교를 통해 전체 전송용량의 우열이 가능하고, 최적인 랭크값 선택시 해당 MMIB 메트릭을 활용할 수 있다는 장점이 있는 것이다.

따라서, S320 단계에서, PMI는, 기결정된 RI를 가지는 전처리 행렬 중에서 전체 관찰 대역에서 MMIB 메트릭을 합산한 값이 최대인 전처리 행렬을 선택함으로서 결정할 수 있다.

S330 단계에서, CQI는, S320 단계에서 기결정된 PMI 값을 가지는 전처리 행렬을 적용하여 전체대역에서 MMIB 메트릭 값의 평균을 취한 후, MMIB 역변환을 통해 얻은 코드워드별 전송품질(ppCINR)로부터 채널의 특징에 따른 표 참조 방식으로 선택할 수 있다. 이는 <수학식 16> 및 <수학식 17>에 표현되어 있다.

<수학식 16>에서 ppCINR 값과 MMIB _M-QAM 값은 1:1 대응관계가 있는데, 등가적인 가상 AWGN 채널로 변환된 코드워드별 채널용량을 간접적으로 SNR 값으로 표현하는 것이 ppCINR 값이고, bps/Hz 단위로 표현한 것이 MMIB _M-QAM 값이다.

한편, RI, PMI 및 CQI를 반드시 상술한 방법으로만 판정 및 추출할 필요는 없다. 만약 RI를 S310 단계에서 설명한 방식이 아닌 전혀 다른 방식으로 결정을 한다 하더라도, 기결정된 RI로부터 S320 단계에서 PMI를 결정할 수도 있다.

예를 들어, RI를 결정하는 방법은 본 출원인이 기출원한 KR 10-2018-0165398에서와 같이 채널 행렬 H만을 이용하여 고유치 분해를 통해 RI를 결정하고, 랭크 값이 기결정된 상황이므로 최적인 W의 탐색범위가 특정 랭크 값을 가지는 경우로 한정되므로, RI 결정에 다른 방식을 사용하더라도 PMI 및 CQI 결정에 본 발명을 실시할 수 있다. 마찬가지로 RI 결정에 본 발명을 실시하고 PMI 결정은 다른 방식을 사용할 수도 있는 것이다. 따라서, 전체 탐색 복잡도와 표준에 정의된 가능한 PMI 집합의 크기를 고려하여 구현관점에서 선택하는 것이 바람직하다.

도 7은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 채널 상태 정보 판정부(120)를 나타내는 블록도로서, 채널 상태 분석부(110)로부터 추출된 MMIB 메트릭으로부터, 도 6에서 설명한 <수학식 13> 내지 <수학식 17>을 사용하여 채널 상태 정보를 판정하는 과정이 구현되어 있다.

이상과 같이, 본 실시예들에 의하면, QR 분해와 MMIB 메트릭을 이용하여 각 레이어별 최소거리를 다차원의 탐색 과정이 필요없이 구할 수 있도록 함으로써, MIMO 전송 차수가 높은 경우에 종래의 방식보다 훨씬 적은 연산으로 채널 상태 정보(CSI)를 추출하는 것이 가능하다.

또한, 이상에서 설명된 QR 분해와 MMIB 메트릭을 이용한 채널 상태 정보 추출 방법의 실시예는 다양한 컴퓨터 구성요소들을 통하여 수행될 수 있는 컴퓨터 프로그램 명령어의 형태로 구현될 수 있다. 또한, 상기 구현된 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수도 있다. 언급된 기록 매체는 ROM, 자기 디스크 혹은 콤팩트 디스크, 광 디스크 등 일 수 있으나, 이에 반드시 한정되지는 않는다.

이상에서와 같이, 본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.

10: 안테나
50: 채널 추정부
60: ML 검출부
70: 채널 복호부
100: 채널 상태 정보 추출부
110: 채널 상태 분석부
117: MMIB 메트릭 변환부
120: 채널 상태 정보 판정부

Claims

무선통신 시스템에 사용되는 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 수신기에서의 채널 상태 정보(CSI) 추출 방법으로서,
채널정보생성용 기준신호(CSI-RS)를 통해 획득한 채널추정값과 전처리행렬의 행렬곱셈으로 유효채널행렬을 구하는 단계;
상기 유효채널행렬에 대한 QR 분해(QR Decomposition)로 각 레이어별로 최소거리의 상한값과 하한값을 산출하는 단계; 및
상기 각 레이어별 최소거리의 상한값과 하한값을 각 코드워드에 매핑하고, 각 코드워드별로 단위 주파수당 전송용량인 MMIB(Mean Mutual Information per Bit) 메트릭을 추출하는 단계;
를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 MMIB 메트릭을 사용하여 추출되는 각 유효 채널의 전송용량으로부터 채널 상태 정보를 판정하여 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 MMIB 메트릭은 상기 상한값과 상기 하한값에 소정의 가중치를 두는 합산 과정을 통해 산출되는 것을 특징으로 하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 채널 상태 정보에 포함되는 RI(Rank Indicator)는, 전체 관찰대역에 존재하는 채널정보생성용 기준신호의 모든 부반송파의 상기 MMIB 메트릭을 합산한 값이 최대인 전처리 행렬의 랭크 값으로 결정되는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 채널 상태 정보에 포함되는 PMI(Precoding Matrix Indicator)는, 기결정된 RI를 가지는 전처리 행렬 중에서 전체 관찰 대역에서 상기 MMIB 메트릭을 합산한 값이 최대인 전처리 행렬을 선택함으로써 결정되는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 채널 상태 정보에 포함되는 PMI는, 기결정된 RI를 가지는 전처리 행렬 중에서 각 부대역별로 상기 MMIB 메트릭을 합산한 값이 최대인 전처리 행렬을 선택함으로써 결정되는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 채널 상태 정보에 포함되는 CQI(Channel Quality Indicator)는, 기결정된 PMI 값을 가지는 전처리 행렬을 적용하여 전체대역에서 상기 MMIB 메트릭 값의 평균을 취한 후, MMIB 역변환을 통해 얻은 코드워드별 전송품질(ppCINR)로부터 채널의 특징에 따른 표 참조 방식으로 선택되는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 상한값과 하한값은 상기 유효채널행렬에 대한 QR 분해로부터 생성되는 삼각행렬의 대각선 원소들에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 방법.
제1항에 있어서,
하나의 코드워드에 다수의 MIMO 심볼이 매핑되는 경우에 해당 코드워드의 상기 MMIB 메트릭 값은 각 MIMO 심볼에 대한 MMIB 메트릭 값 중에서 최소값으로 하는 것을 특징으로 하는, 방법.
제1항에 있어서,
상기 QR 분해는, 상기 유효채널행렬 및 상기 유효채널행렬을 컬럼플립핑(column flipping)한 행렬 각각에 대하여 수행하는 것을 특징으로 하는, 방법.
청구항 제1항 내지 청구항 제10항 중의 어느 한 항에 따른 방법을 실행시키기 위한, 컴퓨터-판독가능한 기록매체에 저장된 프로그램.
청구항 제1항 내지 청구항 제10항 중의 어느 한 항에 따른 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록된, 컴퓨터-판독가능한 기록매체.
무선통신 시스템에 사용되는 MIMO 수신기에서 채널 상태 정보를 추출하는 장치로서,
채널정보생성용 기준신호를 통해 획득한 채널추정값과 전처리행렬의 행렬곱셈으로 유효채널행렬을 구하고, 상기 유효채널행렬에 대한 QR 분해로 각 레이어별로 최소거리의 상한값과 하한값을 산출하고, 상기 각 레이어별 최소거리의 상한값과 하한값을 각 코드워드에 매핑하고, 각 코드워드별로 단위 주파수당 전송용량인 MMIB 메트릭을 추출하는 채널 상태 분석부; 및
상기 MMIB 메트릭을 사용하여 추출되는 각 유효 채널의 전송용량으로부터 채널 상태 정보를 판정하여 추출하는 채널 상태 정보 판정부;
를 포함하는, 장치.
제13항에 있어서,
상기 MMIB 메트릭은 상기 상한값과 상기 하한값에 소정의 가중치를 두는 합산 과정을 통해 산출되는 것을 특징으로 하는, 장치.
제13항에 있어서,
상기 채널 상태 정보에 포함되는 RI는, 전체 관찰대역에 존재하는 채널정보생성용 기준신호의 모든 부반송파의 상기 MMIB 메트릭을 합산한 값이 최대인 전처리 행렬의 랭크 값으로 결정되는 것을 특징으로 하는, 장치.
제13항에 있어서,
상기 채널 상태 정보에 포함되는 PMI는, 기결정된 RI를 가지는 전처리 행렬 중에서 전체 관찰 대역에서 상기 MMIB 메트릭을 합산한 값이 최대인 전처리 행렬을 선택함으로써 결정되는 것을 특징으로 하는, 장치.
제13항에 있어서,
상기 채널 상태 정보에 포함되는 PMI는, 기결정된 RI를 가지는 전처리 행렬 중에서 각 부대역별로 상기 MMIB 메트릭을 합산한 값이 최대인 전처리 행렬을 선택함으로써 결정되는 것을 특징으로 하는, 장치.
제13항에 있어서,
상기 채널 상태 정보에 포함되는 CQI는, 기결정된 PMI 값을 가지는 전처리 행렬을 적용하여 전체대역에서 상기 MMIB 메트릭 값의 평균을 취한 후, MMIB 역변환을 통해 얻은 코드워드별 전송품질(ppCINR)로부터 채널의 특징에 따른 표 참조 방식으로 선택되는 것을 특징으로 하는, 장치.
제13항에 있어서,
상기 상한값과 하한값은 상기 유효채널행렬에 대한 QR 분해로부터 생성되는 삼각행렬의 대각선 원소들에 기초하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 장치.
제13항에 있어서,
하나의 코드워드에 다수의 MIMO 심볼이 매핑되는 경우에 해당 코드워드의 상기 MMIB 메트릭 값은 각 MIMO 심볼에 대한 MMIB 메트릭 값 중에서 최소값으로 하는 것을 특징으로 하는, 장치.
제13항에 있어서,
상기 QR 분해는, 상기 유효채널행렬 및 상기 유효채널행렬을 컬럼플립핑한 행렬 각각에 대하여 수행하는 것을 특징으로 하는, 장치.
청구항 13항에 따른 장치를 포함하는 MIMO 수신기.