WO2015170854A1 - Mimo 수신기에서 re 그룹을 형성하여 수신 신호를 처리하는 방법 - Google Patents

Mimo 수신기에서 re 그룹을 형성하여 수신 신호를 처리하는 방법 Download PDF

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WO2015170854A1
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이길봄
강지원
김기태
김희진
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엘지전자 주식회사
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Definitions

  • the present invention relates to a method for reducing implementation complexity while minimizing performance degradation of a receiver in a massive MIMO environment.
  • a multiple input multiple output (MIMO) system refers to a wireless communication system using a multiple transmit antenna and a multiplex receive antenna.
  • MIMO multiple input multiple output
  • the optimal transmission algorithm of the base station is an MRT (maximal ratio transmission) algorithm.
  • the optimal reception algorithm of the base station is an MRCCmaximal ratio combining (MRCC) algorithm.
  • MRT and MRC do not interfere with interference Therefore, even if the performance is deteriorated when the finite number of antennas is shown, MRT and MRC may be the optimal solution because such interference disappears when the number of antennas is infinite.
  • the base station can make the rim sharp through antenna bump forming, it is possible to concentrate the energy on a specific terminal. While the same information can be transmitted with a small power, it can be a method of minimizing the performance degradation of the system due to the interference by giving little interference to other nearby terminals.
  • the present invention has been made to solve the above-mentioned problems of general technology, and an object of the present invention is to minimize the reception signal detection complexity while maintaining the performance of a receiver in a massive MIMO environment.
  • Another object of the present invention is to select the size of an RE group based on channel correlations, SNRs, and receiver operation results among REs, thereby efficiently improving computational complexity without degrading performance. Is in.
  • the received signal processing method for solving the above technical problem comprises the steps of: forming one or more RE groups by dividing a plurality of REs in consideration of correlation between channels of a plurality of Resource Elements (REs); Selecting a reference RE for each of the above RE groups, and generating a detection signal from the received signal based on channel information of the reference RE for each of the one or more RE groups.
  • forming one or more RE groups by dividing a plurality of REs in consideration of correlation between channels of a plurality of Resource Elements (REs); Selecting a reference RE for each of the above RE groups, and generating a detection signal from the received signal based on channel information of the reference RE for each of the one or more RE groups.
  • REs Resource Elements
  • Each of the one or more RE groups includes a plurality of REs arranged along a frequency axis and a time axis, and the shape of each of the RE groups may be determined based on the number and shape of the plurality of REs arranged.
  • the selecting of the reference RE comprises: RE of a position where the maximum distance from other REs among the plurality of REs included in each of the one or more RE groups becomes the minimum.
  • the maximum distance may be expressed as a distance on the frequency axis and a distance on the time axis.
  • the step of forming an RE group includes comparing a correlation between channels of a plurality of REs calculated along a frequency axis with a first threshold value and removing correlation between channels of the plurality of REs calculated along a time axis. By comparing two thresholds, one or more RE groups can be formed.
  • the step of forming the RE group includes selecting RE as a boundary on the frequency axis of the RE group until the correlation between the channels calculated along the frequency axis is less than the first threshold value, and between the channels calculated along the time axis. RE until the correlation becomes smaller than the second threshold may be selected as a boundary on the time axis of the RE group.
  • the forming of the RE group may include detecting signals based on at least one of a Signal to Noise Ratio (SNR), a Signal to Interference Ratio (SIR), and a SINRCSignal to Interference plus Noise Ratio (SNR) of the received signals of the plurality of REs.
  • SNR Signal to Noise Ratio
  • SIR Signal to Interference Ratio
  • the threshold value to be used in the process of calculating the channel correlation may be determined based on at least one of SNR, SIR, and SINR of the received signals of the plurality of REs.
  • the received signal processing method may further include adjusting the shape of at least one RE group based on the convergence speed of the numerical analysis algorithm performed in the process of generating the detection signal.
  • the size of the RE group may be reduced in the axial direction in which the number of repetitions increases faster than the amount of repetition increases in the frequency axis direction and the increase in the repetition times in the time axis direction.
  • the step of forming an RE group may divide one or more RE groups by dividing a mother group consisting of a resource block (RB), a subframe, or a slot.
  • RB resource block
  • the MIM0 receiver for solving the above technical problem includes a transmitter, a receiver, and a processor connected to the transmitter and the receiver to process a received signal.
  • the processor includes a plurality of resource elements (REs). By splitting a plurality of REs in consideration of the correlation between channels, one or more RE groups are formed, a reference RE is selected for each of the one or more RE groups, and each of the one or more RE groups. Generate a detection signal from the received signal based on the channel information of the reference RE.
  • REs resource elements
  • FIG. 1 is a diagram illustrating computation complexity according to the number of reception streams in a multiple input multiple output (MIMO) environment according to the present invention.
  • Figure 2 is a chart showing the note "re-request quantity corresponding to the number of streams received from, MIMO environment, in accordance with the present invention
  • FIG. 3 is a diagram illustrating interference between terminals in the same cell in a MIMO environment according to the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating interference between adjacent cells in a MIMO environment according to the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a structure of a resource block (RB) allocated to a terminal according to the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an RE group formed by a plurality of Resource Elements (REs) according to the present invention.
  • REs Resource Elements
  • FIG. 7 illustrates a conventional MIMO receiver operation procedure in accordance with the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an operation of a MIMO receiver related to the present invention.
  • FIG. 9 is a diagram conceptually illustrating a process of detecting a detection signal by a MIMO receiver according to the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram conceptually illustrating a process of detecting a detection signal by a MIMO receiver according to the present invention.
  • FIG. 11 is a diagram for one example of generating a preprocessing filter by a MIMO receiver according to the present invention.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an operation process of another MIMO receiver related to the present invention.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an operation process of another MIMO receiver related to the present invention.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an operation process of another MIMO receiver related to the present invention.
  • 15 is a graph for comparing the computational complexity of the signal detection process related to the present invention.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating a RE group formation process according to an embodiment of the present invention.
  • FIG 17 is a view illustrating a RE group formation process according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating a RE group formation process according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating a RE group formation process according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating a RE group formation process according to an embodiment of the present invention.
  • 21 is a diagram illustrating a RE group formation process according to an embodiment of the present invention.
  • 22 is a block diagram illustrating a configuration of a terminal and a base station according to an embodiment of the present invention.
  • each component or feature may be considered optional unless stated otherwise.
  • Each component or feature may be embodied in a form that is not combined with other components or features.
  • some of the components and / or features may be combined to form an embodiment of the present invention.
  • the order of the operations described in the embodiments of the present invention may be changed. Some components or features of one embodiment may be included in another embodiment, or may be replaced with corresponding components or features of another embodiment.
  • the base station is meant as a terminal node of a network that directly communicates with a mobile station. Certain operations described as performed by the base station in this document may be performed by an upper node of the base station in some cases.
  • various operations performed for communication with a mobile station in a network consisting of a plurality of network nodes including a base station may be performed by the base station or other network nodes other than the base station.
  • the 'base station' may be replaced by terms such as a fixed station, a Node B, an eNode B (eNB), an advanced base station (ABS), or an access point.
  • a 'mobile station (MS)' includes a UE Jser Equipment (SS), a Subscriber Station (SS), a Mobile Subscriber Station (MSS), a Mobile Terminal, and an Advanced Mobile Station (AMS). Or terminus such as a terminal.
  • SS UE Jser Equipment
  • SS Subscriber Station
  • MSS Mobile Subscriber Station
  • AMS Advanced Mobile Station
  • terminus such as a terminal.
  • the transmitting end refers to a fixed and / or mobile node that provides a data service or a voice service
  • the receiving end refers to a fixed and / or mobile node that receives a data service or a voice service.
  • the base station in the uplink and the mobile station transmitter, can be a receiver.
  • a mobile station in downlink, may be a receiving end and a base station may be a transmitting end.
  • the description that the device communicates with the 'sal' may mean that the device transmits and receives a signal with the base station of the corresponding sal. That is, the actual target that the device sends and receives signals may be a specific base station, but for convenience of description, it may be described as transmitting and receiving a signal with a cell formed by a specific base station.
  • a description of a macro cell 'and / or a' small cell ' may not only mean specific coverage, but also a' macro base station supporting a macro cell 'and / or a' small cell supporting a small cell. ' It may mean a base station '.
  • Embodiments of the present invention may be supported by standard documents disclosed in at least one of the IEEE 802.XX system, the 3GPP system, the 3GPP LTE system, and the 3GPP2 system, which are wireless access systems. That is, obvious steps or parts which are not described among the embodiments of the present invention may be described with reference to the above documents.
  • all terms disclosed in this document may be described by the standard document.
  • embodiments of the present invention may be supported by one or more of the standard documents P802.16e-2004, P802.16e-2005, P802.16.1, P802.16p, and P802.16.lb standard documents of the IEEE 802.16 system. Can be.
  • the load resulting from this calculation process can be quantified in terms of computational complexity and memory requirements. Complexity and memory requirements are squared on the number of incoming streams
  • the MMSECMinimum Mean Square Error filter provides the best performance among linear detection methods (ie, high received SINR). However, the complexity is represented by ( ⁇ ) and requires additional memory ⁇ ⁇ ⁇ 2 ) for inverse operations. 1 and 2 described above show complexity and memory requirements according to the number of received streams of the MMSE filter.
  • an inverse matrix operation on the channel matrix is required.
  • the size of this inverse is determined by the number of received streams. For example, the time required for a high performance field programmable gate array (FPGA) to obtain a 15X15 inverse is about 150 ⁇ . This time delay corresponds to about 30% of the coherence time 500 assumed in the LTE channel model.
  • FPGA field programmable gate array
  • a process of moving all channel information to a new memory is required, which causes a significant delay.
  • the processor accesses memory for inverse operations, which incurs additional delays. This delay greatly increases the processing time of the overall system.
  • the IC (Interference Cancellation) filter is a non-linear detection method, and the D-BLAST receiver, an example of IC, can obtain the performance corresponding to the maximum communication capacity.
  • the V-BLAST receiver with lower implementation complexity is composed of a combination of MMSE and SIC.
  • the V-BLAST receiver shows a performance close to the maximum communication capacity as the channel selectivity is high.
  • V-BLAST also requires higher complexity and memory than MMSE because it is based on MMSE filter.
  • the IC scheme controls interference by removing previously detected symbols and layers from the received signal. Therefore, when a previously detected value has an error, an error propagation phenomenon may occur in which the detection performance is greatly reduced.
  • Various IC algorithms have been proposed to compensate for these problems, but there is a problem that the complexity becomes very large.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating interference between terminals in a same cell in a MIMO environment according to the present invention.
  • 4 is a diagram illustrating interference between adjacent cells in a MIMO environment in accordance with the present invention.
  • one base station may simultaneously support a plurality of terminals as shown in FIG. 3.
  • the signal transmitted from the base station to the terminal A acts as an interference to the terminal B
  • the signal transmitted to the terminal B acts as an interference to the terminal A. Since the interference is transmitted from the same base station as the preferred signal, it suffers from the same path loss. Therefore, the power of the interference signal is received similar to the power of the preferred signal, and the received SINR is drastically reduced.
  • the base station can perform MU-MIMO (Multi User-MIMO) precoding in the direction of minimizing interference, but even in this case, error of channel information, channel aging, and limitation of codebook size Etc., it is difficult to completely eliminate multi-user interference.
  • various inter-cell interference exists.
  • terminal A is affected by interference from base station B and terminal B from base station A.
  • FIG. In particular, when the terminal is close to the boundary with the neighboring cell, the interference received by the terminal from the neighboring base station becomes even greater.
  • the interval between the cells is narrow, such as a small cell (eg, a micro cell, a pico cell, a femto cell, etc.), the probability of the terminal receiving strong interference from the neighboring base station is further increased.
  • enhanced ISGnterference suppression technology is applied for multi-user and multi-cell interference, or the IC receiver is limited by applying the IC series receiver after the interference is aligned in a specific signal space using interference alignment technology at the transmitter.
  • a large number of receive antennas can eliminate interference from many sources.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a structure of a resource block (RB) allocated to a terminal according to the present invention.
  • Figure 6 is a chart showing the RE group that are formed in connection with the present invention (R esourC e Element, RE) a plurality of resources out elements.
  • 7 is a diagram illustrating a conventional MIMO receiver operation procedure in accordance with the present invention.
  • FIG. 5 illustrates one RB allocated to a specific terminal, and the vertical axis and the horizontal axis each represent a frequency / time axis.
  • One RB is composed of ⁇ 1 REs.
  • a received signal is represented by Equation 1 below.
  • / represents an index of RE
  • DMRS De-modulation Reference Signal
  • T ww transmission signal 1 indicates interference.
  • 1 represents white noise and 1
  • the covariance matrix is w .
  • the receiver may use a minimum mean square error (MMSE) filter to remove the influence of the channel from the received signal.
  • MMSE minimum mean square error
  • Equation 2 B 'represents an MMSE filter, and S / is a transmission signal estimated through the MMSE filter.
  • the computation complexity of multiplying the complex number required for estimating the transmission signal using the MMSE filter may be expressed as Equation 3 below.
  • FIG. 6 shows a part of the RB of FIG. 5 and shows an RE group composed of several REs. Channels of the REs in the RE group may be correlated with each other. Especially when the Doppler effect is small (the receiver moves slowly or is fixed If there is a correlation between REs located on the same horizontal axis. On the other hand, when the power delay spread of the channel is small, the correlation between REs located on the same vertical axis is large. If the Doppler effect is small and the power delay distribution of the channel is small, the correlation of all REs shown in FIG. 6 becomes large. In FIG. 6, the correlation between the center RE and the neighboring RE is illustrated by the density of the shades. That is, the darker the shadow of each RE, the greater the correlation with the central RE, and the lighter, the smaller the correlation.
  • the existing MIMO receiver detects a transmission signal by performing the same process for each RE without considering the correlation between the REs. That is, the conventional MIMO receiver calculates the filter Bi from the channel information Gi for each RE for the received signal (710), and detects and decodes the transmitted signal for each RE (720).
  • the conventional reception algorithm needs to be improved in consideration of the increase in computational complexity and memory requirements due to the increase in the number of streams in the massive MIMO environment as described above.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an operation of a MIMO receiver using a preprocessing filter according to an embodiment of the present invention.
  • the MIMO receiver using the preprocessing filter sets a plurality of REs having relatively large correlations between channels into one RE group (having a size of N).
  • the signal S / detected using the received signal detector for example, the MMSE filter
  • the complexity problem as shown in FIG. 1 occurs.
  • the proposed MIMO receiver uses a numerical analysis algorithm (eg, CG Conjugate Gradient) algorithm instead of directly calculating the MMSE filter to detect the detection signals of the REs in the RE group.
  • a numerical analysis algorithm eg, CG Conjugate Gradient
  • the numerical algorithm described above finds a solution through an iterative calculation process, and the solution calculated at each iteration is closer to the correct answer.
  • the MIMO receiver can find the desired solution with only a small number of iterations (ie at high speed).
  • creating a pretreatment filter for significantly increasing the speed for finding a desired solution also requires high complexity.
  • create a preprocessing filter at a specific RE e.g., the first RE described above
  • a specific RE e.g., the first RE described above
  • the numerical algorithm uses the same preprocessing filter.
  • the above-mentioned specific RE may be defined as a 'reference RE', which simply means a RE which is a reference for calculating a preprocessing filter and has no relation to the order or index of REs in the RE group. .
  • the proposed MIMO receiver shares the preprocessing filter 810 generated from one RE among all the REs in the RE group, and the numerical algorithm is used as the preprocessing filter.
  • the detection signal is generated by using (820, 830, 840). Accordingly, the same performance can be realized with less complexity than the conventional MIMO receiver.
  • the repetition speed reduction effect is large when the channel correlation between the first RE and another RE is large.
  • FIGS. 9 and 10 are diagrams conceptually illustrating a process of detecting a detection signal by a MIMO receiver using a preprocessing filter.
  • 9 illustrates a detection signal detection process of a MIMO receiver operating according to a method of sharing a received signal detector (or a reception filter).
  • FIG. 10 illustrates detection signal detection of a MIMO receiver operating according to a method of sharing a preprocessing filter described above. Shows the process.
  • the arrows in FIGS. 9 and 10 mean each process in which the numerical algorithm repeats the calculation.
  • the center 920 of the circles in FIG. 9 means a solution desired by the MIMO receiver, that is, an accurate detection signal. If the detection signal is slightly different from the exact solution (910), the numerical algorithm may have to go through several iterations before reaching the correct answer (920). On the other hand, if the detection signal is relatively close to the correct solution (930, 940) it is possible to find the correct answer 920 with only a small number of iterations (950). Therefore, the reception MIMO receivers operating according to a filter sharing scheme operate in a direction in which the initial value of the detection signal is closer to the correct answer (i.e., less error) by sharing the reception filter.
  • a MIMO receiver operating according to the method of sharing the preprocessing filter in FIG. 10 reduces the number of repetitions rather than calculating the initial value of the detection signal close to the desired answer (i.e., the center of the circle 1020).
  • the MIMO receiver according to the proposed scheme is relatively repeated a few times (1030), even though an initial value having a relatively large difference from the desired answer (1020) of the numerical algorithm is calculated (1010). ) You can find the answer you want.
  • the MIMO receiver in FIG. 10 operates in a direction of decreasing complexity by rapidly increasing the convergence speed according to the iterative calculation of the numerical analysis algorithm.
  • the pretreatment filter includes a Jacobi method, a Gaussian-Siedel method, an SQR preconditioning method, and an incomplete Cholesky factorization. It can be generated by various algorithms.
  • an arbitrary matrix 1 may be defined as shown in Equation 4 below based on the MIMO channel of the reference RE (first RE).
  • Equation 4 since matrix 1 is a positive definite matrix and symmetry, it can be decomposed as shown in Equation 5 below.
  • L l in equation (5) is a triangular matrix with (l 0wer triangular matrix), and yieundae each matrix (diagonal matrix).
  • Equation 5 three of the aforementioned
  • Pre-filter 1 according to the method can be defined. [106] Jacobian Method: V i D i 1
  • the Gaussian-Sidel method and the SQR preconditioning method can express the preprocessing filter Vl clearly by calculating the actual inverse matrix.
  • retrograde the Gaussian-Sidel method and the SQR preconditioning method
  • Equation 1 may be calculated through a back substitution process according to Equation 6 below.
  • Equation 6 If V is the lower triangular matrix in Equation 6, X, the solution of Equation 6, may be sequentially calculated from the right equation of Equation 6.
  • Equation 5 when the incomplete Cholesky factorization method is applied, "" ⁇ of Equation 5 may be decomposed into an incomplete Cholesky factor ⁇ as shown in Equation 7 below. 1 " 1 is the lower triangular matrix.
  • Equation 8 The preprocessing filter 1 according to Equation 8 may also be directly expressed by directly calculating the inverse matrix, or may be calculated and expressed according to the inverse substitution process.
  • the pretreatment filter 1 according to an embodiment of the present invention may be calculated and defined according to various methods in addition to the four methods described above. For example, several methods and algorithms introduced in literature such as Iterative Methods for Sparse Linear Systems.
  • This preprocessing filter 1 can be used in the process of calculating.
  • the preprocessing filter 1 may be generated by using characteristics of the MIMO channel of the RE. According to the first embodiment described above
  • Al is calculated with low complexity using the MIMO channel of the RE.
  • G i Gi in the reference RE is a diagonal matrix of Equation 9 below.
  • Equation 9 The approximation process becomes more accurate as the number of streams (and the correlation between the channel elements is smaller. This approximation process can approximate the off-diagonal terms to zero depending on the channel characteristics in the massive MIMO environment.
  • matrix 1 may be defined as a diagonal matrix of Equation 10.
  • ⁇ in Equation 10 can be represented by only a diagonal component, so that the number
  • Pretreatment filter 1 can be calculated.
  • the amount of reduction in the number of iterations of the numerical analysis algorithm may not be large. That is, the speed of convergence to the desired answer may not increase significantly.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example in which a MIMO receiver generates a preprocessing filter according to the present invention.
  • the method proposed in the second embodiment is used by finding ⁇ ⁇ with a small error between ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ and the first embodiment.
  • the MIMO channel matrix ⁇ 1 is approximated by the matrix 1 of the shape shown in mo , H20, and 1130 shown in FIG. 11, the complexity for calculating Al can be greatly reduced.
  • the black component represents a non-zero value and the white component represents a value of ⁇ . That is, the size of each component of the channel matrix is compared with a predetermined threshold, and the channel size of the component smaller than the threshold is approximated to zero. At this time, the tank of the first approximation equal to one.
  • the numerical algorithm replaces the inverse matrix operations such as MMSE, Zero Forcing (IR), IRCClnterference Rejection Combining (ZEC), and BLAST algorithm to detect and generate detection signals for the entire RE group.
  • the proposed numerical algorithm can be applied to all MIMO receivers described in TR 36.866 for NAIC vl.1.0. Since these numerical algorithms replace only the inverse matrix operation described above, they show the same or similar level of detection performance with improved complexity than conventional MIMO receivers.
  • algorithms such as CG conjugate gradient), Newton method, and steepest descent method can be used. The numerical algorithm
  • the preprocessing filter 1 is used to generate a solution with a small number of iterations (that is, at a high speed).
  • the CG algorithm is an algorithm that computes repeatedly until a predetermined accuracy is obtained. As a converging algorithm, the result is derived in a direction in which an error decreases as the algorithm is repeated.
  • the MIMO receiver forms a group of REs as shown in FIG. 6 by grouping a plurality of REs having a correlation greater than or equal to a predetermined level. Any RE included in the RE group becomes the reference RE (first RE), and the MIMO receiver generates a preprocessing filter using the MIMO channel of the reference RE.
  • the reference RE may be the RE closest to the center on the time axis / frequency axis in the RE group, but is not limited thereto.
  • MIMO receiver based on the pre-treatment filter 1, reference RE, and generates a detection signal S / using a numerical algorithm (CG algorithm) relative to the others in the RE RE group.
  • CG algorithm may be implemented in the form of Equation 11 below.
  • (+1) () - ( i) ⁇
  • S is a transmission signal estimated at the z th iteration of the numerical algorithm.
  • the transmission signal of the 0 th iteration i.e., the initial value S (0), is set to a vector in which all entries consist of one.
  • ('), b ( ') is naemyeo or other temporary vectors to obtain a solution
  • ⁇ , 2 are a function of determining the relation of the temporary vector.
  • the vector ( ' ) is a gradient vector, and the iterative algorithm proceeds with the correct answer.
  • the magnitude of the error can be obtained indirectly. If the value of g is 0, the difference between the second order signal and the result obtained using the MMSE filter is zero.
  • ⁇ determines an end point of the algorithm, and may indicate an accuracy desired by the algorithm.
  • ⁇ may be determined automatically by the system or in accordance with a user input. The smaller the value 5 , the more iterative the algorithm is performed, while the higher the accuracy of the result, the higher the value, the less the algorithm iterates. That is, the tolerance between the solution obtained using the CG algorithm and the solution obtained using the MMSE filter is determined according to the size of ⁇ . MIMO receiver may provide a tradeoff (trade off ⁇ ) between complexity and performance by adjusting the ⁇ .
  • the CG algorithm is the same as the solution obtained through the CG algorithm and the solution obtained using the MMSE filter.
  • the MIMO receiver may limit the maximum time required to detect the detection signal by limiting the number of repetitions of the numerical analysis algorithm. If the time required for the MIMO receiver to detect a signal from a specific RE is relatively longer than that of the other REs, it will affect the total processing time of the entire system. In order to prevent such a situation, the time for detecting the detection signal can be limited to a specific range.
  • the detection time can be limited together by limiting the number of iterations of the numerical algorithm. That is, since the time required to perform each iteration of the numerical analysis algorithm is constant, the MIMO receiver can adjust the iteration time by limiting the number of iterations. On the other hand, limiting the number of repetitions may increase the error between the solution obtained through the CG algorithm and the solution obtained using the MMSE filter, which may act as a trade-off between performance degradation processing time.
  • V illustrates another example of generating the pretreatment filter 1 .
  • preprocessing filter 1 uses channels of all REs in an RE group.
  • 1 may be generated on the basis of which is calculated from Equation (12) below.
  • N denotes the number of REs in an RE group
  • W / denotes a weight for each channel matrix
  • 6 is defined as an average of all channel matrices.
  • the MIMO receiver uses the RE based on the channel matrix calculated in Equation 12.
  • the detection signal for each RE is detected using the preprocessing filter 1 (1220, 1230, 1240).
  • the MIMO receiver generates the preprocessing filter 1 .
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an operation of a MIMO receiver according to another embodiment to which a preprocessing filter is applied. Unlike FIG. 8, in FIG. 13, the MIMO receiver is
  • the receiver detects the primary signal from the received signal using the receive filter 1 (1320,
  • the MIMO receiver is then based on preprocessing filter 1 and the unique channel of each RE. Secondary signals are detected through the process of compensating the primary signal using a numerical analysis algorithm (1340, 1350, 1360).
  • Equation 13 denotes a primary signal detected from the received signal of the second RE using the receive filter ⁇ ⁇ generated based on the channel of the reference RE. Equation 13
  • the numerical algorithm of 13 uses preprocessing filter 1 generated from reference RE.
  • Reference RE and other within the RE group If the correlation between the REs is large, the first order signal detected using the common receive filter Bl is similar to the solution obtained using the MMSE filter directly.
  • the first compensation filter By using the first compensation filter to the first signal process that detects a secondary signal it is carried out to more quickly. On the contrary, if the correlation is small, the primary signal has a large solution and error obtained by directly using the MMSE filter, and the process of detecting the secondary signal is not much different from the case where the preprocessing filter is not used.
  • Equation 14 an arbitrary matrix 1 is defined as shown in Equation 14 based on the channel of the reference RE.
  • the MIMO receiver may define the preprocessing filter Vl according to the following three embodiments based on the matrix 1 .
  • preprocessing filter 1 may be an inverse of common receive filter 1 . That is, the common receive filter Bl may soon become the preprocessing filter Vl .
  • This embodiment is expressed as shown in Equation 15, ⁇ receiver uses this as a pre-processing filter as calculated when the public reception filter 1. ⁇ because common receive filter and preprocessing filter are identical
  • the receiver does not need to calculate 1 additionally, and does not need the memory required to calculate and store 1 .
  • the process of obtaining the inverse of the lower triangular matrix Ll in step ⁇ ) may be omitted. That is, in the second method, the complexity can be reduced by using the inverse substitution process in applying ⁇ ⁇ ) ⁇ , and in this case, preprocessing
  • the main complexity of the overall process of making the filter 1, and the public reception filter 1 is generated in the process i).
  • step iii) is a process of generating a sparse preprocessing filter (matrix with most elements of matrix 0) through approximation of step 1 ⁇ . This is because, when the preprocessing filter is a sparse filter, the computational complexity that occurs every iteration of the numerical algorithm is greatly reduced.
  • the pretreatment filter 1 may be calculated according to the factorization) method. This process is carried out in three steps in the following order.
  • the main complexity of the process of creating the pre-processing filter 1 and the common receiving filter 1 occurs in the process i). Accordingly, in the third embodiment, instead of using full Cholesky factorization in step 0, Ll is calculated using incomplete Cholesky factorization.
  • the preprocessing filter Vl and the common receiving filter ⁇ are calculated based on ⁇ , the second order signal is compensated for the reference RE, unlike in the second embodiment.
  • the third of the three embodiments described above requires the smallest complexity in generating the common receive filter and the preprocessing filter, but each repetition number may take the most during the compensation process.
  • a preprocessing filter and a common reception filter may be defined according to various methods.
  • the compensation processes 1340 and 1350 using the unique channel of the preprocessing filter and the RE may be omitted according to the channel correlation between the REs. In other words, the correlation between the reference RE and another RE is large.
  • the error of the primary signal detected using the common receive filter 1 is relatively small. In this way, if the error of the primary signal of the RE is expected to have a small effect on the performance of the final result, the compensation process for the primary signal is omitted and the primary signal is directly input to the decoder 1370, that is, The computational complexity and memory requirements required for the compensation process can be reduced.
  • Figure 14 illustrates an operation of another MIMO receiver using a preprocessing filter.
  • FIG. 14 is similar to FIG. 13 in that the common reception filter 1 is used. However, in the embodiment of FIG. 14, the channel of the reference RE is changed.
  • the preprocessing filter is calculated for each RE using the unique channel of each RE in the RE group. Beam of the primary signal V
  • the process is performed using a 'pre-processing filter generated based on the specific channel of each RE is not 1.
  • the MIMO receiver uses a common channel based on the channel of the reference RE.
  • receive filter 1 (1410). 1 is shared to the REs in the RE group and used to generate the primary signal (1430). Meanwhile, prior to the compensation process for the primary signal, the IMO receiver generates a preprocessing filter based on unique channels of the respective REs (1440 and 1460). That is, for the 2nd RE (V 2 is calculated based on 3 2 (1440), and for the N-th RE is calculated based on 0 ⁇ (1460).
  • the process described above with reference to FIGS. 8 to 13 may be applied to the process of generating a unique preprocessing filter for each RE. Subsequently, the MIMO receiver performs a compensation process based on a numerical analysis algorithm using a unique preprocessing filter generated for each RE (145 to 1470). The secondary signal 1480 generated through the compensation process is input to the decoder 1490 and processed.
  • the embodiment of FIG. 14 additional complexity is required because a preprocessing filter is generated for each RE.
  • the embodiment of sharing the preprocessing filter according to the scheme of FIGS. 8 to 13 increases the number of repetitions of the compensation process. Accordingly, the embodiment utilizing the unique preprocessing filter of FIG. 14 is more effective in reducing the overall complexity and the time required for the calculation process.
  • 15 is a graph comparing the computational complexity in the case of applying the prior art and the preprocessing filter.
  • a curve in which a rectangle is displayed on the graph shows a computational complexity when a signal is detected using an MMSE filter for all REs in the RE group.
  • Curves with triangles do not share 1 within the RE group, but with the public receive filter o
  • 1 illustrates the case where 1 is shared so that the compensation process is performed.
  • the MIMO receiver proposed above has more complexity gains as the number of received streams increases.
  • the error of the primary signal calculated using is compensated using the preprocessing filter 1 .
  • the proposed MIMO receiver can reduce the complexity while minimizing performance degradation by making the most of the correlation between REs.
  • the MIMO receiver may reduce computational complexity instead of allowing performance degradation due to errors in the compensation process using the preprocessing filter, thereby providing a tradeoff between computational complexity and performance. Can be.
  • the proposed technique does not directly calculate the inverse matrix for REs except the reference RE, and all operations are performed by matrix X vector operations.
  • the inverse matrix operation is not easy to perform the variance processing, while the matrix X vector operation is easy to parallelize and the variance technique can be easily applied. As a result, the overall processing time can be drastically reduced.
  • FIGS. 16 to 20 illustrate a process of forming an RE group according to an embodiment of the present invention. Rectangles shown in FIGS. 16 to 20 each represent an RE, and squares to which hatches, patterns or colors are added represent reference REs in the RE group.
  • One or more REs form an RE group, and the REs included in the RE group share a receive filter and / or a preprocessing filter generated based on channel information of the reference RE.
  • the reception filter and / or preprocessing filter are calculated directly from the received signal (for example, by using an MMSE filter). (normal RE) '.
  • RE group # 1 (1610) includes one centrally located reference RE and 65 general REs. It is composed.
  • RE group # 2 1620 is composed of one reference RE and 65 general REs.
  • the distance from the reference RE to each general RE is defined as ⁇ frequency axis, time axis ⁇ and coordinates.
  • the general RE located at A in the RE group # 1 1610 may be expressed as ⁇ 0, 2 ⁇ .
  • General REs located in B, C, and D may be represented by ⁇ 0, 5 ⁇ , ⁇ -3, 0 ⁇ , and ⁇ -3, 5 ⁇ , respectively.
  • Such coordinates are the result of determining the right direction and the up direction in the RE group in the direction in which the frequency axis / time axis increases, respectively, and are merely exemplary embodiments.
  • a 'parent group' is a unit in which a MIMO transmitter processes a plurality of REs to form an RE group.
  • the MIMO receiver processes the parent group RB to form two RE groups.
  • FIG. 16 to 20 illustrate embodiments of forming an RE group by dividing the same mother group in a different manner.
  • the parent group in Figure 16 20 is not limited to the implementation example, and the mother group may be defined in units of slots, subframes, subbands, and frames in LTE / LTE-A instead of RB.
  • the MIMO receiver generates a reception filter and a preprocessing filter to be shared in the entire RE group based on the channel information of the reference RE and detects the received filter by sharing the generated filter with the general REs. Generate a signal.
  • the complexity required for the reception filter, the preprocessing filter, and the data detection in the standard RE is expressed by Equation 16 below.
  • Equation 17 the complexity required in the general RE that is not the reference RE is expressed as Equation 17.
  • Equation 17 the complexity required for generating the detection signal is affected by the number of iterations of the algorithm. Further, the total complexity required to process one mogroup from equations (16) and (17) is expressed as shown in equation (18).
  • ⁇ SE is the number of reference REs located in the parent group.
  • N RE—Proposed Iter) is the number of general REs in the parent group whose repeating rareness is ⁇ '.
  • the repetition number for the general RE located in B may be larger than the repetition number of the general RE located in A. This is because the farther the distance from the reference RE is, the less effective the shared and / or preprocessed filters shared within the RE group are, and the number of iterations required by the numerical algorithm described above to find an answer increases. to be. Also, the larger the channel change, If the delay of power is long or the Doppler effect is large, the effectiveness of the shared filter drops drastically. Therefore, for a typical RE that is far from the reference RE, the algorithm iterations are greatly increased when the channel change is large, resulting in the overall complexity of the detection signal generation Cp x a ! 7 ⁇ greatly increased.
  • the present invention proposes various embodiments in which the MIMO receiver forms an RE group from the parent group, thereby minimizing the complexity even in a situation where the complexity of the detection signal generation may increase as described above.
  • the MIMO receiver uses RE groups # 1, # 2 (1610, 1620) shown in FIG. 16, and the channel correlation between the REs is very large (the length of the power delay distribution profile is short and the Doppler If the effect appears to be small, the effectiveness of the receive filter and pretreatment filter shared within the Pedestrian channel (3 km / h) RE group, for example, is very high. Therefore, the number of iterations of the numerical algorithm can be 1 for all REs in the RE group, and the computational complexity C P x a i required to process the entire parent group can be minimized.
  • each RE group 1710, 1720, 1730, and 1740 illustrated in FIG. 17 will be described as an example. Since the four RE groups 1710, 1720, 1730, and 1740 illustrated in FIG. 17 are identical to the parent groups shown in FIG. 16, the same number of RE groups as the two RE groups 1610 and 1620 of FIG. It consists of However, the four RE groups 1710, 1720, 1730, and 1740 of FIG. 17 have a shorter distance from the reference RE to the farthest general RE within each RE group. Thus, the number of repetitions for some generic REs can be reduced.
  • the general REs located at A and B in FIG. 16 have distances from the reference REs ⁇ 0, 2 ⁇ , ⁇ 0, 5 ⁇ , respectively. It can be seen that the distance has been reduced to ⁇ 0, 1 ⁇ and ⁇ 0, 2 ⁇ . In this case, the number of repetitions can be reduced for each of REs located in A, B, C, and D. As a result, in the case of FIG. 17, the total number of reference REs is increased from 2 to 4 for all REs, but the total complexity required for processing the parent group is smaller than that of FIG. 16.
  • the number of reference REs and the shape of the RE groups should be determined to minimize the computational complexity required to process p x Totai, that is, all REs included in the parent group. Able to know.
  • the 'shape' of the RE group refers to the size and shape of the RE group. In the case of FIGS. 17 and 20, the number of RE groups is the same as the total number of four RE groups, but the shapes of the RE groups are different from each other. .
  • the position of the reference RE in the RE group is where the maximum distance from the general RE is minimized.
  • the reference RE should be located within the RE group so that the distance to the general RE located at the furthest distance from the reference RE (ie, the maximum distance) is minimized.
  • the distance between REs in an RE group may be represented by a ⁇ frequency axis, a time axis ⁇ using two components, a frequency axis and a time axis.
  • the maximum distance between the reference RE and the general RE is ⁇ 3, 5 ⁇ . If you select any RE in RE group # 1 (1610) as the reference RE, you will not be able to enjoy this maximum distance better.
  • the reference RE is located in the trunk of each RE group, and the maximum distance is ⁇ 5, 1 child. Therefore, the general RE located at A of FIG. 18 requires more repetitions than the general RE located at the same A of FIG. 16. Furthermore, as the channel correlation between REs in the RE group decreases, Increases significantly, and the number of general REs requiring a large number of repetitions also increases rapidly, increasing the overall complexity CpXTotal 7 ⁇ .
  • the MIMO receiver may determine the type of the RE group based on the channel-correlation between the REs.
  • the channel correlation of REs affects the number of repetitions required when generating a detection signal in a general RE. For example, if the channel correlation between the REs is large, the number of repetitions is required when the MIMO receiver detects the data in the general RE, whereas when the channel correlation is small, the data is detected in the general RE under the same conditions. High repetitions are required. This is because the MIMO receiver uses a receive filter and a preprocessing filter to detect data in the RE group, because the effects of these shared filters are larger as the channel correlation increases.
  • the MIMO receiver knows channel information about all REs in advance, and can calculate channel correlations between REs based on Equation 19 based on the channel information of the REs.
  • Equation 19 to 11 denotes a 3D Robenius norm according to the Frobenius method.
  • the function ⁇ ( B ) represents a diagonal matrix from which only the diagonal components of the matrix B are extracted.
  • C and l C l represent the size of an index set and an index set of an arbitrary RE, which are the basis of channel correlation calculation, within the RE group.
  • the embodiment C illustrated in FIG. 16 may indicate an index of two reference REs of the RE group # 1 1610 and the RE group # 2 1620, and the reference lc
  • E and F are each 1-1 away from the reference RE on the frequency axis. Indicates the channel of general REs located at. Similarly, ⁇ ⁇ ⁇ 1 represents the channels of ordinary REs located at G, ⁇ , respectively, 1, -1 distance from the reference RE.
  • Pk is only on the frequency axis from the reference RE ( / 5 ) and the reference RE.
  • the receiver can calculate the channel correlation between the REs along the frequency axis based on A in Equation 19, and the maximum on the frequency axis in the RE group according to the calculated channel correlation and Equation 20 below. The distance is determined.
  • Equation 20 max denotes a maximum distance on a frequency axis, and ⁇ denotes REs.
  • Equation 20 Represents the minimum threshold value of p k, the channel correlation on the frequency axis, and is less than one.
  • Equation 20 when is less than ⁇ , the maximum distance on the frequency axis from the reference RE becomes ⁇ 1. That is, ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ 1 ⁇ Equation 20 means that the reception / preprocessing filter is determined as a shared RE group up to the RE immediately before the channel correlation with the reference RE becomes the minimum threshold value. 20 determines both ends on the frequency axis of the RE group.
  • Equation 19 a channel correlation between REs according to the time axis may be calculated as Pk , and a maximum distance to the time axis may also be determined by a method similar to Equation 20.
  • both ends on the time axis of the RE group can be determined, and the shape (ie, shape and size) of the RE group is finally determined as the maximum distances in the two axis directions are determined.
  • the reception / preprocessing filter is shared to a distance at which the correlation with the reference RE becomes more than a threshold value on the frequency axis and the time axis.
  • the MIMO receiver may estimate the power delay distribution profile of the channel using a CRS common reference signal.
  • This power delay dispersion profile represents the impulse response of the channel in the time domain, and the longer the length, the larger the channel variation on the frequency axis.
  • the MIMO receiver may calculate the maximum distance described in Equation 20 from the power delay distribution profile of the channel.
  • Equation 20 shows f
  • the MIMO receiver may determine the maximum distance between the reference RE and the normal RE on the frequency axis using the channel delay distribution profile.
  • the MIMO receiver supporting the LTE / LTE-A system can measure the Doppler effect, and can determine the maximum distance on the time axis using the Doppler effect similarly to the channel delay distribution profile described above. have. As a result, the MIMO receiver may determine the shape of the RE group using the power delay dispersion profile and the Doppler effect.
  • the MIMO receiver is based on at least one of SNR / SIR / SINR (Signal to Noise Ratio / Signal to Interference Ratio / Signal to Interference plus Noise Ratio) error of the numerical analysis algorithm Tolerance coefficients can be determined and thus the shape of the RE group can be determined.
  • the error tolerance coefficient of the numerical analysis algorithm has been described in Equation 11, and indicates the error tolerance of the calculation result of the numerical analysis algorithm.
  • such an error means a difference between a result calculated directly by using an MMSE filter in a corresponding RE and a calculation result sharing a reception / preprocessing filter according to the proposed technique.
  • the larger the error tolerance coefficient the greater the probability that the error of the calculation result is large, and the performance of the proposed MIMO receiver is degraded.
  • the SNR / SIR / SINR is low, noise or interference dominates performance more than the above-described error. Therefore, in such a situation, even if the error tolerance coefficient is increased, the performance degradation of the receiver is relatively small. If the error tolerance coefficient is increased, the number of iterations of the numerical analysis algorithm is reduced, and the computational complexity for generating the detection signal is reduced. If the error tolerance coefficient is large, the number of iterations of the algorithm is reduced in the entire RE. Larger RE groups can be formed.
  • the MIMO receiver should form the RE group in the form shown in FIG. 17 instead of FIG. 16 so that the number of repetitions does not occur up to four.
  • the MIMO receiver can form an RE group of the type shown in FIG. 16 by increasing the error tolerance coefficient when the SNR / SIR / SINR is low.
  • the MIMO receiver calculates an average SINR for each mother group, and based on this, the error tolerance coefficient of the mother group can be determined as shown in Equation 21 below.
  • each square in FIG. 21 represents a parent group (2110).
  • Each parent group 2111, 2112, 2113, 2114, 2114, and 2116 may be composed of a plurality of REs (eg, RB as previously described in FIGS. 16-20), as shown in FIGS. 16-20 in each parent group.
  • the RE group can be formed in a modified form.
  • the SINR may be measured as 10 dB.
  • the MIMO receiver 0.01 for parent group # 1 (2111).
  • parent group
  • the MIMO receiver may determine the minimum threshold y of channel correlation in consideration of SNR / SIR / SINR. As described in Equation 20 for the minimum threshold value, this means the minimum correlation that the RE must satisfy in order to share the reception / preprocessing filter based on the reference RE.
  • the MIMO receiver may set the minimum threshold value of the channel correlation to be small.
  • the algorithm of Equation 20 is derived from the reference RE.
  • a larger maximum distance max can be selected, resulting in a larger RE group.
  • the MIMO receiver sets the minimum threshold value large, and the maximum distance according to Equation 20 algorithm is selected smaller, so that the RE group is made smaller.
  • the MIMO receiver determines an RE group in units of RBs, but may form an RE group in consideration of the number of repetitions in the previous RB. If the number of iterations of the numerical algorithm exceeds a certain threshold in the process of generating the detection signal in the previous RB, the MIMO receiver may form a RE group with a smaller size than the RE group applied in the previous RB for the next RB. have.
  • the numerical analysis algorithm has a critical number of iterations in the process of generating a detection signal for the general RE located in D of FIG. 16.
  • the MIMO receiver is shown in FIG. 17 for the next RB.
  • the RE group is made smaller. As smaller RE groups are formed, the distance from the standard RE of the general RE located in D is reduced from ⁇ 3, 5 ⁇ to ⁇ 3, 2 ⁇ , and the number of iterations of the numerical algorithm is reduced.
  • the MIMO receiver may reduce the RE group in consideration of whether the number of iterations of the numerical analysis algorithm for the previous RB exceeds a threshold in the process of forming the RE group in RB units.
  • Reducing the RE group may be any one of reduction in the frequency axis direction, reduction in the time axis direction, and reduction in both axis directions.
  • the MIMO receiver when the number of repetitions of the general RE located in D of FIG. 16 exceeds a threshold ⁇ , the MIMO receiver does not use a common filter's convergence rate (that is, does not use a common filter) at the C position. Error), and the convergence speed of the general RE at B. If the convergence rate is faster at the general RE located at C (ie, the error is smaller), then the channel correlation of the reference RE and the RE located at C is greater than the channel correlation of the reference RE and the RE located at B. Able to know.
  • the MIMO receiver follows.
  • an RE group of the type shown in FIG. 17 may be formed that further arranges the reference REs in the time axis direction (so that the reference RE is added at a position closer to B).
  • the convergence rate at the RE located at C is slower (ie, the error is larger)
  • the channel correlation of the RE located at C is smaller than the RE located at B.
  • the MIMO receiver may form an RE group of the type shown in FIG. 20 for the next RB (so that the reference RE is added at a position closer to C).
  • the method of adjusting the shape of the RE group in consideration of the convergence speed described above may be understood to consider the number of iterations of the numerical analysis algorithm.
  • a faster convergence rate (a faster rate of error per repetition rate) means a smaller number of repetitions for generating a detection signal.
  • the MIMO receiver determines the form of the next RE group by comparing the number of iterations and the error of the numerical analysis algorithm has been described.
  • an embodiment in which the MIMO receiver determines the form of the next RE group in advance by using channel correlation of REs will be described.
  • the process of measuring the channel correlation on the frequency axis and the time axis by the MIMO receiver has been described above through Equation 19. If the channel correlation in the frequency axis direction is smaller than the correlation in the time axis direction (i.e., the channel change along the frequency axis direction is larger), the RE group is reduced in the maximum distance in the frequency axis direction. Can be selected. Conversely, when the channel correlation in the time axis direction is smaller (that is, the channel change along the time axis direction is larger), the RE group may be selected in which the maximum distance in the time axis direction is reduced. According to this embodiment, the total correlation and complexity of the RE group can be reduced for the next RB by reducing the maximum distance in the axial direction due to the small number of iterations of the numerical analysis algorithm due to the small channel correlation.
  • RE groups can be formed. Contrary If satisfying may form a RE group of the type shown in FIG.
  • the MIMO receiver may expand the RE group for the next RB. That is, since the number of iterations of the numerical algorithm is not expected to increase significantly even if the RE group is expanded because the channel correlation is sufficiently good, the MIMO receiver can expand the RE group to reduce the computational complexity of the reference RE.
  • the MIMO receiver determines the form of expansion of the RE group by comparing the convergence speeds in the direction of the frequency axis and the time axis.
  • the MIMO receiver may determine the form in which the RE group is extended by comparing channel correlations on the frequency axis and the time axis.
  • the MIMO receiver may extend the RE group in the form before reducing the RE group. That is, when the MIMO receiver has experience of reducing the RE group in consideration of the number of repetitions in the RB, expanding the RE group may mean returning to the form before reducing the RE group.
  • FIG. 21 is a diagram illustrating a RE group formation process according to an embodiment of the present invention.
  • Each square in FIG. 21 represents an RB, and each RB includes a plurality of REs shown in FIGS. 16 to 20 and is composed of one or more RE groups. Meanwhile, one or more of the embodiments described with reference to FIGS. 16 through 20 may be applied in combination, and accordingly, the MIMO receiver may minimize computational complexity for each RB.
  • the MIMO receiver may determine the RE group and the shape of the RB # 1 2111 in consideration of channel correlations along the frequency axis and the time axis.
  • the MIMO receiver uses the number of iterations and convergence rate of the numerical analysis algorithm performed in RB # 1 (2111), and forms the RE group to be used in RB # 2 (2112).
  • the RE group type may be determined based on the result of the numerical analysis algorithm performed in RB # 2 2112. That is, the type of the RE group to be used in the next RB can be determined based on the number of iterations and the convergence speed of the numerical algorithm performed in the previous RB.
  • the channel correlation and / or SNR / SIR / SINR between the REs are determined.
  • the RE group may be determined.
  • the MIMO receiver It has been described above that the RE group can be formed in units of subframes, time slots, etc. instead of forming an RE group in RB units.
  • the MIMO receiver may adaptively determine the type of the RE group in consideration of channel correlation between the REs, SNR / SIR / SINR, previous operation history, and the like. As the RE group is adaptively determined, the MIMO receiver can reduce the computational complexity required to process the entire RB without degrading performance.
  • 22 is a block diagram illustrating a configuration of a terminal and a base station according to an embodiment of the present invention.
  • the terminal 100 and the base station 200 may include radio frequency (RF) units 110 and 210, a processor 120 and 220, and a memory 130 and 230, respectively.
  • FIG. 22 illustrates a 1: 1 communication environment between the terminal 100 and the base station 200, a communication environment may be established between a plurality of terminals and the base station 200.
  • the base station 200 illustrated in FIG. 22 may be applied to both the macro cell base station and the small cell base station.
  • Each of the RF units 110 and 210 may include a transmitter 111 and 211 and a receiver 112 and 212, respectively.
  • the transmitter 111 and the receiver 112 of the terminal 100 may include a base station 200.
  • the processor 120 is functionally connected to the transmitter 111 and the receiver 112 so that the transmitter 111 and the receiver 112 transmit signals with other devices. It may be configured to control the process of transmitting and receiving.
  • the processor 120 performs various processing on the signal to be transmitted, transmits the signal to the transmitter 11, and performs the process on the signal received by the receiver 112.
  • the processor 120 may store information included in the exchanged message in the memory 130.
  • the terminal 100 can perform the method of various embodiments of the present invention described above.
  • the transmitter 211 and the receiver 212 of the base station 200 are configured to transmit and receive signals with other base stations and terminals, and the processor 220 is functional with the transmitter 211 and the receiver 212. Is connected to the transmission unit 211 and the receiver 212 may be configured to control the process of transmitting and receiving signals with other devices.
  • the processor 220 may perform various processing on a signal to be transmitted, transmit the same to the transmitter 211, and may perform a process on the signal received by the receiver 212. Processor 220 exchanges the message if necessary
  • the information contained in may be stored in the memory 230. With this structure, the base station 200 can perform the method of the various embodiments described above.
  • the processors 120 and 220 of the terminal 100 and the base station 200 respectively instruct (eg, control, adjust, and manage) operations at the terminal 100 and the base station 200.
  • Respective processors 120 and 220 may be connected to memories 130 and 230 that store program codes and data.
  • Memory 130, 230 is coupled to processor 120, 220 to store the operating system, applications, and general files.
  • processors 120, 220 may also be called a processor (120, 220) of the present invention is a multiple controller (controller), a multiple micro-controller (microcontroller), 'microprocessor (microprocessor), a microcomputer (microcomputer) or the like.
  • the processor 120, 220 may be implemented by hardware (hardware) or firmware (firmware), software, or a combination thereof.
  • ASICs application specific integrated circuits
  • DSPs digital signal processing devices
  • DSPDs digital signal processing devices
  • PLDs programmable logic devices
  • FPGAs Field programmable gate arrays
  • the above-described method can be written as a program that can be executed in a computer, it can be implemented in a general-purpose digital computer to operate the program using a computer readable medium.
  • the structure of the data used in the above-described method can be recorded on the computer-readable medium through various means.
  • Program storage devices that may be used to describe storage devices that include executable computer code for performing the various methods of the present invention are not understood to include transient objects, such as carrier waves or signals. Should not.
  • the computer readable medium includes a storage medium such as a magnetic storage medium (eg, a ROM, a floppy disk, a hard disk, etc.), an optical reading medium (eg, a CD-ROM, a DVD, etc.).

Landscapes

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  • Signal Processing (AREA)
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Abstract

복수의 리소스 엘리먼트(RE)들의 채널 간의 상관관계를 고려하여 복수의 RE들을 분할함으로써 RE 그룹을 형성하고, RE 그룹 각각에 대하여 기준 RE를 선택하고, RE 그룹 각각에 대하여 기준 RE의 채널 정보에 기초하여 수신 신호로부터 검출 신호를 생성하는 수신 신호 처리 방법 및 수신기가 개시된다.

Description

【명세서】
【발명의 명칭】
MIMO 수신기에서 RE 그룹을 형성하여 수신 신호를 처리하는 방법 【기술분야】
[ 1 ] 본 발명은 매시브 (massive) MIMO 환경에서 수신기의 성능 열화를 최소화 하면서도 구현 복잡도를 줄이는 방법에 관련된 기술이다.
【배경기술】
[2] 다중 안테나 (Multiple Input Multiple Output, MIMO) 시스템은 다중 송신 안테나와 다증 수신 안테나를 이용하는 무선 통신 시스템을 의미한다. MIMO 시스 템에서는 다이버시티 기법을 통해 무선 채널에서 발생하는 페이딩 영향을 최소화 하거나， 공간 멀티플렉싱 (spatial multiplexing)을 통해 다수의 스트림을 동시에 전 송하여 수율 (throughput)을 향상시킬 수 있다. 송신 안테나 수가 Ν' 이고 수신 안 테나 수가 ^이면， 공간 멀티플렉싱 (SM) 기법의 경우 전송 가능한 최대 스트림의 수는 min(N, ' Nr) 가 된다ᅳ 특히， 고 sNROiigh SNR)에서는 통신 용량 (capacity)의 기울기가 min ( ， )로 나타남이 이미 알려진 바 있다. 통신 용량은 주어진 채널 에서 이론적으로 전송 가능한 최대 수율을 의미하므로， 송수신 안테나의 수가 동 시에 증가 할 경우 통신 용량 역시 증가하게 된다.
[3] 매우 많은 송수신 안테나를 갖는 매시브 (massive) MIMO 시스템은 5G 를 구성하는 기술 중 하나로 주목 받 ί 있다. 많은 논문과 실험에서 매시브 MIMO 시스템은 다수의 안테나를 갖는 하나의 기지국 (distributed antenna system 을 포함)과 하나의 안테나를 갖는 다수의 단말을 가정한다. 이 경우， 단말은 하나의 안테나를 갖지만 여러 개의 단말이 하나의 기지국에 의해 동시에 서비스 받으므로， 기지국과 전체 단말과의 채널은 MIMO 로 이해될 수 있다. 전체 단말 수를 K 라 고 정의하면, 앞서 설명한 고 SNR 환경에서 통신 용량의 기울기는 min ( 로 표현된다.
[4] 한편, 이론적으로 무한대의 송신 안테나를 가진 기지국이 여러 단말들에게 데이터를 동시에 전송할 때, 기지국의 최적 (optimal) 송신 알고리즘은 MRT(maximal ratio transmission) 알고리즘이다. 한편， 여러 단말들이 기지국으 로 송신한 데이터를 하나의 기지국이 수신할 때， 기지국의 최적 수신 알고리즘은 MRCCmaximal ratio combining) 알고리즘이다. MRT와 MRC가 간섭을 고례하지 않기 때문에 유한한 안테나 수를 갖는 경우 성능의 열화를 보인다 하더라도, 안테 나 수가 무한대인 경우에는 이와 같은 간섭이 사라지기 때문에 MRT 와 MRC 는 최적의 솔루션이 될 수 있다.
[5] 기지국은 안테나 범포밍을 통해 범을 가늘게 (sharp) 만들 수 있으므로 특 정 단말에 쎄너지를 집중할 수 있다. 이는 적은 파워로도 동일한 정보를 전달할 수 있는 반면， 주변 다른 단말들에게는 간섭을 거의 주지 않아 간섭으로 인한 시 스템의 성능 저하를 최소화하는 방안이 될 수 있다.
【발명의 상세한 설명】
【기술적 과제】
[6] 본 발명은 상기한 바와 같은 일반적인 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서， 본 발명의 목적은 Massive MIMO 환경에서 수신기의 성능을 유 지하면서도 수신 신호 검출 복잡도를 최소화하는 것이다.
[7] 본 발명의 또 다른 목적은 RE들 간의 채널 상관관계, SNR, 수신기의 동작 결과 등을 바탕으로 RE 그룹의 크기를 적웅적으로 선택함으로써, 성능 저하 없이 도 계산 복잡도를 효율적으로 개선하는 데에 있다.
[8] 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 목적들은 이상에서 언급한 사항들로 제 한되지 않으며， 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 이하 설명할 본 발명의 실시 예들로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 고려될 수 있다.
【기술적 해결방법】
[9] 상기 기술적 과제를 해결하기 위한 수신 신호 처리 방법은, 복수의 리소스 엘리먼트 (Resource Element, RE)들의 채널 간의 상관관계를 고려하여 복수의 RE 들을 분할함으로써 하나 이상의 RE 그룹을 형성하는 단계， 하나 이상의 RE 그룹 각각에 대하여 기준 RE 를 선택하는 단계， 및 하나 이상의 RE 그룹 각각에 대하 여 기준 RE 의 채널 정보에 기초하여 수신 신호로부터 검출 신호를 생성하는 단 계를 포함한다.
[10] 하나 이상의 RE 그룹 각각은 주파수축 및 시간축에 따라 배열된 복수의 RE 들을 포함하며, 배열된 복수의 RE 의 개수 및 모양에 기초하여 RE 그룹 각각 의 형태가 결정될 수 있다.
[11] 기준 RE 를 선택하는 단계는， 하나 이상의 RE 그룹 각각에 포함된 복수의 RE 중에서 다른 RE 들과의 최대 거리가 최소가 되는 위치의 RE 를 기준 RE 로 선택하며, 최대 거리는 주파수축 상의 거리 및 시간축 상의 거리로 표현될 수 있 다.
[12] RE 그룹을 형성하는 단계는, 주파수축을 따라 계산된 복수의 RE 들의 채 널 간의 상관관계를 제 1 임계값과 비교하고， 시간축을 따라 계산된 복수의 RE들 의 채널 간의 상관관계를 제 2임계값과 비교함으로써， 하나 이상의 RE 그룹을 형 성할 수 있다.
[13] RE 그룹을 형성하는 단계는， 주파수축을 따라 계산된 채널 간의 상관관계 가 제 1 임계값 보다 작아지기 전까지의 RE 를 RE 그룹의 주파수축 상의 경계로 선택하고， 시간축을 따라 계산된 채널 간의 상관관계가 제 2임계값 보다 작아지기 전까지의 RE를 RE 그룹의 시간축 상의 경계로 선택할 수 있다.
[14] RE 그룹을 형성하는 단계는, 복수의 RE 들의 수신 신호의 SNR(Signal to Noise Ratio), SIR(Signal to Interference Ratio) 및 SINRCSignal to Interference plus Noise Ratio) 중 적어도 하나에 기초하여, 검출 신호를 생성하는 과정에서 이 용될 수치해석 알고리즘의 오차 허용 계수를 결정할 수 있다.
[15] RE 그룹을 형성하는 단계는, 복수의 RE 들의 수신 신호의 SNR, SIR 및 SINR 중 적어도 하나에 기초하여, 채널 상관관계를 계산하는 과정에서 이용될 임 계값을 결정할 수 있다.
[16] 수신 신호 처리 방법은, 검출 신호를 생성하는 과정에서 수행된 수치해석 알고리즘의 수렴 속도에 기초하여， 하나 이상의 RE 그룹의 형태를 조절하는 단계 를 더 포함할 수 있다.
[17] 조절하는 단계는， 주파수축 방향의 반복 회수 증가량과 시간축 방향의 반 복 회수 증가량올 비교하여, 반복 회수가 더 빠르게 증가하는 축 방향에 대하여 RE 그룹의 크기를 줄일 수 있다.
[18] RE 그룹을 형성하는 단계는， 리소스 블록 (Resource Block, RB), 서브프레 임 (subframe) 또는 슬롯 (slot)으로 구성되는 모그룹을 분할하여 하나 이상의 RE 그룹을 형성할 수 있다.
[19] 상기 기술적 과제를 해결하기 위한 MIM0 수신기는， 송신부, 수신부, 및 송신부 및 수신부와 연결되어 수신 신호를 처리하는 프로세서를 포함하고, 프로세 서는， 복수의 리소스 엘리먼트 (Resource Element, RE)들의 채널 간의 상관관계를 고려하여 복수의 RE 들올 분할함으로써 하나 이상의 RE 그룹을 형성하고, 하나 이상의 RE 그룹 각각에 대하여 기준 RE 를 선택하고， 하나 이상의 RE 그룹 각각 에 대하여 기준 RE 의 채널 정보에 기초하여 수신 신호로부터 검출 신호를 생성 한다.
【유리한 효과】
[20] 본 발명의 실시 예들에 따르면 다음과 같은 효과를 기대할 수 있다.
[21 ] 첫째로， 복수의 RE 들을 RE 그룹으로 그룹핑하여 검출 신호를 생성함으로 써， 성능 저하 없이도 계산 복잡도에 대한 이득을 얻을 수 있다.
[22] 둘째로， RE 그룹을 통신 환경에 따라 적웅적으로 결정함으로써， 수신기 동 작의 부담을 덜 수 있다.
[23] 본 발명의 실시 예들에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며， 언급하지 않은 또 다른 효과들은 이하의 본 발명의 실시 예들에 대한 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분 4야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확 하게 도출되고 이해될 수 있다. 즉， 본 발명을 실시함에 따른 의도하지 않은 효과 들 역시 본 발명의 실시 예들로부터 당해 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의 해 도출될 수 있다.
【도면의 간단한 설명】
[24] 이하에 첨부되는 도면들은 본 발명에 관한 이해를 돕기 위한 것으로, 상세 한 설명과 함께 본 발명에 대한 실시 예들을 제공한다. 다만， 본 발명의 기술적 특징이 특정 도면에 한정되는 것은 아니며, 각 도면에서 개시하는 특징들은 서로 조합되어 새로운 실시 예로 구성될 수 있다. 각 도면에서의 참조 번호 (reference numerals)들은 구조적 구성요소 (structural elements)를 의미한다.
[25] 도 1 은 본 발명과 관련하여， MIMO(Multiple Input Multiple Output) 환경 에서 수신 스트림 수에 따른 계산 복잡도를 도시하는 도면이다.
[26] 도 2 는 본 발명과 관련하여， MIMO 환경에서 수신 스트림 수에 따른 메모 '리 요구량을 도시하는 도면이다.
[27] 도 3 은 본 발명과 관련하여 MIMO 환경에서 동일 샐 내의 단말간의 간섭 을 도시하는 도면이다.
[28] 도 4 는 본 발명과 관련하여 MIMO 환경에서 인접 샐 간의 간섭을 도시하 는 도면이다.
[29] 도 5 는 본 발명과 관련하여 단말에 할당되는 리소스 블록 (Resource Block, RB)의 구조를 도시하는 도면이다. [30] 도 6 은 본 발명과 관련하여 복수의 리소스 엘리먼트 (Resource Element, RE)들이 형성하는 RE 그룹을 도시하는 도면이다.
[31] 도 7 은 본 발명과 관련하여 종래의 MIMO 수신기 동작 과정을 도시하는 도면이다.
[32] 도 8은 본 발명과 관련된 MIMO 수신기 동작 과정을 도시하는 도면이다.
[33] 도 9 는 본 발명과 관련된 MIMO 수신기가 검출 신호를 검출하는 과정을 개념적으로 도시한 도면이다.
[34] 도 10 은 본 발명과 관련된 MIMO 수신기가 검출 신호를 검출하는 과정을 개념적으로 도시한 도면이다.
[35] 도 11 은 본 발명과 관련된 MIMO 수신기가 전처리 필터를 생성하는 일 예를 도시하는 도면이다.
[36] 도 12 는 본 발명과 관련된 또 다른 MIMO 수신기의 동작 과정을 도시하 는 도면이다.
[37] 도 13 은 본 발명과 관련된 또 다른 MIMO 수신기의 동작 과정을 도시하 는 도면이다.
[38] 도 14 는 본 발명과 관련된 또 다른 MIMO 수신기의 동작 과정을 도시하 는 도면이다.
[39] 도 15 는 본 발명과 관련된 신호 검출 과정의 계산 복잡도를 비교하는 그 래프이다.
[40] 도 16 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 RE 그룹 형성 과정을 설명하는 도 면이다.
[41] 도 17 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 RE 그룹 형성 과정을 설명하는 도 면이다.
[42] 도 18 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 RE 그룹 형성 과정을 설명하는 도 면이다.
[43] 도 19 는 본 발명의 일 실시 예에 따른 RE 그룹 형성 과정을 설명하는 도 면이다.
[44] 도 20 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 RE 그룹 형성 과정을 설명하는 도 면이다.
[45] 도 21 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 RE 그룹 형성 과정을 설명하는 도 면이다. [46] 도 22 는 본 발명의 일 실시 예와 관련된 단말 및 기지국의 구성을 도시한 블록도이다.
【발명의 실시를 위한 형태】
[47] 본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능올 고려하면서 가능한 현 재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나， 이는 당 분야에 종사하는 기 술자의 의도 또는 판례， 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특 정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설 명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어 는 단순한 용어의 명칭이 아닌， 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
[48] 이하의 실시 예들은 본 발명의 구성요소들과 특징들을 소정 형태로 결합한 것들이다. 각 구성요소 또는 특징은 별도의 명시적 언급이 없는 한 선택적인 것으 로 고려될 수 있다. 각 구성요소 또는 특징은 다른 구성요소나 특징과 결합되지 않은 형태로 실시될 수 있다. 또한， 일부 구성요소들 및 /또는 특징들을 결합하여 본 발명의 실시 예를 구성할 수도 있다. 본 발명의 실시 예들에서 설명되는 동작 들의 순서는 변경될 수 있다. 어느 실시 예의 일부 구성이나 특징은 다른 실시 예 에 포함될 수 있고， 또는 다른 실시 예의 대응하는 구성 또는 특징과 교체될 수 있다.
[49] 도면에 대한 설명에서, 본 발명의 요지를 흐릴 수 있는 절차 또는 단계 등 은 기술하지 않았으며, 당업자의 수준에서 이해할 수 있을 정도의 절차 또는 단계 는 또한 기술하지 아니하였다.
[50] 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함 (comprising 또는 including)"한다고 할 때， 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 ᅳ ' ···부", "…기 "， "모들" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동 작을 처리하는 단위를 의미하며， 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한， "일 (a 또는 an)", "하나 (one)", "그 (the)" 및 유사 관련어는 본 발명을 기술하는 문맥에 있어서 (특히， 이하의 청구항 의 문맥에서) 본 명세서에 달리 지시되거나 문맥에 의해 분명하게 반박되지 않는 한， 단수 및 복수 모두를 포함하는 의미로 사용될 수 있다. [51] 본 명세서에서 본 발명의 실시 예들은 기지국과 이동국 간의 데이터 송수 신 관계를 중심으로 설명되었다. 여기서, 기지국은 이동국과 직접적으로 통신을 수행하는 네트워크의 종단 노드 (terminal node)로서의 의미가 있다. 본 문서에서 기지국에 의해 수행되는 것으로 설명된 특정 동작은 경우에 따라서는 기지국의 상 위 노드 (upper node)에 의해 수행될 수도 있다.
[52] 즉， 기지국을 포함하는 다수의 네트워크 노드들 (network nodes)로 이루어 지는 네트워크에서 이동국과의 통신을 위해 수행되는 다양한 동작들은 기지국 또 는 기지국 이외의 다른 네트워크 노드들에 의해 수행될 수 있다. 이때， '기지국'은 고정국 (fixed station), Node B, eNode B(eNB), 발전된 기지국 (Advanced Base Station, ABS) 또는 액세스 포인트 (access point) 등의 용어에 의해 대체될 수 있 다.
[53] 또한， '이동국 (Mobile Station, MS)'은 UE Jser Equipment), SS(Subscriber Station), MSS(Mobile Subscriber Station), 이동 단말 (Mobile Terminal), 발전된 이동단말 (Advanced Mobile Station, AMS) 또는 단말 (Terminal) 등의 용어로 대체될 수 있다.
[54] 또한， 송신단은 데이터 서비스 또는 음성 서비스를 제공하는 고정 및 /또는 이동 노드를 말하고， 수신단은 데이터 서비스 또는 음성 서비스를 수신하는 고정 및 /또는 이동 노드를 의미한다. 따라서'， 상향링크에서는 이동국이 송신단이 되고， 기지국이 수신단이 될 수 있다. 마찬가지로， 하향링크에서는 이동국이 수신단이 되고， 기지국이 송신단이 될 수 있다.
[55] 또한， 디바이스가 '샐'과 통신을 수행한다는 기재는 디바이스가 해당 샐의 기지국과 신호를 송수신하는 것을 의미할 수 있다. 즉， 디바이스가 신호를 송신하 고 수신하는 실질적인 대상은 특정 기지국이 될 수 있으나, 기재의 편의상 특정 기지국에 의해 형성되는 셀과 신호를 송수신하는 것으로 기재될 수 있다. 마찬가 지로, 매크로 셀' 및 /또는 '스몰 셀' 이라는 기재는 각각 특정한 커버리지 (coverage)를 의미할 수 있을 뿐 아니라， '매크로 셀을 지원하는 매크로 기지국' 및 /또는 '스몰 셀을 지원하는 스몰 샐 기지국 '을 의미할 수도 있다.
[56] 본 발명의 실시 예들은 무선 접속 시스템들인 IEEE 802.XX 시스템， 3GPP 시스템， 3GPP LTE 시스템 및 3GPP2 시스템 중 적어도 하나에 개시된 표준 문서 들에 의해 뒷받침될 수 있다. 즉, 본 발명의 실시 예들 중 설명하지 않은 자명한 단계들 또는 부분들은 상기 문서들을 참조하여 설명될 수 있다. [57] 또한， 본 문서에서 개시하고 있는 모든 용어들은 상기 표준 문서에 의해 설명될 수 있다. 특히， 본 발명의 실시 예들은 IEEE 802.16 시스템의 표준 문서 인 P802.16e-2004, P802.16e-2005, P802.16.1, P802.16p 및 P802.16.lb 표준 문서들 중 하나 이상에 의해 뒷받침될 수 있다.
[58] 이하， 본 발명에 따른 바람직한 실시 형태를 첨부된 도면을 참조하여 상세 하게 설명한다. 첨부된 도면과 함께 이하에 개시될 상세한 설명은 본 발명의 예시 적인 실시형태를 설명하고자 하는 것이며, 본 발명이 실시될 수 있는 유일한 실시 형태를 나타내고자 하는 것이 아니다.
[59] 또한， 본 발명의 실시 예들에서 사용되는 특정 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
[60] 1. 매시브 MIMO 시스템
[61] 매시브 MIMO 시스템 구축에 있어서， 매시브 MIMO 수신 알고리즘의 개발 은 필수적이다. 기존 MIMO 시스템에 대비하여 매시브 MIMO 시스템에서의 수신 기는 다음 두 가지 측면에서 향상이 필요하다.
[62] 첫째로 매시브 MIMO 환경에서는 수신기가 동시에 수신해야 하는 데이터 스트림의 수가 증가한다. 동시에 처리해야 하는 데이터 스트림 수의 증가는 결국 수신기에서의 계산 복잡도 및 메모리 요구량의 증가로 이어지고， 이는 결국 시스 템 구현 비용 및 프로세싱 시간의 증가로 이어져 수신 시스템에 큰 부담을 준다. 기존 MIMO 수신 알고리즘의 수신 스트림 수에 따른 계산 복잡도 및 메모리 요구 량은 도 1과 도 2에 도시된 바와 같이 기하 급수적인 증가 속성을 보인다.
[63] 둘째로， 매시브 MIMO 환경에서는 간섭원의 수가 증가함에 따라， 향상된 간섭 제거 성능을 가진 수신 알고리즘이 요구된다. 매시브 ΜίΜΟ 시스템에서 기 지국이 수십 내지 수백 명의 사용자들에게 동시에 데이터를 전송하게 되면, 각 사 용자는 자신에게 전송되는 데이터 신호를 제외하고도 수십 개 이상의 다중 사용자 간섭 신호를 수신하게 된다. 따라서， 이들을 효율적으로 제거하기 위한 매시브 MIMO 수신 알고리즘이 필요하다. 또한, 밀집된 스몰 셀 환경까지 고려하게 되면， 주변 셀 및 주변 셀의 사용자들로부터 수신되는 간섭들의 효율적인 제거 또한 요 구된다. [64] 이러한 기술적 과제를 해결하기 위해서 아래와 같은 기술적 이슈 (technical issues)들이 고려되어야 한다.
[65] 먼저， 매시브 MIMO 환경에서의 계산 복잡도 및 메모리 요구량 증가에 대 해 설명한다. 송신기의 안테나수가 수신기의 안테나 수 보다 항상 많은 경우， 송 신기에서 보낼 수 있는 스트림의 수는 수신기의 안테나 수에 비례하여 증가한다. 이때， 수신기는 수신 신호로부터 각각의 스트림을 검출하기 위해 수신 필터를 사 용한다 . LTE 시스템의 경우, 필터는 매 서브프레임마다 재계산되어야 한다.
[66] 이러한 계산 과정으로 인한 부하는 계산 복잡도 및 메모리 요구량으로 정 량화 시킬 수 있다. 복잡도 및 메모리 요구량은 수신 스트림 수의 제곱 흑은 세제
N
곱에 비례한다. 따라서 수신 스트림 수 ( 가 클 경우 계산 복잡도 및 요구 메 모리는 급격하게 증가하게 되며 이는 도 1에 도시한 바 있다. 나아가， 하드웨어의 성능 (specification)은 워스트 케이스 (worst case)에 의해 결정되므로 하드웨어 구 현 비용 역시 스트림의 수 증가에 따라 크게 증가하게 된다.
[67] 이하에서는， 종래의 MIMO 수신기의 수신 알고리즘 및 /또는 필터에 따른 계산 복잡도 및 메모리 요구량에 대해 설명한다.
[68] MRC(Maximum Ratio Combining) 알고리즘은 가장 작은 계산 복잡도
( Ο(Λ^ ) ) 및 메모리를 요구한다. 그러나 MRC 알고리즘은 스트림들간의 간섭올 고려하지 않으므로 낮은 성능 (즉, 낮은 수신 SINR)을 제공한다.
[69] MMSECMinimum Mean Square Error) 필터는 선형 (linear) 검출 방법 중 가장 좋은 성능 (즉， 높은 수신 SINR)을 제공한다. 그러나 복잡도는 (^ )로 나 타나며 역행렬 연산을 위한 추가적인 ^^ ^2)만큼의 메모리를 요구한다. 앞서 설 명한 도 1 및 도 2 는 MMSE 필터의 수신 스트림 수 에 따른 복잡도 및 메모리 요구량을 나타낸다.
[70] MMSE 필터를 이용한 수신을 위해서는 채널 행렬에 대한 역행렬 연산이 필요하다. 이 역행렬의 크기는 수신 스트림 수에 의해 결정되는데， 예를들어 하이 퍼포먼스 FPGA(high performance Field Programmable Gate Array)가 15X15 역행렬을 구하는데 필요한 시간은 약 150^이다. 이러한 시간 지연은 LTE 채널 모델에서 가정한 코히어런스 타임 (coherence time) 500 의 약 30%에 해당한다. [71] 또한， MMSE 수신을 위한 역행렬 연산을 위해서는 새로운 메모리로 모든 채널 정보를 옮기는 과정이 필요하며， 이는 상당한 지연을 유발한다. 또한， 프로세 서가 역행렬 연산을 위해 메모리에 접근하는데 이는 추가적인 지연을 유발한다. 이러한 지연은 전체 시스템의 처리 시간을 크게 증가시킨다.
[72] 마지막으로， IC (Interference Cancellation) 필터는 비선형 (non— linear) 검 출 방법이며， IC의 한 예인 D-BLAST 수신기의 경우 최대 통신 용량에 해당하는 성능을 얻을 수 있다. 이보다 구현 복잡도가 낮은 V-BLAST 수신기의 경우 MMSE와 SIC의 결합된 형태로 구성되어 있다. 특히 MIMO-OFDM 환경에서 V- BLAST 수신기는 채널의 셀렉티비티 (selectivity)가 높을수록 최대 통신 용량과 근접한 성능을 보인다. 그러나 V-BLAST 역시 MMSE 필터를 바탕으로 하기 때 문에 MMSE보다 더 높은 복잡도 및 메모리를 요구 한다.
[73] 또한， IC 기법은 이전에 검출된 심볼과 레이어를 수신 신호로부터 제거 함 으로써 간섭을 제어한다. 따라서 이전에 검출된 값이 오류를 갖는 경우 이후 검출 성능이 크게 떨어지는 오류 전파 현상이 발생한다. 이러한 문제점올 보완한 다양 한 IC 알고리즘이 제안되었으나 기존보다 복잡도가 매우 커지는문제점이 있다.
[74] 도 3 은 본 발명과 관련하여 MIMO 환경에서 동일 셀 내의 단말간의 간섭 을 도시하는 도면이다. 도 4는 본 발명과 관련하여 MIMO 환경에서 인접 셀 간의 간섭을 도시하는 도면이다. 앞서 설명한 계산 복잡도와 메모리 요구량의 증가에 더하여， 매시브 MIMO 환경에서 발생하는 간섭에 대해 도 3 및 도 4 를 통해 설 명한다.
[75] 기지국의 안테나가 많은 경우, 하나의 기지국은 도 3 과 같이 다수의 단말 들을 동시에 지원할 수 있다. 이 경우 기지국이 단말 A 로 전송한 신호는 단말 B 에게 간섭으로 작용하게 되며， 마찬가지로 단말 B 로 전송한 신호는 단말 A 에게 간섭으로 작용하게 된다. 상기 간섭은 선호 신호 (desired signal)와 동일한 기지국 에서 전송되었으므로 동일한 패스 로스 (path loss)를 겪게 된다. 따라서， 간섭 신 호의 전력은 선호 신호의 전력과 비슷하게 수신되어 수신 SINR 이 급격히 감소하 게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기지국은 간섭올 최소화 하는 방향으로 MU-MIMO (Multi User-MIMO) 프리코딩을 수행할 수 있으나， 이 경우에도 채널 정보의 오류, 채널 에이징 (aging) 현상 및 코드북 크기의 제한 등으로 인해 다중 사용자 간섭을 완벽하게 제거하기는 어렵다. [76] 또한， 다중 샐 환경을 고려하면, 다양한 셀 간 간섭이 존재한다. 대표적으 로 도 4 와 같은 환경에서 단말 A는 기지국 B 로부터， 단말 B 는 기지국 A로부 터 간섭의 영향을 받는다. 특히 단말이 인접 셀과의 경계에 근접하는 경우， 단말 이 인접 기지국으로부터 받는 간섭은 더욱 크게 된다. 게다가 스몰 셀 (예를 들어， 마이크로 셀, 피코 셀, 펨토 셀 등)과 같이 셀들 간의 간격이 좁은 경우， 단말이 인접 기지국으로부터 강한 간섭을 받을 확를이 더욱 커진다.
[77] 매시브 MIMO 가 도입된 밀집된 다중 샐 환경을 고려할 때， MIMO 수신기 의 간섭 제거 능력 향상이 필수적이다. 특히， 강한 간섭이 존재하는 경우 IC (interference cancellation) 계열의 간섭 제거 수신 알고리즘이 필요한데, 기존 IC 수신기는 간섭원의 수보다 큰 수의 수신 안테나 수가 필요하다. 예를 들어， 수신 기에서 10 개의 간섭원을 제거하기 위해서는 11 개의 수신안테나가 필요하다. 층 분한 수의 안테나를 장착하기 어려운 소형 단말의 경우， 이러한 한계를 극복하기 위한 기술의 도입이 필요하다. 예를 들어, 다중 사용자 및 다중 셀 간섭에 대해 향상된 ISGnterference suppression) 기술이 적용되거나， 송신기에서 간섭 정렬 (interference alignment) 기술을 이용하여 간섭을 특정 신호 공간으로 정렬시킨 후 IC 계열의 수신기를 적용하여 제한된 수의 수신안테나로 많은 간섭원으로부터 의 간섭을 제거할 수 있다.
[78] 이어서， 이하에서는 상술한 문제점들과 관련하여 종래의 MIMO 수신기의 동작 알고리즘을 설명한다. 도 5 는 본 발명과 관련하여 단말에 할당되는 리소스 블록 (Resource Block, RB)의 구조를 도시하는 도면이다. 도 6 은 본 발명과 관련 하여 복수의 리소스 앨리먼트 (ResourCe Element, RE)들이 형성하는 RE 그룹을 도시하는 도면이다. 도 7 은 본 발명과 관련하여 종래의 MIMO 수신기 동작 과정 을 도시하는 도면이다.
[79] 도 5는 특정 단말에 할당된 하나의 RB를 도시하며， 세로축 /가로축은 각각 주파수 /시간 축을 나타낸다. 하나의 RB 는 ^一 개의 RE 들로 구성되어 있으 몌 각각의 RE에서 수신 신호는 아래의 수학식 1과 같이 표현된다.
[80] 【수학식 1】
V = G s + i + w 1 = 0 NRBNDL - 1 [81] 수학식 1 에서 / 은 RE 의 인덱스를 표현하며, ! 은 수신기에서
DMRS(De— Modulation Reference Signal)을 통해 추정한 채널을 의미하며, S/은
T w w 전송신호， 1 은 간섭올 나타낸다. 1 은 white noise 를 나타내며 1 의
Covariance 행렬은 w 이다.
[82] 한편, 앞서 설명한 바와 같이 수신기는 수신 신호로부터 채널의 영향을 제 거하기 위해 MMSE (Minimum Mean Square Error) 필터를 사용할 수 있다. MMSE 필터를 이용하여 수신 신호로부터 검출한 전송 신호는 다음의 수학식 2와 같이 표현된다.
[83] 【수학식 2】
Figure imgf000013_0001
[84] 수학식 2 에서 B '은 MMSE 필터를 나타내며, S/은 MMSE 필터를 통해 추정된 전송 신호이다. 공분산 (covariance) 행렬 R/은 R/ = 1^ +예로 정의된 다. 이 때 MMSE 필터를 이용하여 전송 신호를 추정하기 위해 필요한 복소수 곱 하기의 계산 복잡도는 개략적으로 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.
[85] 【수학식 3】
Figure imgf000013_0002
[86] 매시브 MIMO 의 경우 수신 안테나 ( )가 많으며， 이 경우 최대 수신 안 테나 수만큼 스트림 ( ^ )올 전송 받을 수 있다. 이 경우 수신기의 통신 용량을 최 대 s배만큼 향상 시킬 수 있으나, 복잡도는 스트림 수의 세제곱 ( " ^ ' ^ )에 비례하여 급격하게 증가한다. 따라서， 수신 스트림 수가 많은 경우에 성능 저하를 최소화 하면서도 낮은 복잡도로 처리할 수 있는 수신기가 필요하다.
[87] 한편， 도 6은 도 5의 RB 의 일부분을 나타내며， 여러 개의 RE들로 구성 되는 RE 그룹을 도시한다. RE 그룹 내에서 각 RE들의 채널들은 서로 상관관계를 가질 수 있다. 특히 도플러 효과가 작은 경우 (수신기가 천천히 이동하거나 고정 되어 있는 경우) 동일한 가로축에 위치한 RE 들의 상관관계가 크다. 한편， 채널의 전력 지연 분산 (power delay spread)이 적은 경우， 동일한 세로축에 위치한 RE 들의 상관관계가 크다. 만약, 도플러 효과가 작고 채널의 전력 지연 분산이 작은 경우 도 6 에 도시된 모든 RE들의 상관관계는 크게 된다. 도 6 의 경우 중심 RE 와 주변 RE 와의 상관관계를 음영의 진하기로 도시하였다. 즉， 각 RE 의 음영이 어두울수록 중심 RE와의 상관관계가 크며, 반대로 옅을수록 상관관계가 작다.
[88] 도 7 에 도시된 바와 같이, 기존의 MIMO 수신기는 이러한 RE 간의 상관 관계를 고려하지 않고 각각의 RE 마다 동일한 과정을 수행하여 전송 신호를 검출 하였다. 즉， 종래의 MIMO 수신기는 수신 신호에 대해 각 RE 마다 채널 정보 Gi 로부터 필터 Bi를 계산하고 (710)， 각각의 RE에 대해 전송 신호를 검출하여 디코 딩하는 과정 (720)을 거쳤다. 그러나, 이러한 종래의 수신 알고리즘은 상술한 바와 같이 매시브 MIMO 환경에서 스트림 수의 증가에 따른 계산 복잡도와 메모리 요 구량의 증가를 고려할 때 개선될 필요가 있다.
[89] 이하에서는， 상술한 RE 들 간의 상관관계를 이용하여 기존 알고리즘과 동 일한 성능을 제공하면서도 더 작은 복잡도를 갖는 알고리즘에 따라 동작하는 MIMO 수신기를 제안한다.
[90] 2. 전처리 필터를 이용한 MIMO 수신기의 동작 방법
[91] 도 8 은 본 발명의 일 실시 예에 따라 전처리 필터를 이용하는 MIMO 수 신기의 동작 과정을 도시하는 도면이다.
[92] 전처리 필터를 이용하는 MIMO 수신기는 도 6 에서 설명한 바와 같이， 채 널 간의 상관관계가 상대적으로 큰 복수의 RE 들을 하나의 RE 그룹 (N 의 크기를 갖는)으로 설정한다. 이하에서， RE 그룹 내의 ^번째 RE 의 수신 신호로부터 수신 신호 검출기 (예를 들어， MMSE 필터)를 이용하여 검출된 신호 S/를 '검출 신호'라 정의한다. 도 7 에서 설명한 MIMO 수신기의 경우, 수신 신호로부터 검출 신호를 검출하는 과정에서 레이어 수가 큰 경우 도 1 과 같은 복잡도 문제가 발생한다. 이러한 복잡도를 줄이기 위하여， 제안하는 MIMO 수신기는 MMSE 필터를 직접 계산하여 RE 그룹 내의 RE 들의 검출 신호를 검출하는 대신， 수치해석 알고리즘 (예를 들어 CG Conjugate Gradient) 알고리즘)을 이용한다. [93] 이하에서， 은 RE 그룹 내의 1 번째 RE의 MIMO 채널을 바탕으로 생성 된 '전처리 필터 (또는， 가속 필터) '를 의미한다. 상술한 수치해석 알고리즘은 반복 계산 과정을 통해 해를 찾으며， 각 반복 시마다 계산되는 해가 정확한 답에 가까 워진다. 이러한 반복 계산 과정에서 전처리 필터 를 활용하는 경우， MIMO 수 신기는 적은 반복 수 (즉， 빠른 속도로)만으로도 원하는 해를 찾을 수 있다.
[94] 그러나， 상술한 바와 같이 원하는 해를 찾기 위한 속도를 층분히 빠르게 하기 위한 전처리 필터를 생성하는 것 또한 높은 복잡도를 요구한다. 따라서， RE 그룹 내에서 모든 RE 들에 대해 각각 전처리 필터를 구하는 계산 복잡도를 낮추 기 위해， 특정 RE (예를 들어， 상술한 1 번째 RE)에서 전처리 필터를 생성하고 RE 그룹 내의 다른 RE들이 이를 공유하여 사용할 수 있다. 즉 RE 그룹 내의 RE들 이 검출 신호를 검출하는 과정에서 수치해석 알고리즘은 동일한 전처리 필터를 활 용한다. 상술한 특정 RE (또는, 1 번째 RE)를 '기준 RE'로 정의할 수 있으며， 이는 단순히 전처리 필터를 계산하는 기준이 되는 RE를 의미하고 RE 그룹 내에서 RE 의 순서나 인덱스와는 관계가 없다.
[95] 따라서, 그룹 내의 RE 간의 채널 상관관계가 큰 경우， 제안하는 MIMO 수 신기는 하나의 RE 로부터 생성한 전처리 필터 (810)를 RE 그룹 내의 모든 RE 에 서 공유하며, 수치해석 알고리즘은 전처리 필터를 이용하여 검출 신호 생성한다 (820, 830， 840). 이에 따라， 종래의 MIMO 수신기보다 적은 복잡도만으로도 동일 한 성능을 구현할 수 있다. RE 그룹 내에서 1 번째 RE 와 다른 RE 간의 채널 상 관관계가 클수톡 이러한 반복 속도 단축 효과는 크게 나타난다.
[96] 도 9과 도 10은 전처리 필터를 활용하는 MIMO 수신기가 검출 신호를 검 출하는 과정을 개념적으로 도시한 도면이다. 도 9 는 수신 신호 검출기 (또는， 수신 필터)를 공유하는 방식에 따라 동작하는 MIMO 수신기의 검출 신호 검출 과정을ᅳ 도 10 은 상술한 전처리 필터를 공유하는 방식에 따라 동작하는 MIMO 수신기의 검출 신호 검출 과정을 도시한다. 도 9 와 도 10 에서 화살표는 수치해석 알고리 즘이 계산을 반복하는 각각의 과정을 의미한다.
[97] 먼저, 도 9 에서 원들의 중심 (920)은 MIMO 수신기가 원하는 해， 즉 정확 한 검출 신호를 의미한다. 검출 신호가 정확한 해로부터 다소 차이가 있는 경우 (910), 수치해석 알고리즘은 여러 번의 반복 과정을 거쳐야 정확한 답 (920)에 도 달할 수 있다. 반면, 검출 신호가 정확한 해에 상대적으로 가까운 경우 (930, 940) 적은 횟수의 반복만으로도 정확한 답 (920)을 찾아낼 수 있다 (950). 따라서， 수신 필터 공유 방식에 따라 동작하는 MIMO 수신기는 수신 필터를 공유함으로써 검출 신호의 초기 값이 정확한 답과 가깝게 되는 (즉， 적은 오차를 갖는) 방향으로 동작 한다.
[98] 반면에， 도 10 에서 전처리 필터를 공유하는 방식에 따라 동작하는 MIMO 수신기는 검출 신호의 초기 값을 원하는 답 (즉， 원의 중심 (1020))과 가깝게 계산 하는 것 보다는 반복 회수를 줄이는 방향으로 동작한다. 즉， 제안하는 방식에 따 른 MIMO 수신기는 수치해석 알고리즘의 원하는 답 (1020)과 상대적으로 큰 차이 를 갖는 초기 값이 계산된다 하더라도 (1010)， 도 9 에 비해서 상대적으로 적은 회 수의 반복 (1030)만으로 원하는 답을 찾아낼 수 있다. 다시 말해서, 도 10 에서의 MIMO 수신기는 수치해석 알고리즘의 반복 계산에 따른 수렴 속도를 급격하게 증 가시켜 복잡도를 낮추는 방향으로 동작한다.
[99] 이하에서는， 이러한 MIMO 수신기가 전처리 필터 \^을 생성하는 구체적인 실시 예에 대해 설명한다.
[100] 첫 번째 실시 예에 의하면， 전처리 필터는 야코비 (Jacobi) 방식， 가우스-시 델 (Gauss— Siedel) 방식, SQR 프리컨디셔닝 (SQR preconditioning) 방식， 불완전 콜레스키 인수분해 (incomplete Cholesky factorization) 방식 등 다양한 알고리즘 에 의해 생성될 수 있다.
A
[101 ] 먼저， 기준 RE(1 번째 RE)의 MIMO 채널을 바탕으로 임의의 행렬 1은 아래의 수학식 4와 같이 정의될 수 있다.
[102] 【수학식 4】
Figure imgf000016_0001
A
[103] 수학식 4 에서， 행렬 1은 양정치행렬 (positive definite matrix)이고 대칭 성을 가지므로， 아래의 수학식 5와 같이 분해할 수 있다.
[104] 【수학식 5】
Ax = Lx + Di + [105] 수학식 5 에서 Ll은 하삼각행렬 (l0wer triangular matrix)이고， 이은대 각 행렬 (diagonal matrix)이다. 수학식 5 에서， 상술한 여러 가지 방식 중 3 가지
V
방식에 따른 전처리 필터 1를 정의할 수 있다. [106] 야코비 방식: Vi Di 1
[107] 가우스—시델 방식: Vi = (Li + D> )
[108] SQR프리컨디셔닝 방식: V^ ^^ + wD, ) ( w은 임의의 상수)
[109] 상술한 방식들 중에서, 가우스 -시델 방식과 SQR 프리컨디셔닝 방식은 실 제 역행렬을 계산하여 전처리 필터 Vl을 명확하게 표현할 수 있다. 그러나， 역행
V
렬을 구하는 계산 복잡도를 줄이고자 하는 경우 1을 정확히 계산하는 대신 아래
V
의 수학식 6에 따른 역대입 (back substitution) 과정을 통해 1을 계산해낼 수도 있다.
[110] 【수학식 6】
X = V_1y→ Vx = y
[111] 수학식 6 에서 V가 하삼각행렬이면 수학식 6 의 해인 X는 수학식 6 의 오른쪽 식으로부터 순차적으로 계산될 수 있다.
[112] 상술한 세 가지 방식에 더하여， 불완전 콜레스키 인수분해 방식이 적용되 는 경우 수학식 5의 ""^은 아래의 수학식 7과 같이 불완전 콜레스키 팩터 ^로 분해될 수 있다. 1"1은 하삼각행렬이다.
[113] 【수학식 71
H
[114] 불완전 콜레스키 인수분해 방식은 완전 콜레스키 인수분해 (complete
A
Cholesky factorization) 방식에 비해 적은 복잡도로 1을 분해할 수 있지만， 근 사화된 하삼각행렬이 정의된다. 불완전 콜레스키 인수분해 방식의 경우， 전처리
V
필터 1은 아래의 수학식 8과 같이 정의된다.
[115] 【수학식 8】
Figure imgf000017_0001
[116] 수학식 8 에 따른 전처리 필터 1 또한， 직접 역행렬을 계산하여 정확히 표현될 수도 있고, 역대입 과정에 따라 계산 및 표현될 수도 있다.
V
[117] 본 발명의 실시 예에 따른 전처리 필터 1은 상술한 네 가지 방식 이외에 도 다양한 방식에 따라 계산되고 정의될 수 있다. 예를 들어, 'Iterative Methods for Sparse Linear Systems'와 같은 문헌에 소개된 여러 가지 방식과 알고리즘들
V
이 전처리 필터 1를 계산하는 과정에 활용될 수 있다.
V
[118] 전처리 필터를 생성하는 두 번째 실시 예로, 전처리 필터 1은 RE 의 MIMO 채널의 특성을 이용하여 생성될 수 있다. 상술한 첫 번째 실시 예에 따라
Al올 계산하기 위해서는 행렬 X행렬의 연산 ( G^G' ) 과정이 요구된다. 이러한 연 산 과정의 계산 복잡도를 개선하기 위해， 두 번째 실시 예에서는 RE 의 MIMO 채 널을 활용하여 적은 복잡도로 Al을 계산한다.
[119] 구체적으로 설명하면, 기준 RE 에서 GiGi은 아래 수학식 9 의 대각 행렬
Ζι으로 근사화될 수 있다.
[120] 【수학식 9
[121 ] 수학식 9 의
Figure imgf000018_0001
근사화 과정은 스트림의 수 ( 많아지고 채널 요소 간의 상관관계가 작을수록 정확해진다. 이러한 근사화 과정은 매시브 MIMO 환경에서 의 채널 특징에 따라 비대각행렬 성분 (off-diagonal term)들을 0 으로 근사화할
Δ
수 있다는 점에 기인한다. 상술한 근사화 과정에 따라, 행렬 1은 수학식 10 의 대각 행렬로 정의될 수 있다.
[122] 【수학식 10】 A1 = Z1 +R
[123] 이어서, 수학식 10 의 ^은 대각 성분만으로 표현될 수 있기 때문에， 수
A
학식 10 의 1에 대하여 첫 번째 실시 예에서 설명한 야코비 방식을 적용하여
V
전처리 필터 1가 계산될 수 있다. 두 번째 실시 예의 경우， 근사화 과정에서의 오차가 큰 경우 수치해석 알고리즘의 반복 회수가 줄어드는 양은 크지 않을 수 있 다. 즉, 원하는 답에 수렴하는 속도가 크게 증가하지 않을 수 있다.
[124] 이어서, 전처리 필터를 생성하는 세 번째 실시 예를 도 11 과 함께 설명한 다. 도 11 은 본 발명과 관련하여 MIMO 수신기가 전처리 필터를 생성하는 일 예 를 도시하는 도면이다. [125] 세 번째 실시 예에서는， 첫 번째 실시 예에서의 ^ι^ι、과의 오차가 작은 Ζι을 찾아， 두 번째 실시 예에서 제안한 방법을 활용한다. 예를 들어, MIMO 채 널 행렬 ^1이 도 11 에 도시된 m o, H20, 1130 에 그려진 형태의 행렬 1로 근사화되는 경우， Al을 계산하기 위한 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 도 11 에서 검은색 성분은 0 이 아닌 값을， 하얀색 성분은 ◦ 값을 각각 나타낸다. 즉， 채널 행 렬의 각각의 성분의 크기를 소정의 임계값과 비교하여， 임계값 보다 작은 성분의 채널 크기는 0으로 근사화한다. 이때, 근사화된 1의 탱크가 1과 같아야 한다.
V
[126] 이상에서는 전처리 필터 1를 계산하는 세 가지 실시 예에 대해 설명하였 으며, 이하에서는 전처리 필터를 활용하여 검출 신호를 검출하는 수치해석 알고리 즘에 대해 설명한다.
[127] 수치해석 알고리즘은 RE 그룹 전체에 대하여 검출 신호를 검출하고 생성 하기 위한 MMSE, ZF(Zero Forcing), IRCClnterference Rejection Combining), BLAST 알고리즘 등의 역행렬 연산을 대체한다. 제안하는 수치해석 알고리즘은 TR 36.866 for NAIC vl.1.0에 기술된 모든 MIMO 수신기에 적용될 수 있다. 이 러한 수치해석 알고리즘은 상술한 역행렬 연산만을 대체하는 알고리즘이므로， 종 래의 MIMO 수신기 보다 복잡도가 개선되면서도 동일하거나 유사한 수준의 검출 성능을 나타낸다. [128] 수치해석 알고리즘으로 CG conjugate gradient), Newton method, steepest descent method 등의 알고리즘이 활용될 수 있다. 수치해석 알고리즘은
V
상술한 전처리 필터 1를 이용하여 적은 반복 횟수로 (즉， 빠른 속도로) 해를 산 출하며, 전처리 필터를 생성한 기준 RE 와 다른 RE 간의 상관관계가 클수록 반복 횟수의 감소 효과는 크게 나타난다.
[129] 도 8 과 CG 알고리즘을 예로 들어 수치해석 알고리즘을 구체적으로 설명 한다. CG 알고리즘은 기결정된 정확도를 도출할 때까지 반복적으로 연산하는 알 고리즘이며, 컨버징 알고리즘 (converging algorithm)으로서 알고리즘의 반복에 따 라 오차가 줄어드는 방향으로 결과가 도출된다.
[130] 먼저, MIMO 수신기는 상관관계가 일정 이상인 복수의 RE 들을 묶어 도 6 과 같은 하나의 RE 그룹을 형성한다. RE 그룹에 포함된 어느 하나의 RE 가 기준 RE (첫 번째 RE)가 되며， MIMO 수신기는 기준 RE 의 MIMO 채널을 이용하여 전 처리 필터를 생성한다. 기준 RE 는 RE 그룹에서 시간축 /주파수축 상 가장 중심에 가까운 RE가 될 수 있으나, 이러한 예에 한정되는 것은 아니다.
V
[131] MIMO 수신기는 기준 RE 의 전처리 필터 1에 기초하여, RE 그룹 내의 다른 RE 들에 대하여 수치해석 알고리즘 (CG 알고리즘)을 이용하여 검출 신호 S/ 를 생성한다. CG 알고리즘은 아래의 수학식 11과 같은 형태로 구현될 수 있다.
[132] 【수학식 11】
Figure imgf000021_0001
g(0)=b-t
Figure imgf000021_0002
t = G G,d (0 +Rd i(0
Figure imgf000021_0003
d( ) t
S = (l) +a(i)d(i)
(+1) = () - (i)\
Figure imgf000021_0004
end while
sz = s(→
； ('ᅳ)
[133] 수학식 11 에서 S 는 수치해석 알고리즘의 z번째 반복에서 추정된 전송 신호이다. 0 번째 반복의 전송 신호， 즉 초기값 S(0)은 모든 엔트리 (entry)가 1 로 구성된 백터로 설정된다. ('),
Figure imgf000021_0005
b(') 은 해를 구하기 위한 임시 백터를 나 타내며， ^， 2은 상기 임시 백터들의 관계를 결정하는 함수이다. (') 백터는 그 라디언트 백터 (gradient vector)이며， 반복 수행 알고리즘이 정확한 답으로 진행하
„( „( ) 는 가장 빠른 방향을 나타낸다. 이때, 갱신된 g 백터와 초기에 생성된 g 백 터와의 차이가 특정 임계값 미만인 경우, 알고리즘의 반복이 멈추게 된다. 즉， 상 기 g 백터의 크기를 통해, 직접 MMSE 필터를 산출해 구한 결과와 2 차 신호
(
와의 오차 크기를 간접적으로 알 수 있다. 만약， g 값이 0 인 경우， 2 차 신호 와 MMSE 필터를 이용하여 구한 결과와의 차이는 0이 된다.
[134] 수학식 11 에서 ^ 는 상기 알고리즘의 종료 시점을 결정하며， 알고리즘이 목표하는 정확도를 의미할 수 있다. δ 는 시스템에 의해 자동적으로 결정되거나 사용자의 입력에 따라 결정될 수 있다. 5 가 작을 수록 알고리즘의 반복이 많이 수행되는 반면 결과의 정확도가 높고， 가 클 수록 알고리즘의 반복이 적게 수 행되지만 결과의 정확도는 떨어진다. 즉， ^ 의 크기에 따라 CG 알고리즘을 이용 하여 구한 해와 MMSE 필터를 이용하여 구한 해와의 허용 오차가 결정된다. MIMO 수신기는 ^ 를 조절함으로써 복잡도와 성능 간의 트레이드 오프 (trade¬ off)를 제공할 수 있다. 한편， CG 알고리즘은 반복수가 정방행렬의 크기와 같아지 는 경우， CG 알고리즘을 통해 얻은 해와 MMSE 필터를 이용하여 구한 해와 동일 하게 된다.
[135] 일 실시 예에 의하면, MIMO 수신기는 수치해석 알고리즘의 반복 횟수를 제한함으로써 검출 신호를 검출하는 데에 소요되는 '최대 시간을 제한할 수 있다. MIMO 수신기가 특정 RE 의 신호를 검출하는 데에 필요한 시간이 다른 RE 보다 상대적으로 긴 경우, 전체 시스템의 총 처리 시간에 영향을 주게 된다. 이러한 상 황을 방지하기 위하여, 검출 신호를 검출하는 시간을 특정범위 안으로 제한할 수 있다.
[136] 검출 시간은 수치해석 알고리즘의 반복 횟수를 제한함으로써 함께 제한될 수 있다. 즉， 수치해석 알고리즘의 각 반복 수행에 소요되는 시간은 일정하므로， 반복 횟수를 제한함으로써 MIMO 수신기는 반복 시간을 조절할 수 있다. 한편， 반 복 횟수를 제한하는 것은 CG 알고리즘을 통해 구한 해와 MMSE 필터를 이용하 여 구한 해와의 오차가 커질 수 있어, 성능 열화 처리 시간 간의 트레이드 오프로 작용할 수 있다.
[137] 도 12 는 전처리 필터가 적용되는 또 다른 실시 예의 MIMO 수신기 동작
V
과정올 도시하는 도면이다. 도 12 에서는 전처리 필터 1를 생성하는 또 다른 실 시 예를 설명한다. V
[138] 도 12에서, 전처리 필터 1은 RE 그룹 내의 전체 RE의 채널을 이용하여
V G
계산된다. 예를 들어， 1은 아래의 수학식 12 에서 계산되는 를 바탕으로 생 성될 수 있다.
[139] 【수학식 12]
Figure imgf000023_0001
[140] 수학식 12에서 N은 RE 그룹 내의 RE의 개수를 의미하며, W/은 각 채널 행렬에 대한 가중치를 의미하고， 인 경우 6 는 전체 채널행렬의 평균으로 정의된다. MIMO 수신기는 수학식 12 에서 계산된 채널행렬 에 기초하여 RE
V
그룹 전체에 공유될 전처리 필터 1를 계산한다 (1210). 이어서， MIMO 수신기는
V
전처리 필터 1를 이용하여 각 RE들에 대한 검출 신호를 검출한다 (1220， 1230, 1240).
V
[141] 이상의 도 8 내지 도 12 에서는 MIMO 수신기가 전처리 필터 1를 생성
V
하는 실시 예와 1를 이용하여 검출 신호를 생성하는 실시 예에 대해 설명하였다. 이하의 도 13 내지 도 15 에서는 전처리 필터를 RE 그룹 내에서 공유하는 실시 예에 더하여， RE 그룹 내에서 수신 필터가 공유되는 실시 예를 설명한다.
[142] 도 13 은 전처리 필터가 적용되는 또 다른 실시 예에 따른 MIMO 수신기 의 동작 과정을 도시하는 도면이다. 도 13 에서는 도 8 과 달리， MIMO 수신기가
G V
RE 그룹 내의 기준 RE 의 채널 을 바탕으로 전처리 필터 1와 수신 필터
1를 생성한다 (1310). 1과 1은 RE 그룹 내의 모든 RE 에 공유되며， MIMO r>
수신기는 수신 필터 1를 이용하여 수신 신호로부터 1 차 신호를 검출한다 (1320,
V
1330). 이어서， MIMO 수신기는 전처리 필터 1와 각 RE 의 고유 채널에 기반한 수치해석 알고리즘을 활용하여 1차 신호를 보상하는 과정을 거쳐 2차 신호를 검 출한다 (1340, 1350, 1360).
[143] 상술한 과정을 아래의 수학식 13을 참조하여 구체적으로 설명한다.
[144] 【수학식 13】
»>쎄
S(0)二 B)b
g(0) = b-t
• d(0)-V. {0)
w
Figure imgf000024_0001
t = GfG,d(0+Rd(0 a (0
d (0
Figure imgf000024_0002
dC^L) = Vig( )+^ +i)d( end while
s 二 S(→
[145] 수학식 13에서, 는 기준 RE의 채널을 바탕으로 생성된 수신 필터 ΰι 를 이용하여 번째 RE 의 수신 신호로부터 검출된 1 차 신호를 나타낸다. 수학식
V
13 의 수치해석 알고리즘은 기준 RE 로부터 생성된 전처리 필터 1을 이용하여
1 차 신호를 보상하여 2 차 신호 S/를 생성한다. 기준 RE 와 RE 그룹 내의 다른 RE 간의 상관관계가 크다면， 공용 수신 필터 Bl를 이용하여 검출된 1 차 신호는 MMSE 필터를 직접 이용하여 구한 해와 유사하며， 수치해석 알고리즘이 전처리
V
필터 1를 이용하여 1 차 신호를 보상하여 2차 신호를 검출하는 과정은 더 빠르 게 수행된다. 반대로， 상관관계가 작다면 1 차 신호는 MMSE 필터를 직접 이용하 여 구한 해와 오차가 크며, 2차 신호를 검출하는 과정 또한 전처리 필터를 이용하 지 않은 경우와 큰 차이가 없게 된다.
V
[146] 한편, 이하에서는 도 13 의 실시 예에서 전처리 필터 1를 구하는 실시 예에 대해 설명한다. 도 13 에서는 도 8 과 달리 RE 그룹 내에서 공유되는 공용 수신 필터 Βι가 계산되기 때문에, 전처리 필터 Vl를 계산하는 과정이 도 8 과는 달라질 수 있다.
A
[147] 먼저， 기준 RE 의 채널을 바탕으로 임의의 행렬 1를 수학식 14 와 같이 정의한다.
[148] 【수학식 14】
Figure imgf000025_0001
[149] 수학식 14 에서 Al1으은 공용 ^수Λ신ΐ S필]터J 1과τΐ ¾역S행fl ¾렬 J관2}-계7] ( B1ι =_ AΛlι )에 있
A
다. MIMO 수신기는 1 행렬을 바탕으로 아래의 세 가지 실시 예에 따라 전처리 필터 Vl를 정의할 수 있다.
V B
[150] 첫째로, 전처리 필터 1는 공용 수신 필터 1의 역행렬이 될 수 있다. 즉， 공용 수신 필터 Bl가 곧 전처리 필터 Vl가 될 수 있다. 본 실시 예는 수학식 15 와 같이 표현되며， ΜΙΜΟ 수신기는 공용 수신 필터 1이 계산되면 이를 그대로 전처리 필터로써 사용한다. 공용 수신 필터와 전처리 필터가 동일하므로 ΜΙΜΟ
V V
수신기는 추가적으로 1를 계산할 필요가 없으며， 1을 계산하고 저장하는 데에 요구되는 메모리가 필요 없게 된다.
[151 ] 【수학식 15] [152] 둘째로， MIMO 수신기는 완전 콜레스키 인수분해 (complete Cholesky
A V
factorization) 방식에 따라 1을 분해하여 전처리 필터 1를 계산할 수 있다. 이러한 과정은 아래의 순서에 따라 세 단계를 거쳐 수행된다. [153] i) Al " L'L'/ ( Ll은 하삼각행렬) [154] Π) B' = « L;'
U55녜 쒜 '，
[156] 역대입 연산 과정이 이용되면， Π) 과정에서 하삼각행렬 Ll의 역행렬을 구 하는 과정은 생략될 수 있다. 즉, 두 번째 방식에서는 Βι) ^^ 적용함에 있어서 역대입 연산 과정을 활용하여 복잡도를 경감시킬 수 있으며， 이러한 경우 전처리
V, Β
필터 1 및 공용 수신 필터 1를 만드는 전체 과정 중 주요 복잡도는 i) 과정에 서 발생한다.
[157] 한편， iii) 과정은 ！〜 1 과정의 근사화를 통해 듬성듬성 (sparse)한 전처 리 필터 (행렬 대부분의 원소가 0 인 행렬)를 생성하는 과정이다. 이러한 과정은， 전처리 필터가 sparse 필터인 경우, 수치해석 알고리즘의 반복마다 발생하는 계산 복잡도가 크게 줄어들기 때문이다.
[158] 마지막 세 번째 방법으로， 불완전 콜레스키 인수분해 (incomplete Cholesky
V
factorization) 방식에 따라 전처리 필터 1가 계산될 수 있다. 이러한 과정은 아 래의 순서에 따라 세 단계를 거쳐 수행된다.
A ~ T iH f
[159] 0 ^1"1 은 하삼각행렬)
[160] ii) 1 ^ 1 ^ 1 [161] iii) 1 1 V B
[162] 두 번째 실시 예에서 전처리 필터 1 및 공용 수신 필터 1를 만드는 과 정의 주요 복잡도는 i) 과정에서 발생한다. 따라세 세 번째 실시 예에서는 0 과정 에서 완전 콜레스키 인수분해를 이용하는 대신 불완전 콜레스키 인수분해를 이용 하여 Ll를 계산한다. [163] ^를 바탕으로 전처리 필터 Vl 및 공용 수신 필터 ^를 계산하는 경우, 두 번째 실시 예에서와는 달리 기준 RE 에 대해서도 보상 과정을 거쳐 2 차 신호
β
를 계산해야 한다. 이는， 1 자체가 근사화된 역행렬이기 때문에， 기준 RE 에 대 해서도 오차가 발생할 수 있기 때문이다. 결과적으로， 상술한 세 가지 실시 예 중 세 번째 실시 예는 공용 수신 필터와 전처리 필터 생성에 가장 작은 복잡도가 요 구되지만, 보상 과정에서 각 반복 횟수는 가장 많이 소요될 수 있다.
[164] 상술한 실시 예들은 단순한 예시에 불과하며， 이러한 방법들 이외에도 다 양한 방법에 따라 전처리 필터와 공용 수신 필터가 정의될 수 있다.
[165] 한편, 도 13 과 관련하여 이상에서 설명한 실시 예와는 달리， RE 간의 채 널 상관관계에 따라 전처리 필터와 RE 의 고유 채널을 이용한 보상 과정 (1340, 1350)은 생략될 수도 있다. 즉, 기준 RE 와 다른 RE 간의 상관관계가 층분히 크
r
다면， 공용 수신 필터 1을 이용하여 검출된 1 차 신호의 오차가 상대적으로 작 다. 이와 같이 RE의 1 차 신호의 오차가 최종 결과의 성능에 미치는 영향이 작다 고 예상되는 경우, 1차 신호에 대한 보상 과정이 생략되고 1차 신호는 곧바로 디 코더 (1370)로 입력된다, 즉, 보상 과정에 요구되는 계산 복잡도와 메모리 요구량 이 감소할 수 있다.
[166] 도 14 는 전처리 필터를 활용하는 또 다른 방식의 MIMO 수신기 동작 과
r>
정올 도시하는 도면이다. 도 14 에서는 공용 수신 필터 1를 활용한다는 측면에 서는 도 13 과 유사하다. 그러나， 도 14 의 실시 예에서는 기준 RE 의 채널을 바
V
탕으로 전처리 필터 1 를 계산하는 것이 아니라， RE 그룹 내의 각 RE 들의 고 유 채널을 이용하여 각각의 RE 에 대해 전처리 필터를 계산한다. 1 차 신호의 보 V
상 과정은 1이 아닌 각각의 RE 의 고유 채널을 기반으로'생성된 전처리 필터를 이용하여 수행된다.
[ 167] 구체적으로 설명하면， MIMO 수신기는 기준 RE 의 채널을 바탕으로 공용
r> r
수신 필터 1를 계산한다 ( 1410) . 1은 RE 그룹 내의 RE들에 공유되어 1 차 신 호를 생성하는 데에 활용된다 ( 1430). 한편， 1 차 신호에 대한 보상 과정에 앞서 IMO 수신기는 각각의 RE 들의 고유 채널을 바탕으로 전처리 필터를 생성한다 ( 1440, 1460). 즉， 2번째 RE에 대해서는 (32를 바탕으로 V2를 계산하며 ( 1440)， N 번째 RE에 대해서는 0^을 바탕으로 ^를 계산한다 ( 1460).
[ 168 ] 각각의 RE 에 대해 고유의 전처리 필터를 생성하는 과정은 앞서 도 8 내 지 도 13에서 설명한 실시 예들이 적용될 수 있다. 이어서， MIMO 수신기는 각각 의 RE 에 대해 생성된 고유의 전처리 필터를 이용하여 수치해석 알고리즘에 기반 한 보상 과정을 수행한다 ( 145으 1470). 보상 과정을 거쳐 생성된 2차 신호 ( 1480) 는 디코더 ( 1490)로 입력되어 처리된다.
[ 169 ] 도 14 의 실시 예에 의하면， 각각의 RE마다 전처리 필터가 생성되기 때문 에 추가적인 복잡도가 요구된다. 그러나， RE 간의 채널 상관관계가 낮은 경우， 도 8 내지 도 13 의 방식에 따라 전처리 필터를 공유하는 실시 예는 보상 과정의 반 복 횟수가 증가하게 된다. 이에 따라， 도 14 의 고유의 전처리 필터를 활용하는 실시 예가 전체 복잡도와 계산 과정에 소요되는 시간을 줄이는 데에 더욱 효과적 이다.
[ 170] 나아가， 역대입 연산 과정을 가정하는 야코비， 가우스-시델， SQR 프리컨디 셔닝 방식에 따라 전처리 필터를 생성하는 경우 전처리 필터를 계산하는 과정에서 발생하는 복잡도 증가를 최소화할수 있어， MIMO 수신기에게 큰 부담이 되지 않 는다. 한편 사이즈 N인 하삼각 역행렬을 역대입 과정으로 처리하는 경우， 복잡도 는 N2 보다 작다.
[ 171 ] 도 15 는 종래 기술과 전처리 필터를 적용하는 경우의 계산 복잡도를 비교 하는 그래프이다.
[ 172 ] 도 15 에서 그래프에 사각형이 표시된 곡선은 RE 그룹 내의 전체 RE 에 대해 각각 MMSE 필터를 이용하여 신호를 검출하는 경우의 계산 복잡도를 도시
V
한다. 별이 표시된 곡선은 RE 그룹 내에서 전처리 필터 Y l가 공유되는 경우를， V
삼각형이 표시된 곡선은 RE 그룹 내에서 1는 공유되지 않지만 공용 수신 필터 o
1가 공유되어 보상 과정이 수행되는 경우를 각각 도시한다. 도 15 에서 시각적 으로 확인할 수 있듯이, 이상에서 제안한 MIMO 수신기는 수신 스트림의 수가 많 을 수록 더 많은 복잡도 이득을 가진다.
[173] 이상에서 설명한 실시 예들에 따르면， RE 그룹 내에서 모든 RE 들의 상관 관계가 1인 경우， 각 RE들의 수신 필터 ^은 기준 RE의 수신 필터 ^와 동일 해진다ᅳ 따라서， 1만을 사용하더라도 1차 신호는 성능 저하 없이 디코더로 입력 될 수 있다. 이에 따라, RE 그룹 내에서 하나의 수신 필터만을 구하면 되어， 전체 계산 복잡도는 1/Ν (Ν은 RE 그룹 내의 RE 개수)로 줄어든다. [174] RE 그룹 내의 RE 간의 상관관계가 1 보다 작은 경우， 공용 수신 필터 Bl
V
를 이용하여 계산된 1 차 신호의 오차는 전처리 필터 1를 이용하여 보상된다.
RE 간의 상관관계가 클수록 전처리 필터를 이용한 수치해석 알고리즘의 보상 과 정은 빠르게 수행된다 (즉, 반복 횟수가 줄어든다). 이때， 전처리 필터를 적용하는 보상 과정은， 적용하지 않는 경우보다 계산 복잡도는 증가할 수 있지만 반복 횟수 가 그보다 더 큰 폭으로 줄어든다. 결과적으로, 제안된 MIMO 수신기는 RE 간의 상관관계를 최대한 이용하여 성능 저하를 최소화하면서도 복잡도를 감소시킬 수 있다.
[175] 계산 복잡도를 더 즐이고자 하는 경우, MIMO 수신기는 전처리 필터를 활 용한 보상 과정에서 오차로 인한 성능 열화를 감수하는 대신 계산 복잡도를 줄일 수도 있어， 계산 복잡도와 성능 사이의 트레이드 오프를 제공할 수 있다.
[176] 또한， 제안된 기법에 따르면 기준 RE 를 제외한 RE 들에 대해서는 역행렬 을 직접 계산하지 않아， 모든 연산이 행렬 X백터 연산으로 이루어진다. 역행렬 연 산은 분산 처리가 쉽지 않은 반면, 행렬 X백터 연산은 병렬화가 쉬워 분산처리 기 법이 용이하게 적용될 수 있다. 이에 따라， 전체 처리 시간을 급격하게 줄일 수 있다.
[177] 3. 제안하는 MIMO 수신기의 동작 방법 [ 178] 이상에서는 MIMO 수신기가 전처리 필터를 이용하여 수신 신호를 처리하 는 실시 예에 대해 설명하였다. 이하에서는 MIMO 수신기가 수신 신호를 처리하 는 단위가 되는 RE 그룹을 형성하는 과정에 대해 설명한다.
[179] 먼저, RE 그룹과 기준 RE, 일반 RE 의 개념에 대해 설명한다. 도 16 내지 도 20 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 RE 그룹 형성 과정을 설명하는 도면이다. 도 16 내지 도 20 에 도시된 사각형들은 각각 RE 를 나타내며, 빗금, 무늬 또는 색상이 추가된 사각형들은 RE 그룹 내에서의 기준 RE 를 나타낸다. 하나 이상의 RE 가 RE 그룹을 형성하며, RE 그룹에 포함된 RE 들은 기준 RE 의 채널 정보에 기초하여 생성된 수신 필터 및 /또는 전처리 필터를 공유한다. 즉, 기준 RE 의 경 우 수신 신호로부터 수신 필터 및 /또는 전처리 필터가 직접 (예를 들어， MMSE 필 터 등을 이용하여) 계산되며, 이하에서는 RE 그룹 내에서 기준 RE 를 제외한 RE 들올 '일반 RE(normal RE)'라 한다.
[ 180] 예를 들어， 도 16에서 RE그룹 #1(1610)에는 11*6=66개의 RE가 포함되 며， RE 그룹 #1(1610)은 중앙에 위치한 기준 RE 1개와 65개의 일반 RE로 구성 된다. 마찬가지로, RE 그룹 #2(1620)도 1 개의 기준 RE 와 65 개의 일반 RE 로 구성된다. 기준 RE 로부터 각 일반 RE 까지의 거리는 {주파수축， 시간축 }와 좌표 로 정의되며, 예를 들어 RE 그룹 #1(1610)에서 A에 위치한 일반 RE는 {0， 2}로 표현될 수 있다. B, C, D에 위치한 일반 RE들은 각각 {0， 5}， {-3， 0}， {-3, 5}로 표현될 수 있다. 이와 같은 좌표는 RE 그룹 내에서 오른쪽 방향과 위쪽 방향을 각각 주파수축 /시간축이 증가하는 방향으로 결정한 결과이며， 단순한 실시 예에 불과하다.
[181 ] 도 16 에서는 두 개의 RE 그룹 (1610， 1620)들이 각각 66 개의 RE 를 포 함하는 실시 예를 설명하였으며, 두 개의 RE 그룹 (1610, 1620)에 포함되는 RE들 전체를 '모그룹 (mother group)'이라 한다. 즉, 이하에서 '모그룹'이란 MIMO 송신 기가 복수의 RE 들을 처리하여 RE 그룹을 형성하는 단위가 되며， 도 16 에서 모 그룹은 11*12=132 개의 RE 를 포함하는 하나의 RB(Resource Block)로 도시된 다 (도 16 에서 MIMO 수신기는 모그룹인 RB를 처리하여 2 개의 RE 그룹을 형성 한다).
[182] 도 16 내지 도 20에 도시된 실시 예들은 동일한 모그룹을 다른 방식에 따 라 분할하여 RE그룹을 형성하는 실시 예들을 도시한다. 다만， 모그룹이 도 16 내 지 도 20 구현 예에 한정되는 것은 아니며， 모그룹은 RB 대신에 LTE/LTE-A 에 서의 슬롯， 서브프레임， 서브밴드， 프레임 단위로 정의될 수도 있다.
[183] 한편, 앞서 설명한 바와 같이 MIMO 수신기는 기준 RE 의 채널 정보에 기 초하여 RE 그룹 전체에서 공유할 수신 필터와 전처리 필터를 생성하며， 생성된 필터를 일반 RE 들에 공유하여 수신 신호로부터 검출 신호를 생성한다. 이때， 기 준 RE 에서 수신 필터， 전처리 필터， 데이터 검출에 요구되는 복잡도는 아래의 수 학식 16과 같이 표현된다.
[184] 【수학식 16】
3
CPXRE DMMSE = - NSNR { NS + \ ) + NS 2
[185] 또한， 기준 RE 가 아닌 일반 RE 에서 요구되는 복잡도는 수학식 17 과 같 이 표현된다,
[186] 【수학식 17】
CpxRE Proposed {iter) = -NsNr + 3) + 4^2 + - NS + (iter - \) Nl + -N
[187] 수학식 17 로부터, 검출 신호의 생성에 요구되는 복잡도는 알고리즘의 반 복 회수에 영향을 받음올 알 수 있다. 또한， 수학식 16 및 17 로부터 하나의 모그 룹을 처리하는 데에 요구되는 총 복잡도는 수학식 18과 같이 표현된다.
[188] 【수학식 18】
CpXTotal = N RE— DMMSE X
Figure imgf000031_0001
) iter-\
N
[189] 수학식 18에서 讓 SE는 모그룹 내에 위치하는 기준 RE의 개수이며
N RE—Proposed Iter)는 모그룹 내에서 수치해석 알고리즘의 반복 희수가 ^ '인 일 반 RE의 개수가 된다.
[190] 한편， 도 16 의 RE 그룹 #1(1610)에서， B 에 위치한 일반 RE 에 대한 반 복 회수는 A 에 위치한 일반 RE 의 반복 회수보다 더 클 수 있다. 이는， 기준 RE 로부터의 거리가 멀어질수록 RE 그룹 내에서 공유되는 수신 필터 및 /또는 전처리 필터의 효용성이 떨어지기 때문이며， 앞서 설명한 수치해석 알고리즘이 해답을 찾 기 위해 요구되는 반복 회수가 늘어나기 때문이다. 또한, 채널 변화가 클수록 (채널 의 전력 지연 분산이 길게 나타나거나 도플러 효과가 크게 나타나는 경우) 공유되 는 필터의 효용성은 급격하게 떨어진다. 따라서， 기준 RE 와의 거리가 먼 일반 RE 에 대해서는 채널 변화가 큰 경우 알고리즘 반복회수가 크게 증가하여 검출 신호 생성의 전체 복잡도 Cpx a! 7\ 크게 증가하게 된다.
[191 ] 이하에서는 MIMO 수신기가 모그룹으로부터 RE 그룹을 형성하는 여러 가 지 실시 예를 제안함으로써， 상술한 바와 같이 검출 신호 생성의 복잡도가 증가할 수 있는 상황에서도 복잡도를 최소화하는 방안에 대해 제안한다.
[ 192] 먼저， MIMO 수신기가 도 16에 도시된 RE 그룹 #1， #2(1610, 1620)를 이 용하고， RE 들 간의 채널 상관관계가 매우 큰 경우 (전력 지연 분산 프로필의 길이 가 짧고 도플러 효과가 작은 값으로 나타나는 경우， 예를 들어 페데스트리안 채널 (pedestrian channel, 3km/h)) RE 그룹 내에서 공유되는 수신 필터 및 전처리 필 터의 효용성은 매우 크다. 따라서， RE 그룹 내의 모든 RE에서 수치해석 알고리즘 의 반복 회수는 1 이 될 수 있으며， 모그룹 전체를 처리하는데 요구되는 계산 복 잡도 CPx ai를 최소화할 수 있다.
[ 193] 반면， RE 들 간의 채널 상관관계가 작은 경우 기준 RE 와 멀리 떨어져 위 치하는 일반 RE에 대해서는 수치해석 알고리즘의 많은 반복이 필요하다. 예를 들 어， A, B, C, D에 위치한 RE들 각각에 대해서 1， 2, 3， 4 의 반복수가 요구되는 경 우를 생각해볼 수 있으며， 이와 같이 반복수가 큰 일반 RE 들이 증가하는 것은 RE 그룹 전체에 대한 계산 복잡도를 크게하는 문제점이 있다.
[ 194] 반복수가 많은 RE 들이 증가하는 문제점을 해결하기 위해， 도 17 에 도시 된 4개의 RE 그룹 (1710， 1720, 1730, 1740)을 예로 들어 설명한다. 도 17에 도 시된 4 개의 RE 그룹 (1710， 1720, 1730， 1740)은 도 16에 도시된 실시 예와 모 그룹이 동알하므로， 도 16 의 2 개의 RE 그룹 (1610， 1620)과 동일한 개수의 RE 들로 구성된다. 그러나， 도 17의 4 개의 RE 그룹 (1710， 1720, 1730, 1740)은 각 각의 RE 그룹 내에서 기준 RE 로부터 가장 먼 일반 RE 까지의 거리가 더 짧다. 따라서， 일부의 일반 RE에 대한 반복 회수가 감소할 수 있다.
[195] 예를 들면， 도 16에서 A, B에 위치한 일반 RE들은 기준 RE와의 거리가 각각 {0， 2}， {0， 5}지만, 도 17에서는 동일한 , B에 위치한 일반 RE들에 대하 여 거리가 {0， 1}， {0, 2}로 줄어들었음을 확인할 수 있다. 이 경우， A, B, C, D에 위치한 임의의 RE들 각각에 대해 반복 수를 줄일 수 있다. [196] 결과적으로， 도 17 의 경우 전체 RE 들에 대하여 기준 RE 의 총 개수는 2 개에서 4 개로 늘어나지만， 모그룹을 처리하는 데에 요구되는 총 복잡도는 도 16 보다 줄어들게 되는 효과가 있다.
[197] 이상에서 설명한 실시 예로부터， 기준 RE 의 개수 및 RE 그룹의 형태는 pxTotai , 즉 모그룹에 포함되는 모든 RE 를 처리하는 데에 요구되는 계산 복잡 도를 최소화하는 방향으로 결정해야 함을 알 수 있다. RE 그룹의 '형태 '란 RE 그 룹의 크기와 모양을 의미하며, 도 17과 도 20의 경우 RE 그룹의 개수가총 4개 씩인 점은 동일하나， 모양이 서로 달라 RE 그룹들의 형태는 서로 다르다.
[198] 이와 같이 RE 그룹을 형성하기 위한 여러 가지 방법이 있을 수 있으며， 이 하에서는 모그룹 전체에 대한 계산 복잡도를 최소화하는 방향으로 RE 그룹을 형 성하는 실시 예들을 설명한다.
[199] 먼저, RE 그룹 내에서 기준 RE의 위치는 일반 RE와의 최대 거리가 최소 화되는 곳이 된다. 다시 말해서， 기준 RE는 기준 RE로부터 가장 먼 거리에 위치 한 일반 RE 와의 거리 (즉， 최대 거리)가 최소화되도록 RE 그룹 내에 위치해야 한 다.
[200] 앞서 설명한 바와 같이， RE 그룹 내에서 RE 들 간의 거리는 주파수축 및 시간축 두 개의 성분을 이용하여 {주파수축, 시간축 }로 표현될 수 있다. 기준 RE 로부터의 거리가 먼 일반 RE 일수록ᅳ 기준 RE 로부터의 거리가 더 짧은 일반 RE 보다 검출 신호 생성을 위한 반복 회수가 같거나 많다. 따라서, 제안한 방식에 따 라 기준 RE를 배치하는 경우， 특정 일반 RE에서 반복수가 급격하게 증가하는 현 상을 방지할 수 있다. ·
[201] 도 16 의 RE 그룹 # 1 (1610)에서 기준 RE 와 일반 RE 와의 최대 거리는 {3, 5}이다. RE 그룹 #1 (1610)내의 어떠한 RE를 기준 RE로 선택한다 하더라도 이 최대 거리를 더 즐일 수 없다. 반면에， 도 18 의 경우 기준 RE 가 각 RE 그룹 의 모통이에 위치하며 최대 거리는 {5, 1아이다. 따라서， 도 18의 A에 위치한 일 반 RE 는 도 16 에서 동일한 A 에 위치한 일반 RE 에 비해 더 많은 반복수가 요 구된다ᅳ 나아가， RE 그룹 내에서 RE들 간의 채널 상관관계가 작을수록 이와 같은 반복수는 크게 증가하게 되며, 큰 반복수가 요구되는 일반 RE 의 수 또한 급격히 증가하여 전체 복잡도 CpXTotal 7\ 증가하게 된다. 결론적으로， 상술한 바와 같이 일반 RE와의 최대 거리가 최소가 되는 곳에 기준 RE가 위치해야 한다. [202] 다음으로， MIMO 수신기는 RE들 간의 채널.상관관계에 기초하여 RE 그룹 의 형태를 결정할 수 있다. RE 들의 채널 상관관계는 일반 RE 에서 검출 신호를 생성할 때 요구되는 반복 수에 영향을 미친다는 점에 대해서는 앞서 설명한 바 있 다. 예를 들어， RE 들 간의 채널 상관관계가 큰 경우에는 MIMO 수신기가 일반 RE에서 데이터를 검출할 때 반복수가 적게 요구되는 반면， 채널 상관관계가 작은 경우에는 동일한 조건으로 일반 RE 에서 데이터를 검출할 때 반복수가 많게 요구 된다. 이는 MIMO 수신기는 RE 그룹의 데이터 검출에 수신 필터 및 전처리 필터 를 이용하는데， 이러한 공유 필터들의 효과는 채널 상관관계가 클수록 크게 나타 나기 때문이다.
[203] 구체적으로， MIMO 수신기는 모든 RE에 대해 채널 정보를 미리 알고 있으 며, 이러한 RE 의 채널 정보를 바탕으로 RE 들 간의 채널 상관관계를 수학식 19 에 따라 계산할 수 있다.
[204] 【수학식 19】
Figure imgf000034_0001
[205] 수학식 19에서 11ᅵ 은 프로베니우스 기법 (Frobenius method)에 따- 3Χ 로베니우스 놈 (norm)을 나타낸다. 또한， 함수 ^(B)는 행렬 B의 대각 성분 만을 추출한 대각 행렬을 나타낸다. C와 lCl는 RE 그룹 내에서 채널 상관관계 계산의 기준이 되는 임의의 RE 의 인텍스 셋 (index set) 및 인덱스 셋의 크기를 각각 나타낸다. 예를 들어， 도 16 에 도시된 실시 예메서 C는 RE 그룹 #1(1610) 과 RE 그룹 #2(1620)의 2 개의 기준 RE 들의 인덱스를 나타낼 수 있으며， 기준 lc
RE 7} 아닌 2개의 임의의 RE의 인텍스가 될 수도 있다. 또한， I 는 2가 된다.
C I C
[206] 도 16 에서 RE 그룹 #2(1620)의 기준 RE 의 채널을 라 하면，
Figure imgf000034_0002
는 각각 기준 RE 로부터 주파수축으로 1 - 1 거리만큼 떨어진 E, F 에 위치한 일반 RE 들의 채널을 나타낸다. 유사하게， υ Λᅳ1는 각각 기준 RE로부터 시간축으로 1, -1 거리만큼 떨어진 G, Η에 위치한 일반 RE들의 채널 을 나타낸다.
[207] 한편， Pk 는 기준 RE( / 5 )와 기준 RE로부터 주파수축으로 만
f (/) Γ (ᄀ (/) 큼 떨어진 일반 RE( l'k ) 간의 채널 상관관계를 나타낸다. 만일 /와 "k 의 채널이 같다면 k 는 1 이 되지만， 그렇지 않은 경우에는 모두 1 보다 작은 값 올 가진다. ΜΙΜΟ 수신기는 수학식 19에서의 A 기초하여 주파수축을 따라 RE 들 간의 채널 상관관계를 계산할 수 있으며， 계산된 채널 상관관계와 아래의 수학 식 20에 따라 RE 그룹에서의 주파수축 상의 최대 거리가 결정된다.
[208] 【수학식 20】
Figure imgf000035_0001
while β{ ] > γ ά
k = k + l
compute β[η
end while
Figure imgf000035_0002
[209] 수학식 20에서 max는 주파수축 상의 최대 거리를 나타내며, λ는 RE들
/)
간의 주파수축 상의 채널 상관관계인 pk 의 최소 임계값을 나타내고 1 보다 작 은 값이 된다. 수학식 20 에서 가 ^보다 작은 경우 기준 RE 로부터 주파수 축 상의 최대 거리는 ^ 1가 된다. 즉， ^^ 二 ^ᅳ1가 된다ᅳ 수학식 20 은 기준 RE 와의 채널 상관관계가 최소한의 임계값이 되기 직전의 RE 까지 수신 /전처리 필터가 공유되는 RE 그룹으로 결정함을 의미하며， 수학식 20 에 따라 RE 그룹의 주파수축 상의 양 끝단이 결정된다. [210] 한편， 수학식 19 에서 시간축에 따른 RE 들 간의 채널 상관관계가 Pk 로 계산될 수 있으며， 수학식 20 과 유사한 방법을 통해 시간축으로의 최대 거리 또 한 결정된다. 이에 따라， RE 그룹의 시간 축 상의 양 끝단이 결정될 수 있으며， 두 개의 축 방향으로의 최대 거리가 결정됨에 따라 RE 그룹의 형태 (즉， 모양과 크기)가 최종적으로 결정된다. 즉， 기준 RE 와의 상관관계가 주파수축과 시간축 상으로 임계값 이상이 되는 거리까지 수신 /전처리 필터가 공유된다.
[211 ] 또 다른 실시 예로， MIMO 수신기는 CRS Common Reference Signal)를 이용하여 채널의 전력 지연 분산 프로파일을 예측할 수 있다. 이와 같은 전력 지 연 분산 프로파일은 시간 도메인에서 채널의 임펄스 웅답 (impulse response)을 나타내며 그 길이가 길수록 주파수축 상에서의 채널 변화량이 크다는 것을 의미 한다. MIMO 수신기는 이와 같은 채널의 전력 지연 분산 프로파일로부터 수학식 20에서 설명한 최대 거리를 계산할 수 있다.
[212] 구체적으로， 채널 지연 분산 프로파일이 길게 나타나는 경우 수학식 20 에 f)
서의 최대 거리 max가 1 이 될 수 있는 반면， 채널 지연 분산 프로파일이 짧게 나타나는 경우에는 주파수축 상의 채널이 모두 동일하게 되어 최대 거리가 6으로 가장 길게 결정될 수도 있다. 즉， MIMO 수신기는 채널 지연 분산 프로파일을 이 용하여 주파수축 상으로 기준 RE와 일반 RE 간의 최대 거리를 결정할 수 있다.
[213] 또한, LTE/LTE-A 시스템을 지원하는 MIMO 수신기는 도플러 효과도 측 정할 수 있으며， 앞서 채널 지연 분산 프로파일에 대해 설명한 바와 유사하게 도 플러 효과를 이용하여 시간축 상으로 최대 거리를 결정할 수 있다. 결과적으로, MIMO 수신기는 전력 지연 분산 프로파일과 도플러 효과를 이용하여 RE 그룹의 형태를 결정할 수도 있다.
[214] 또 다른 실시 예에 의하면， MIMO 수신기는 수신 신호의 SNR/SIR/SINR(Signal to Noise Ratio/Signal to Interference Ratio/Signal to Interference plus Noise Ratio) 증 적어도 하나를 바탕으로 수치 해석 알고리즘의 오차 허용 계수를 결정하고， 이에 따라 RE 그룹의 형태를 결정할 수 있다. 수치 해석 알고리즘의 오차 허용 계수 에 대해서는 수학식 1 1 에서 설명한 바 있으 며， 수치해석 알고리즘의 계산 결과 값의 오차 허용 범위를 나타낸다. [215] 한편， 이와 같은 오차는 해당 일반 RE 에서 MMSE 필터 등을 이용하여 직 접 계산한 결과와 제안한 기법에 따라 수신 /전처리 필터를 공유한 계산 결과와의 차이를 의미한다. 따라서, 오차 허용 계수 가 클수록 계산 결과의 오차가 클 확률이 커지게 되며, 제안한 MIMO 수신기의 성능은 열화된다. 그러나， SNR/SIR/SINR 이 낮은 경우라면 상술한 오차보다는 잡음이나 간섭이 성능에 더 지배적인 영향을 미친다. 따라서, 이러한 상황에서는 오차 허용 계수를 크게 하더 라도 수신기의 성능 열화가 상대적으로 매우 작게 된다. 오차 허용 계수를 크게 하는 경우， 수치 해석 알고리즘의 반복수가 줄어들어 검출 신호 생성을 위한 계산 복잡도가 감소하게 되며, 오차 허용 계수가 크다면 전체 RE에서 알고리즘의 반복 수가 줄어들기 때문에 오차 허용 계수가 작은 경우에 비해 더 큰 RE 그룹을 형성 할 수 있다.
[216] 구체적으로 예를 들어 설명하면， 도 16 에서 D 에 위치한 RE 의 경우， ^ =으00이라면 수치해석 알고리즘에 요구되는 반복 회수가 4이지만， ^ = 0.01 라면 요구되는 반복 회수가 2 로 줄어들 수 있다. 따라서， SNR/SIR/SINR 을 고려 하지 않는 경우 MIMO 수신기는 반복 회수가 4까지 발생하지 않도록 도 16 대신 도 17 에 도시된 형태로 RE 그룹을 형성해야 한다. 반면에ᅤ SNR/SIR/SINR을 고 려하는 경우, MIMO 수신기는 SNR/SIR/SINR 이 낮은 경우 오차 허용 계수 를 크게 하여， 도 16에 도시된 형태의 RE 그룹을 형성할 수 있다.
[217] 나아가， MIMO 수신기는 각 모그룹 마다 평균 SINR 을 계산하고, 이를 바 탕으로 해당 모그룹의 오차 허용 계수를 아래의 수학삭 21 과 같이 결정할 수 있 다.
[218] 【수학식 21】 δ二 W画 5
[219] 도 21 을 예로 들어 설명하면， 도 21 에서의 각각의 사각형은 모그룹을 나 타낸다 (2110). 각각의 모그룹 (2111， 2112, 2113, 2114, 2114, 2116)는 복수의 RE (예를 들어, 앞서 도 16 내지 도 20 에서처럼 RB)로 구성될 수 있으며， 모그룹 각각에서 도 16 내지 도 20에 도시된 형태로 RE 그룹이 형성될 수 있다.
[220] 한편， 도 21 에서 모그룹 #1(2111)을 처리한 결과 SINR 이 10dB 로 측정 될 수 있다. 이러한 경우, MIMO 수신기는 모그룹 #1(2111)에 대한 = 0.01로 결정하며 도 17 에 도시된 형태로 RE 그룹을 형성한다. 이어서, 모그룹 #2(2112) 를 처리한 결과 SINR이 15dB로 측정되면 MIMO 수신기는 ^ = 0.0()1로 결정하 고 도 19 에 도시된 형태로 RE 그룹을 더 작게 형성할 수 있다. 이어서， 모그룹
#3(2113)을 처리한 결과 SINR 이 5dB 로 측정되면 MIMO 수신기는 = 0.1로 결정하고 도 16 에 도시된 형태로 RE 그룹을 형성할 수 있다. 결과적으로, MIMO 수신기는 각각의 모그룹 마다 측정되는 SINR에 따라 RE 그룹의 형태를 능동적으 로 결정할 수 있으며， 이에 따라 수신 신호 처리에 요구되는 계산 복잡도를 추가 적으로 줄일 수 있게 된다.
[221] SNR/SIR/SINR을 이용하는 또 다른 실시 예로， MIMO 수신기는 채널 상관 관계의 최소 임계값 y을 SNR/SIR/SINR 를 고려하여 결정할 수 있다. 최소 임계 값 에 대해서는 수학식 20 에서 설명한 바 있듯이， 기준 RE 에 기초한 수신 /전 처리 필터를 공유하기 위해 RE가 만족해야 할 최소한의 상관관계를 의미한다.
[222] MIMO 수신기는 SNR/SIR/SINR 이 낮은 경우 채널 상관관계의 최소 임계 값을 작게 설정할 수 있다. 이러한 경우， 수학식 20 의 알고리즘은 기준 RE 로부
-if)
터의 최대 거리 max를 더 크게 선택할 수 있으며, 결과적으로 더 큰 RE 그룹이 형성된다. 반대로， SNR/SIR/SINR이 높은 경우 MIMO 수신기는 최소 임계값을 크 게 설정하고， 수학식 20 알고리즘에 따른 최대 거리가 더 작게 선택되어， RE 그룹 이 작게 형성된다.
[223] 또 다른 실시 예를 설명하면, 모그룹이 RB 인 경우， MIMO 수신기는 RB 단위로 RE 그룹을 결정하되， 이전 RB 에서의 반복 회수를 고려하여 RE 그룹을 형성할 수 있다. MIMO 수신기는 이전 RB 에서 검출 신호를 생성하는 과정에서 수치해석 알고리즘의 반복 회수가 특정 임계 값을 초과하는 경우， 다음 RB 에 대 해서는 이전 RB 에서 적용된 RE 그룹보다 작은 크기를 갖는 RE 그룹을 형성할 수 있다.
[224] 구체적으로 설명하면， 수치해석 알고리즘의 반복 회수에 대한 특정 임계 값을 라 한다. 예를 들어 설명하면， RB 에 대하여 도 16 에 도시된 바와 같이 두 개의 RE 그룹을 형성될 때， 도 16의 D에 위치한 일반 RE에 대한 검출 신호 를 생성하는 과정에서 수치해석 알고리즘이 반복 회수가 임계값 ^를 초과하는 경우를 생각해볼 수 있다. 이때, MIMO 수신기는 다음 RB 에 대해서는 도 17 에 도시된 형태로 RE 그룹을 더 작게 형성한다. 더 작은 RE 그룹이 형성됨에 따라 D에 위치한 일반 RE의 기준 RE와의 거리는 {3, 5} 에서 {3， 2}로 줄어들게 되 며, 수치해석 알고리즘의 반복 회수가 줄어든다.
[225] 반면에， 도 16과 같이 형성된 RE 그룹에 대해 검출 신호를 생성하는 과정 에서 반복 회수가 임계값 를 초과하지 않는 경우， 도 16 에 도시된 형태의 RE 그룹을 계속하여 다음 RB 에도 적용할 수 있다. 결과적으로， MIMO 수신기는 RB 단위로 RE 그룹을 형성하는 과정에서 이전 RB 에 대한 수치해석 알고리즘 반복 회수가 임계값을 초과하는지를 고려하여 RE 그룹을 축소할 수 있다.
[226] RE 그룹을 축소한다는 것은 주파수축 방향으로의 축소， 시간축 방향으로의 축소, 및 두 축 방향 모두에 대한 축소 중 어느 하나가 될 수 있다. 앞서 도 16 에 대한 실시 예를 이어서 설명하면， 도 16 의 D 에 위치한 일반 RE 의 반복수가 임계값 ^를 초과하는 경우， MIMO 수신기는 C 위치의 일반 RE의 수렴 속도 (즉， 공용 필터를 이용하지 않는 경우와의 오차)와 B 에 위치한 일반 RE 의 수렴 속도 를 비교할 수 있다. 만약 C 에 위치한 일반 RE 에서의 수렴속도가 더 빠른 경우 (즉， 오차가 더 작은 경우)， 기준 RE와 C 에 위치한 RE의 채널 상관관계가 기준 RE와 B에 위치한 RE의 채널 상관관계보다 크다는 것을 알 수 있다.
[227] 이에 따라, MIMO 수신기는 다음 . RB에 대해서는 기준 RE들을 시간축 방 향으로 더 배치하는 도 17 에 도시된 형태의 RE 그룹을 형성할 수 있다 (B 에 더 가까운 위치에 기준 RE가 추가되도록). 반대로, C에 위치한 RE에서의 수렴속도 가 더 느린 경우 (즉, 오차가 더 큰 경우), C 에 위치한 RE 의 채널 상관관계가 B 에 위치한 RE보다 작다는 것을 알 수 있다. 이에 따라， MIMO 수신기는 다음 RB 에 대해서는 도 20 에 도시된 형태의 RE 그룹을 형성할 수 있다 (C 에 더 가까운 위치에 기준 RE가 추가되도록).
[228] 상술한 수렴 속도를 고려하여 RE 그룹의 형태를 조절하는 방식은 수치해 석 알고리즘의 반복 회수를 고려하는 것으로 이해될 수도 있다. 한편， 수렴 속도 가 빠르다는 것 (반복 회수당 오차가 줄어드는 속도가 더 빠르다는 것)은 검출 신 호의 생성을 위한 반복 회수가 작다는 것을 의미한다.
[229] 상술한 수렴속도 (즉， 공용 필터를 이용하지 않는 경우와의 오차)는 수학식 while
Figure imgf000039_0001
do
11 에서 설명한 수치해석 알고리즘에서의 " 구문에 서 를 계산함으로써 (즉， 그라디언트를 계산함으로써 ) 확인할 수 있다. 다人 r(
말해서， 동일한 반복 수 7에 대해 가 작을수록 수렴속도가 더 빠르다는 것
(즉， 오차가 적은 것)을 의미하므로, C에 위치한 RE의 와 D에 위치한 RE
('■)
g
의 t 비교함으로써 두 RE 간의 수렴 속도 비교가 가능하다.
[230] 이상에서는 MIMO 수신기가 수치해석 알고리즘의 반복 회수， 오차를 비교 하여 다음 RE 그룹의 형태를 결정하는 실시 예를 설명하였다. 이하에서는 상술한 내용에 더하여， MIMO 수신기가 RE 들의 채널 상관관계를 이용하여 다음 RE 그 룹의 형태를 미리 결정하는 실시 예를 설명한다.
[231] 앞서 수학식 19 를 통해 MIMO 수신기가 주파수축 및 시간축에 대한 채널 상관관계를 측정하는 과정을 설명하였다. 만약 주파수축 방향으로의 채널 상관관 계가 시간축 방향으로의 상관관계보다 더 작다면 (즉， 주파수축 방향을 따른 채널 변화가 더 크다면)， 주파수축 방향으로의 최대 거리가 축소되는 형태의 RE 그룹 이 선택될 수 있다. 반대로, 시간축 방향으로의 채널 상관관계가 더 작은 경우 (즉， 시간축 방향을 따른 채널 변화가 더 크다면)， 시간축 방향으로의 최대 거리가 축 소 되는 형태의 RE 그룹이 선택될 수 있다. 이러한 실시 예에 따르면, 채널 상관 간계가 작아서 수치해석 알고리즘의 반복 회수가 많은 축 방향의 최대 거리를 줄 임으로써 다음 RB에 대해서는 RE 그룹 전체와 계산 복잡도를 줄일 수 있다.
[232] 예를 들어 설명하면, 도 16 에 도시된 형태의 RE 그룹을 이용하는 도중에 수치해석 알고리즘의 최대 반복 수가 임계 값 을 초과하면서 a)x 를 만족하는 경우， MIMO 수신기는 다음 RB에 대해서는 도 17에 도시된 형태의
RE 그룹을 형성할 수 있다. 반대로
Figure imgf000040_0001
를 만족하는 경우 도 20 에 도시된 형태의 RE 그룹을 형성할 수 있다.
[233] 이상에서 설명한 MIMO 수신기가 최대 반복 회수와 임계값 ^을 비교하 는 실시 예들은 아래와 같이 변경되어 적용될 수 있다.
[234] RE 그룹을 축소하는 이상의 실시 예와는 반대로， MIMO 수신기가 이전 RB 에 대한 데이터 검출 과정에서 수행한 수치해석 알고리즘의 최대 반복 회수가 특정 임계값 보다 작은 경우， MIMO 수신기는 다음 RB에 대해서는 RE 그룹을 확 장할 수 있다. 즉, 채널 상관관계가 층분히 좋아서 RE 그룹을 확장하더라도 수치 해석 알고리즘의 반복 회수가 크게 증가하지 않을 것이 예상되므로, MIMO 수신기 는 기준 RE의 계산 복잡도를 줄이기 위해 RE 그룹을 확장할 수 있다.
[235] 나아가, 이전 RB 에 대한 수치해석 알고리즘의 최대 반복 회수가 특정 임 계값 보다 작은 경우， MIMO 수신기는 주파수축과 시간축 방향으로의 수렴 속도를 비교하여 RE 그룹이 확장될 형태를 결정한다. 또한， MIMO 수신기는 주파수축과 시간축으로의 채널 상관관계를 비교하여 RE 그룹이 확장될 형태를 결정할 수도 있다. 상술한 확장 실시 예들은 이상에서 설명한 축소 실시 예들이 유사하게 적용 될 수 있어， 구체적인 설명은 생략한다.
[236] 한편, 이전 RB 에서의 반복 회수를 고려하여 RE 그룹을 확장하는 경우， MIMO 수신기는 RE 그룹올 축소하기 이전의 형태로 RE 그룹을 확장할 수 있다. 즉, MIMO 수신기가 RB 에서의 반복 회수를 고려하여 RE 그룹을 축소한 경험이 있는 경우， RE 그룹을 확장한다는 것은 RE 그룹을 축소하기 이전의 형태로 다시 돌아가는 것을 의미할 수 있다.
[237] 도 21 은 본 발명의 일 실시 예에 따른 RE 그룹 형성 과정을 설명하는 도 면이다. 도 21 에서 각각의 사각형은 RB 를 나타내며， 각각의 RB 는 도 16 내지 도 20 에 도시된 복수의 RE 들을 포함하고 하나 이상의 RE 그룹으로 구성된다. 한편, 이상의 도 16 내지 도 20에서 설명한 실시 예들은 하나 이상이 복합적으로 적용될 수 있으며, 이에 따라 MIMO 수신기는 각각의 RB 에 대한 계산 복잡도를 최소화할 수 있게 된다.
[238] 예를 들어 설명하면, 먼저 MIMO 수신기는 RB #1(2111)에 대해서 주파수 축과 시간축에 따른 채널 상관 관계를 고려하여 RE 그룹와 형태를 결정할 수 있 다. RB #1(2111)에 대한 데이터 검출이 완료되면, MIMO 수신기는 RB #1(2111) 에서 수행된 수치해석 알고리즘의 반복 회수 및 수렴 속도를 바탕으로， RB #2(2112)에서 사용할 RE 그룹 형태를 미리 결정할 수 있다ᅳ 마찬가지로， RB #3(2113)에 대해서는 RB #2(2112)에서 수행된 수치해석 알고리즘의 결과에 기초 하여 RE 그룹 형태가 결정될 수 있다. 즉 다음 RB 에서 사용될 RE 그룹의 형태 는 이전 RB 에서 수행된 수치해석 알고리즘의 반복 회수와 수렴 속도에 기초하여 결정될 수 있으며， 최초의 RB 에 대해서는 RE 들 간의 채널 상관관계 및 /또는 SNR/SIR/SINR 를 고려하여 RE 그룹이 결정될 수 있다. 한편， MIMO 수신기가 RB 단위로 RE 그룹을 형성하는 데에 그치지 않고 서브프레임， 타임 슬롯 등의 단위로 RE 그룹을 형성할 수 있음은 앞서 설명한 바 있다.
[239] 이상에서 설명한 바와 같이, MIMO 수신기는 RE 들 간의 채널 상관관계， SNR/SIR/SINR, 이전의 동작 이력 등을 고려하여 RE 그룹의 형태를 적응적으로 결정할 수 있다. 적응적으로 RE 그룹이 결정됨에 따라 MIMO 수신기는 전체 RB 를 처리하기 위해 요구되는 계산 복잡도를 성능 저하 없이도 낮출 수 있게 된다.
[240] 4. 장치 구성
[241] 도 22 는 본 발명의 일 실시 예와 관련된 단말 및 기지국의 구성올 도시한 블록도이다.
[242] 도 22에서 단말 (100) 및 기지국 (200)은 각각 무선 주파수 (RF) 유닛 (110， 210)， 프로세서 (120， 220) 및 메모리 (130， 230)를 포함할 수 있다. 도 22 에서는 단말 (100)과 기지국 (200) 간의 1: 1 통신 환경을 도시하였으나， 다수의 단말과 기 지국 (200) 간에도 통신 환경이 구축될 수 있다. 또한， 도 22 에 도시된 기지국 (200)은 매크로 셀 기지국과 스몰 셀 기지국에 모두 적용될 수 있다.
[243] 각 RF 유닛 (110， 210)은 각각 송신부 (111， 211) 및 수신부 (112， 212)를 포함할 수 있다ᅳ 단말 (100)의 송신부 (111) 및 수신부 (112)는 기지국 (200) 및 다른 단말들과 신호를 송신 및 수신하도록 구성되며, 프로세서 (120)는 송신부 (111) 및 수신부 (112)와 기능적으로 연결되어 송신부 (111) 및 수신부 (112)가 다른 기기들 과 신호를 송수신하는 과정을 제어하도록 구성될 수 있다. 또한， 프로세서 (120)는 전송할 신호에 대한 각종 처리를 수행한 후 송신부 (11)로 전송하며， 수신부 (112) 가 수신한 신호에 대한 처리를 수행한다.
[244] 필요한 경우 프로세서 (120)는교환된 메시지에 포함된 정보를 메모리 (130) 에 저장할 수 있다. 이와 같은 구조를 가지고 단말 (100)은 이상에서 설명한 본 발 명의 다양한 실시 형태의 방법을 수행할 수 있다.
[245] 기지국 (200)의 송신부 (211) 및 수신부 (212)는 다른 기지국 및 단말들과 신 호를 송신 및 수신하도록 구성되며， 프로세서 (220)는 송신부 (211) 및 수신부 (212) 와 기능적으로 연결되어 송신부 (211) 및 수신부 (212)가 다른 기기들과 신호를 송 수신하는 과정을 제어하도록 구성될 수 있다. 또한， 프로세서 (220)는 전송할 신호 에 대한 각종 처리를 수행한 후 송신부 (211)로 전송하며 수신부 (212)가 수신한 신호에 대한 처리를 수행할 수 있다. 필요한 경우 프로세서 (220)는 교환된 메시지 에 포함된 정보를 메모리 (230)에 저장할 수 있다. 이와 같은 구조를 가지고 기지 국 (200)은 앞서 설명한 다양한 실시 형태의 방법올 수행할 수 있다.
[246] 단말 (100) 및 기지국 (200) 각각의 프로세서 (120， 220)는 각각 단말 (100) 및 기지국 (200)에서의 동작을 지시 (예를 들어， 제어， 조정， 관리 둥)한다. 각각의 프로세서들 (120, 220)은 프로그램 코드들 및 데이터를 저장하는 메모리 (130, 230) 들과 연결될 수 있다. 메모리 (130， 230)는 프로세서 (120， 220)에 연결되어 오퍼레 이팅 시스템, 어플리케이션, 및 일반 파일 (general files)들을 저장한다.
[247] 본 발명의 프로세서 (120， 220)는 컨트를러 (controller), 마이크로 컨트를러 (microcontroller), '마이크로 프로세서 (microprocessor), 마이크로 컴퓨터 (microcomputer) 등으로도 호칭될 수 있다. 한편， 프로세서 (120, 220)는 하드웨어 (hardware) 또는 펌웨어 (firmware), 소프트웨어， 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어를 이용하여 본 발명의 실시 예를 구현하는 경우에는， 본 발명 을 수행하도톡 구성된 ASICs(application specific integrated circuits) 또는 DSPsCdigital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays) 등 이 프로세서 (120， 220)에 구비될 수 있다.
[248] 한편， 상술한 방법은， 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능 하고， 컴퓨터 판독 가능 매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지 털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한， 상술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터 판독ᅳ가능 매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 본 발명의 다양한 방법들을 수행하기 위한 실행 가능한 컴퓨터 코드를 포함하는 저장 디바이스를 설 명하기 위해 사용될 수 있는 프로그램 저장 디바이스들은， 반송파 (carrier waves) 나 신호들과 같이 일시적인 대상들은 포함하는 것으로 이해되지는 않아야 한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 마그네틱 저장매체 (예를 들면， 롬， 플로피 디스크, 하드 디스크 등)， 광학적 판독 매체 (예를 들면, 시디롬, DVD 등)와 같은 저장 매 체를 포함한다.
[249] 본원 발명의 실시 예 들과 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로， 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아닌 설명적 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 발명의 상세한 설명이 아닌 P 특^ 05/ 에 나타나며， 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

【청구의 범위】
【청구항 1】
복수의 안테나를 포함하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 수신기 가 수신 신호를 처리하는 방법에 있어서,
복수의 리소스 엘리먼트 (Resource Element, RE)들의 채널 간의 상관관계 를 고려하여 상기 복수의 RE들을 분할함으로써 하나 이상의 RE 그룹을 형성하는 단계;
상기 하나 이상의 RE 그룹 각각에 대하여 기준 RE를 선택하는 단계 ; 및 상기 하나 이상의 RE 그룹 각각에 대하여， 상기 기준 RE 의 채널 정보에 기초하여 수신 신호로부터 검출 신호를 생성하는 단계를 포함하는， 수신 신호 처 리 방법.
【청구항 2】
제 1 항에 있어서，
상기 하나 이상의 RE 그룹 각각은 주파수축 및 시간축에 따라 배열된 복 수의 RE들을 포함하며， 상기 배열된 복수의 RE의 개수 및 모양에 기초하여 상기 RE 그룹 각각의 형태가 결정되는 것인, 수신 신호 처리 방법.
【청구항 3】
제 1 항에 있어서,
상기 기준 RE를 선택하는 단계는，
상기 하나 이상의 RE 그룹 각각에 포함된 복수의 RE 중에서 다른 RE 들 과의 최대 거리가 최소가 되는 위치의 RE 를 기준 RE 로 선택하며， 상기 최대 거 리는 주파수축 상의 거리 및 시간축 상의 거리로 표현되는 것인, 수신 신호 처리 방법.
【청구항 4】
제 1 항에 있어서，
상기 RE 그룹을 형성하는 단계는，
주파수축을 따라 계산된 상기 복수의 RE 들의 채널 간의 상관관계를 제 1 임계값과 비교하고， 시간축을 따라 계산된 상기 복수의 RE들의 채널 간의 상관관 계를 제 2 임계값과 비교함으로써， 상기 하나 이상의 RE 그휸¾ 형성하는 것인, 수신 신호 처리 방법.
【청구항 5]
제 4 항에 있어서，
상기 RE 그룹을 형성하는 단계는
상기 주파수축을 따라 계산된 채널 간의 상관관계가 상기 제 1 임계값 보 다 작아지기 전까지의 RE 를 상기 RE 그룹의 주파수축 상의 경계로 선택하고, 상 기 시간축을 따라 계산된 채널 간의 상관관계가 상기 제 2 임계값 보다 작아지기 전까지의 RE 를 상기 RE 그룹의 시간축 상의 경계로 선택하는 것인， 수신 신호 처리 방법.
【청구항 6】
제 1 항에 있어서，
상기 RE 그룹을 형성하는 단계는,
상기 복수의 RE 들의 수신 신호의 SNR(Signal to Noise Ratio), SIRCSignal to Interference Ratio) 및 SINRCSignal to Interference plus Noise Ratio) 중 적어도 하나에 기초하여， 상기 검출 신호를 생성하는 과정에서 이용될 수치해석 알고리즘의 오차 허용 계수를 결정하는 것인， 수신 신호 처리 방법.
【청구항 7】
제 6 항에 있어서，
상기 RE 그룹을 형성하는 단계는，
상기 복수의 RE 들의 수신 신호의 SNR, SIR 및 SINR 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 채널 상관관계를 계산하는 과정에서 이용될 임계값을 결정하는 것 인， 수신 신호 처리 방법.
【청구항 8】
제 1 항에 있어서,
상기 수신 신호 처리 방법은， 상기 검출 신호를 생성하는 과정에서 수행된 수치해석 알고리즘의 수렴 속도에 기초하여， 상기 하나 이상의 RE 그룹의 형태를 조절하는 단계를 더 포함 하는， 수신 신호 처리 방법.
【청구항 9】
제 8 항에 있어서,
상기 조절하는 단계는，
주파수축 방향의 반복 회수 증가량과 시간축 방향의 반복 회수 증가량을 비교하여， 반복 회수가 더 빠르게 증가하는 축 방향에 대하여 상기 RE 그룹의 크 기를 줄이는 것인， 수신 신호 처리 방법.
【청구항 10】
제 1 항에 있어서，
상기 RE 그룹을 형성하는 단계는，
리소스 블록 (Resource Block, RB), 서브프레임 (subframe) 또는 슬롯 (slot) 으로 구성되는 모그룹을 분할하여 상기 하나 이상의 RE 그룹을 형성하는 것인， 수신 신호 처리 방법.
【청구항 11】
복수의 안테나를 포함하고 상기 복수의 안테나를 통해 수신되는 수신 신 호를 처리하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 수신기에 있어서,
송신부;
수신부; 및
상기 송신부 및 상기 수신부와 연결되어 수신 신호를 처리하는 프로세서 를 포함하고，
상기 프로세서는,
복수의 리소스 엘리먼트 (Resource Element, RE)들의 채널 *간의 상관관계 를 고려하여 상기 복수의 RE들을 분할함으로써 하나 이상의 RE 그룹을 형성하고， 상기 하나 이상의 RE 그룹 각각에 대하여 기준 RE 를 선택하고, 상기 하나 이상 의 RE 그룹 각각에 대하여 상기 기준 RE의 채널 정보에 기초하여 수신 신호로부 터 검출 신호를 생성하는 것인, 수신기.
【청구항 12】
제 11 항에 있어서，
상기 하나 이상의 RE 그룹 각각은 주파수축 및 시간축에 따라 배열된 복 수의 RE들을 포함하 상기 배열된 복수의 RE의 개수 및 모양에 기초하여 상기 RE 그룹 각각의 형태가 결정되는 것인, 수신기.
【청구항 13】
제 11 항에 있어서
상기 프로세서는,
상기 하나 이상의 RE 그룹 각각에 포함된 복수의 RE 중에서 다른 RE 들 과의 최대 거리가 최소가 되는 위치의 RE 를 기준 RE 로 선택하며, 상기 최대 거 리는 주파수축 상의 거리 및 시간축 상의 거리로 표현되는 것인， 수신기.
【청구항 14】
제 11 항에 있어서,
상기 프로세서는，
주파수축을 따라 계산된 상기 복수의 RE 들의 채널 간의 상관관계를 제 1 임계값과 비교하고， 시간축을 따라 계산된 상기 복수의 RE들의 채널 간의 상관관 계를 제 2 임계값과 비교함으로써 상기 하나 이상의 RE 그룹을 형성하는 것인， 수신기.
【청구항 15]
제 14 항에 있어서，
상기 프로세서는，
상기 주파수축을 따라 계산된 채널 간의 상관관계가 상기 제 1 임계값 보 다 작아지기 전까지의 RE 를 상기 RE 그룹의 주파수축 상의 경계로 선택하고, 상 기 시간축을 따라 계산된 채널 간의 상관관계가 상기 제 2 임계값 보다 작아지기 전까지의 RE를 상기 RE 그룹의 시간축 상의 경계로 선택하는 것인， 수신기.
【청구항 16] 제 11 항에 있어서，
상기 프로세서는，
상기 복수의 RE 들의 수신 신호의 SNR(Signal to Noise Ratio), SIR(Signal to Interference Ratio) 및 SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio) 중 적어도 하나에 기초하여， 상기 검출 신호를 생성하는 과정에서 이용될 수치해석 알고리즘의 오차 허용 계수를 결정하는 것인， 수신기.
【청구항 17】
제 16 항에 있어서，
상기 프로세서는,
상기 복수의 RE 들의 수신 신호의 SNR, SIR 및 SINR 중 적어도 하나에 기초하여, 상기 채널 상관관계를 계산하는 과정에서 이용될 임계값을 결정하는 것 ᅳ 인， 수신기.
【청구항 18】
제 11 항에 있어서，
상기 프로세서는，
상기 검출 신호를 생성하는 과정에서 수행된 수치해석 알고리즘의 수렴 속도에 기초하여, 상기 하나 이상의 RE 그룹의 형태를 조절하는 것인， 수신기.
【청구항 19】
제 18 항에 있어서，
상기 프로세서는,
주파수축 방향의 반복 회수 증가량과 시간축 방향의 반복 회수 증가량을 비교하여, 반복 회수가 더 빠르게 증가하는 축 방향에 대하여 상기 RE 그룹의 크 기를 줄이는 것인, 수신기.
【청구항 20】
제 11 항에 있어서,
상기 프로세서는， 리소스 블록 (Resource Block, RB), 서브프레임 (subframe) 또는 슬롯 (slot) 으로 구성되는 모그룹을 분할하여 상기 하나 이상의 RE 그룹을 형성하는 것인， 수신기.
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