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KR101291684B1 - 이중 근접 윈도우에 기초한 채널 추정 방법 및 채널 추정장치 - Google Patents

이중 근접 윈도우에 기초한 채널 추정 방법 및 채널 추정장치 Download PDF

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KR101291684B1
KR101291684B1 KR1020060123523A KR20060123523A KR101291684B1 KR 101291684 B1 KR101291684 B1 KR 101291684B1 KR 1020060123523 A KR1020060123523 A KR 1020060123523A KR 20060123523 A KR20060123523 A KR 20060123523A KR 101291684 B1 KR101291684 B1 KR 101291684B1
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류광훼이
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Abstract

이중 근접 윈도우에 기초한 채널 추정 방법 및 채널 추정 장치가 개시된다. 상기 채널 추정 방법은 노이즈와 CIR 정보를 포함하는 신호를 제1 윈도우와 제2 윈도우로 스캐닝하면서 상기 제1 윈도우의 평균전력과 상기 제2 윈도우의 평균전력의 비율과 적어도 하나의 문턱 값에 기초하여 CIR 분포영역을 검출하고 CIR 분포영역에 포함된 상기 노이즈를 제거하고 상기 CIR 정보를 추정하는 단계를 구비하여 노이즈 간섭을 최소화하고 정확한 채널 추정이 가능하게 하는 효과가 있다.
채널 추정, CIR

Description

이중 근접 윈도우에 기초한 채널 추정 방법 및 채널 추정 장치{Method of channel estimation based on doubly adjacent windows and apparatus thereof}
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1a 내지 도 1c는 노이즈와 CIR(channel impulse response) 정보를 포함하는 OFDM 수신 신호를 나타내는 그래프이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 채널 추정 장치 또는 채널 추정 장치를 구비하는 OFDM 수신기의 기능 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 채널 추정 장치의 CIR 추정부에 입력되는 신호를 나타내는 그래프이다.
도 4는 도 2에 도시된 채널 추정 장치의 CIR 추정부가 CIR 영역을 검출하는 동작을 설명하기 위한 그래프이다.
도 5는 도 2에 도시된 채널 추정 장치의 CIR 추정부가 CIR 영역을 검출하는 동작을 설명하기 위한 그래프이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 채널 추정 장치 또는 채널 추정 장치를 구비하는 OFDM 수신기의 기능 블록도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 채널 추정 방법을 나타내는 순서도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 채널 추정 방법 결과 신호대 에러 비율을 나타내는 그래프이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 채널 추정 방법 결과 신호대 에러 비율을 나타내는 그래프이다.
본 발명에 따른 실시 예는 OFDM 통신 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 이중 근접 윈도우(doubly adjacent windows)에 기초한 채널 추정 방법 및 채널 추정 장치에 관한 것이다.
직교 주파수 분할 다중화 방식(OFDM; Orthogonal Frequency Division Multiplexing, 이하 "OFDM"이라 함)은 통신 세션을 위해 할당된 주파수 대역폭을 복수의 협대역 주파수 부대역들로 분할하는 광대역 변조 방식으로 상기 협대역 주파수 부대역들 각각은 무선주파수(RF) 부반송파를 포함하며, 각 부반송파는 다른 부채널들 각각에 포함된 RF 부반송파에 대해 수학적으로 직교한다.
OFDM 방식은 전송하고자 하는 데이터를 먼저 M-ary QAM (M-ary quadrature amplitude modulation) 형태의 복소심벌(complex symbol)로 변환하고 복소심벌의 수열인 복소심벌열(complex symbol sequence)을 직병렬전환(serial-to-parallel conversion)을 통해 다수의 병렬 복소심벌로 전환한 후 병렬 복소심벌들 각각을 구형파성형화(rectangular pulseshaping)하고 부반송파(subcarrier) 변조하는 다중반 송파변조(Multi-Carrier Modulation) 방식이다.
다중반송파변조 방식에서는 부반송파변조된(sub-carrier modulated) 모든 병렬 복소 심볼들이 서로 직교(orthogonal)하도록 부반송파 사이의 주파수 간격이 설정된다.
따라서, 상기 OFDM 방식은 상기 부반송파들의 직교성으로 인해 상기 부반송파 각각의 스펙트럼들이 다른 반송파들과의 간섭없이 중첩되도록 하며, 주파수 대역폭을 복수의 직교 부대역들로 분할하여 높은 데이터 전송 속도와 매우 효율적인 대역폭 사용이 가능하다.
일반적인 OFDM 방식을 이용한 데이터 전송시스템(예컨대, CP(Cyclic Prefix)-OFDM 또는 TDS(Time Domain Synchronous)-OFDM)의 수신단은 상기 전송시스템의 송신단으로부터 발생된 송신신호에 기초하여 채널을 추정시 채널 임펄스 응답(channel impulse response : 이하, CIR 이라 한다)추정을 통하여 상기 채널의 특성을 파악한다.
그러나 상기 송신신호에는 상기 CIR을 추정하기 위한 정보 이외에도 인접 채널 간섭(adjacent channel interference), 또는 화이트 가우시안 노이즈(White Gaussian Noise, interference)등의 노이즈가 포함되어 있어 채널 추정이 어려워질 수 있다.
도 1a 내지 도 1c는 노이즈와 CIR 정보를 포함하는 OFDM 수신 신호를 나타내는 그래프이다. 도 1a는 "COST 207 TD(86)51-REW 3(WG1);,"Proposal on channel transfer functions to be used in GSM tests late 1986, Sept. 1986"에 개시된 TU6 채널 모델의 CIR 크기를 나타낸 그래프로서 연속적인 시간관점에서 보면 상기 채널 모델의 채널에는 6개의 채널 경로가 있음을 알 수 있다.
도 1b는 도 1a에 도시된 채널 모델에서 펄스가 존재하지 않는 구간에 존재하는 CIR들을 나타내는 것으로 상기 CIR들은 펄스가 존재하는 구간의 에너지 유출로 인하여 발생된다.
도 1c는 도 1b에 도시된 CIR들을 시간 변이 관점에서 관찰한 그래프로서 도 1a에 도시된 채널 모델에서 펄스가 존재하지 않는 구간에 CIR들이 존재함을 알 수 있다.
상기 CIR들 각각은 저에너지(low-energy) 값을 갖는 원치않는 CIR 성분으로서 상기 CIR들에 의하여 OFDM 송신단에서 발생된 송신신호에 기초한 CIR 검출이 어려워 질 수 있다.
예컨대, "Z. Yang, J. Wang, C. Pan, et al., "Channel Estimation of DMB-T," in 2002 IEEE Conf. Commu., Circuits and Systems and West Sino Expositions, pp. 1069-1072"에 개시된 스레솔드 검출(threshold detection) 방법을 사용하더라도 고에너지(high-energy) 값을 갖는 심벌간 상호간섭(Inter Symbol Interference, ISI)과 채널 모델에서의 에너지 유출로 인한 저에너지(low-energy) 값을 갖는 원치않는 CIR 성분으로 인해 CIR 검출은 어려워질 수 있다.
따라서 본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 CIR 추정시 CIR 분포 영역을 세분화하여 노이즈 간섭을 최소화하고 정확한 채널 추정이 가능한 채널 추정 방 법 및 채널 추정 장치를 제공하는 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 채널 추정 방법은 노이즈와 CIR 정보를 포함하는 신호를 제1 윈도우와 상기 제1 윈도우에 인접하는 제2 윈도우로 스캐닝하면서 상기 제1 윈도우의 평균전력과 상기 제2 윈도우의 평균전력의 비율을 계산하고, 계산된 평균전력의 비율과 적어도 하나의 문턱 값과 비교하여 상기 평균전력의 비율이 상기 적어도 하나의 문턱 값과 최초로 같아지는 시점(start point)과 상기 평균전력의 비율이 상기 적어도 하나의 문턱 값과 최후로 같아지는 종점(end point)을 계산하여 CIR 분포영역을 검출하는 단계; 및 상기 CIR 분포영역에 포함된 상기 노이즈를 제거하고 상기 CIR 정보를 추정하는 단계를 구비한다.
상기 CIR 분포영역을 검출하는 단계는 상기 제1 윈도우와 상기 제2 윈도우를 소정의 스텝만큼씩 연속적으로 스캐닝하면서 대응되는 스텝에 따른 상기 제1 윈도우 및 상기 제2 윈도우 각각의 영역의 평균전력을 계산하는 단계; 상기 대응되는 스텝에 따른 상기 제1 윈도우의 평균전력에 대한 상기 제2 윈도우의 평균전력의 제1 비율 및 상기 제2 윈도우의 평균전력에 대한 상기 제1 윈도우의 평균전력의 제2 비율을 계산하는 단계; 상기 제1 비율과 제1 문턱 값을 비교하고 비교 결과에 기초하여 상기 제1 비율이 상기 제1 문턱 값과 최초로 같아지는 상기 시점을 검출하는 단계; 및 상기 제2 비율과 제2 문턱 값을 비교하고 비교 결과에 기초하여 상기 제2 비율이 상기 제2 문턱 값과 최후로 같아지는 상기 종점을 검출하는 단계를 구비한다.
상기 제1 비율은 F 분포 특성을 가지며, 상기 제1 문턱 값은
Figure 112006090652563-pat00001
와 대응되는 F 분포 테이블의 값과 상응하고, 상기 제2 비율은 상기 F 분포 특성을 가지며, 상기 제2 문턱 값은
Figure 112006090652563-pat00002
와 대응되는 F 분포 테이블의 값과 상응하고, 상기
Figure 112006090652563-pat00003
는 오 감지(false detection) 확률, 상기
Figure 112006090652563-pat00004
은 상기 제1 윈도우의 길이, 및 상기
Figure 112006090652563-pat00005
은 상기 제2 윈도우의 길이이다.
상기 채널 추정 방법은 상기 CIR 분포영역을 검출하는 단계 전에 상기 노이즈와 상기 CIR 정보를 포함하는 상기 신호에 포함된 다른 노이즈를 제거하고 상기 CIR 정보를 추정하는 단계를 더 구비한다.
상기 채널 추정 방법은 프로그램을 기록을 위한 기록매체에 기록될 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 채널 추정 장치는 베이스밴드 샘플드 복소신호와 로컬 슈도-노이즈(PN)신호를 수신하고, 이들의 선형 코릴레이션을 계산하여 상관 신호를 생성하는 선형 코릴레이터; 및 상기 상관 신호를 수신하여 상기 상관 신호에 포함된 노이즈를 제거하고 CIR을 추정하고 추정 결과에 상응하는 CIR을 출력하는 CIR 추정부를 구비하며, 상기 CIR 추정부는 상기 상관 신호를 제1 윈도우와 상기 제1 윈도우에 인접하는 제2 윈도우로 스캐닝하면서 상기 제1 윈도우의 평균전력과 상기 제2 윈도우의 평균전력의 비율을 계산하고, 계산된 평균전력의 비율과 적어도 하나의 문턱 값과 비교하여 상기 평균전력의 비율이 상기 적어도 하나의 문턱 값보다 최초로 같아지는 시점과 상기 평균전력의 비율이 상기 적어도 하나의 문턱 값보다 최후로 같아지는 종점을 검출하여 CIR 분포영역을 검출하여 상기 CIR 분포영역에 포함된 상기 노이즈를 제거하고 상기 CIR을 추정한다.
상기 CIR 추정부는 상기 제1 윈도우와 상기 제2 윈도우를 소정의 스텝만큼씩 연속적으로 스캐닝하여 대응되는 스텝에 따른 상기 제1 윈도우의 평균전력에 대한 상기 제2 윈도우의 평균전력의 비율과 상응하는 제1 비율 및 상기 제2 윈도우의 평균전력에 대한 상기 제1 윈도우의 평균전력의 비율과 상응하는 제2 비율을 계산하고, 상기 제1 비율과 제1 문턱 값을 비교하고 비교 결과에 기초하여 상기 제1 비율이 상기 제1 문턱 값과 최초로 같아지는 상기 시점을 검출하고 상기 제2 비율과 제2 문턱 값을 비교하고 비교 결과에 기초하여 상기 제2 비율이 상기 제2 문턱 값과 최후로 같아지는 상기 종점을 검출한다.
상기 제1 비율은 F 분포 특성을 가지며, 상기 제1 문턱 값은
Figure 112006090652563-pat00006
와 대응되는 F 분포 테이블의 값과 상응하고, 상기 제2 비율은 상기 F 분포 특성을 가지며, 상기 제2 문턱 값은
Figure 112006090652563-pat00007
와 대응되는 F 분포 테이블의 값과 상응하고 상기
Figure 112006090652563-pat00008
는 오 감지(false detection) 확률, 상기
Figure 112006090652563-pat00009
은 상기 제1 윈도우의 길이, 및 상기
Figure 112006090652563-pat00010
은 상기 제2 윈도우의 길이이다.
상기 채널 추정 장치는 상기 베이스밴드 샘플드 복소신호와 상기 CIR을 수신하여 상기 베이스밴드 샘플드 복소 신호의 프레임 헤드를 제거하고, 상기 베이스밴드 샘플드 복소 신호의 프레임 바디 데이터와 현재의 채널 CIR 사이의 순환 컨벌루션 관계를 복구하고 복구된 프레임 바디를 출력하기 위한 슈도-노이즈 제거부; 상기 복구된 프레임 바디에 패스트 푸리에 변환을 수행하고 패스트 푸리에 변환된 신 호를 출력하기 위한 패스트 푸리에 변환(fast Fourier Transform)부; 상기 CIR을 수신하고 이산 푸리에 변환을 수행하여 이산 푸리에 변환된 신호를 출력하는 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)부; 및 상기 패스트 푸리에 변환된 신호와 상기 이산 푸리에 변환된 신호에 기초하여 채널 등화를 수행하고 등화 된 신호를 출력하기 위한 채널 등화부를 더 구비한다.
상기 채널 추정 장치는 상기 채널 등화부로부터 출력된 상기 등화된 신호를 수신하여 채널 디코딩을 수행하고 디코딩된 신호를 출력한다.
상기 채널 추정 장치는 OFDM 수신기에 구현될 수 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 채널 추정 장치는 패스트 푸리에 변환된 베이스밴드 샘플드 복소신호와 파일럿 주파수에 기초하여 상기 파일럿 주파수에 따른 패스트 푸리에 변환된 상기 베이스밴드 샘플드 복소 신호의 크기를 검출하고 검출결과와 상응하는 채널 게인들을 계산하는 채널 추정부; 상기 채널 게인들을 수신하고 수신된 상기 채널 게인들을 역 이산 푸리에 변환하고 역 이산 푸리에 변환된 신호를 제1 윈도우와 상기 제1 윈도우에 인접하는 제2 윈도우로 스캐닝하면서 상기 제1 윈도우의 평균전력과 상기 제2 윈도우의 평균전력의 비율을 계산하고, 계산된 평균전력의 비율과 적어도 하나의 문턱 값과 비교하여 상기 평균전력의 비율이 상기 적어도 하나의 문턱 값과 최초로 같아지는 시점과 상기 평균전력의 비율이 상기 적어도 하나의 문턱 값과 최후로 같아지는 종점을 검출하여 CIR 분포영역을 검출하고 상기 CIR 분포영역에 포함된 상기 노이즈를 제거하고 상기 CIR 정보를 추정하고, 상기 CIR 정보를 이산 푸리에 변환하여 이산 푸리에 변환된 신호를 출력하는 인터폴레이터; 및 상기 패스트 푸리에 변환된 베이스밴드 샘플드 복소신호와 상기 인터폴레이터로부터 출력된 이산 푸리에 변환된 신호에 기초하여 채널 등화를 수행하고 등화된 신호를 출력하기 위한 채널 등화부를 구비한다.
상기 인터폴레이터는 상기 제1 윈도우와 상기 제2 윈도우를 소정의 스텝만큼씩 연속적으로 스캐닝하여 대응되는 스텝에 따른 상기 제1 윈도우의 평균전력에 대한 상기 제2 윈도우의 평균전력의 제1 비율 및 상기 제2 윈도우의 평균전력에 대한 상기 제1 윈도우의 평균전력의 제2 비율을 계산하고, 상기 제1 비율과 제1 문턱 값을 비교하고 비교 결과에 기초하여 상기 제1 비율이 상기 제1 문턱 값과 최초로 같아지는 상기 시점을 검출하고 상기 제2 비율과 제2 문턱 값을 비교하고 비교 결과에 기초하여 상기 제2 비율이 상기 제2 문턱 값과 최후로 같아지는 상기 종점을 검출한다.
상기 제1 비율은 F 분포 특성을 가지며, 상기 제1 문턱 값은
Figure 112006090652563-pat00011
와 대응되는 F 분포 테이블의 값과 상응하고, 상기 제2 비율은 상기 F 분포 특성을 가지며, 상기 제2 문턱 값은
Figure 112006090652563-pat00012
와 대응되는 F 분포 테이블의 값과 상응하고, 상기
Figure 112006090652563-pat00013
는 오 감지(false detection) 확률, 상기
Figure 112006090652563-pat00014
은 상기 제1 윈도우의 길이, 및 상기
Figure 112006090652563-pat00015
은 상기 제2 윈도우의 길이이다.
상기 인터폴레이터는 상기 채널 게인들을 수신하고 역 이산 푸리에 변환을 수행하고 역 이산 푸리에 변환된 신호들를 출력하는 역 이산 패스트 푸리에 변환(Inverse Discrete Fourier Transform)부; 상기 역 이산 푸리에 변환된 신호들에 수신하여 상기 역 이산 푸리에 변환된 신호들에 포함된 채널 노이즈를 제거하고 상기 CIR을 추정하고 추정 결과에 상응하는 CIR을 출력하는 CIR 추정부; 및 추정된 상기 CIR을 수신하고 이산 푸리에 변환을 수행하여 이산 푸리에 변환된 신호를 출력하는 이산 패스트 푸리에 변환(Discrete Fourier transform)부를 구비한다.
상기 채널 추정 장치는 상기 베이스밴드 샘플드 복소신호를 수신하여 패스트 푸리에 변환을 수행하고 상기 패스트 푸리에 변환된 베이스밴드 샘플드 복소신호를 출력하는 패스트 푸리에 변환(fast Fourier transform)부(110)를 더 구비할 수 있다.
상기 채널 추정 장치는 상기 채널 등화부로부터 출력된 상기 등화된 신호를 수신하여 채널 디코딩을 수행하고 디코딩된 신호를 출력하기 위한 디코딩부를 더 구비할 수 있다.
상기 채널 추정 장치는 OFDM 수신기에 구현될 수 있다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 채널 추정 장치 또는 채널 추정 장치를 구비하는 OFDM 수신기의 기능 블록도이고, 도 3은 도 2에 도시된 채널 추정 장치의 CIR 추정부에 입력되는 신호를 나타내는 그래프이다.
도 4와 도 5는 도 2에 도시된 채널 추정 장치의 CIR 추정부가 CIR 영역을 검출하는 동작을 설명하기 위한 그래프이고, 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 채널 추정 장치 또는 채널 추정 장치를 구비하는 OFDM 수신기의 기능 블록도이다. 도 2 내지 도 6을 참조하면, 채널 추정 장치(10)는 코릴레이터(20), CIR 추정부(30), 슈도-노이즈 제거부(40), 패스트 푸리에 변환(fast Fourier Transform)부(50), 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform, DFT)부(60), 채널 등화부(70), 및 디코딩부(80)를 구비한다.
상기 채널 추정 장치(10)는 OFDM 수신기, 특히 TDS(time-domain synchronous) OFDM에 구현될 수 있다.
상기 코릴레이터(20)는 베이스밴드 샘플드 복소신호(S1)와 로컬 슈도-노이즈 신호(Local PN)를 수신하고, 이들의 코릴레이션을 계산하여 상관 신호(R(n))를 생성한다.
상기 베이스밴드 샘플드 복소 신호(S1)의 프레임 헤드는 상기 채널 추정장치(10)에서 시험 데이터로 사용되기 때문에 상기 베이스밴드 샘플드 복소 신호(S1)는 로컬 슈도-노이즈 신호(Local PN)와 코릴레이션된다.
상기 코릴레이션은 선형 코릴레이션(linear correlation) 또는 순환 코릴레이션(cyclic orrelation)이 될 수 있고, 상기 상관 신호(R(n))는 노이즈(예컨대, 코릴레이션 노이즈)를 포함할 수 있다.
상기 CIR 추정부(30)는 상기 상관 신호(R(n))를 수신하여 상기 상관 신호(R(n))에 포함된 노이즈를 제거하고 CIR을 추정하고 추정 결과에 상응하는 CIR(C1)을 출력한다. 즉, 상기 CIR(C1)은 상기 노이즈가 제거된 CIR신호이다.
상기 CIR 추정부(30)는 이중 근접 윈도우(doubly adjacent windows)에 기초 하여 상기 CIR을 추정하는데 이에 대한 구체적인 설명은 다음과 같다.
도 3의 그래프와 같이 상기 상관 신호(R(n))에는 CIR 정보를 가지고 있는 신호(CIR correlation peak, 이하 CCP라고 한다.) 이외에도 화이트 가우시안 노이즈(White Gaussian Noise, interference)와 같은 노이즈가 포함되어 있다.
상기 CIR 추정부(30)는 상기 상관 신호(R(n))로부터 CIR이 분포된 영역을 찾기 위해 도 4의 그래프와 같이 제1 윈도우(Wl)와 상기 제1 윈도우에 인접하는 제2 윈도우(Wr)을 설정하고 상기 상관 신호(R(n))에 대하여 상기 제1 윈도우(Wl)와 상기 제2 윈도우(Wr)를 소정의 스텝만큼씩 연속적으로 이동(이하 스캐닝이라 한다.)시키면서 상기 제1 윈도우(Wl)의 평균전력과 상기 제2 윈도우(Wr)의 평균전력의 비율을 계산한다.
상기 스텝은 시간 축(도 4의 Time index)상에서 상기 제1 윈도우(Wl)와 상기 제2 윈도우(Wr)가 이동하는 이동간격을 나타낸다.
상기 제1 윈도우의 평균전력(
Figure 112006090652563-pat00016
)과 상기 제2 윈도우의 평균전력(
Figure 112006090652563-pat00017
)은 다음의 수학식 1에 의해서 계산될 수 있다.
Figure 112006090652563-pat00018
Figure 112006090652563-pat00019
,
(여기서, P는 상기 제1 윈도우(Wl)와 상기 제2 윈도우(Wr)가 접해있는 경계치, 상기
Figure 112006090652563-pat00020
은 상기 제1 윈도우(Wl) 영역의 길이, 및 상기
Figure 112006090652563-pat00021
은 상기 제2 윈도 우(Wr) 영역의 길이를 나타낸다.)
예컨대, 상기 스캐닝은 경계치(p)를 기준으로 상기 경계치(p)에 소정의 스텝(예컨대, 10)을 반복적으로 더하여 이뤄지고, 상기 CIR 추정부(30)는 반복적으로 더해진 결과에 상기 스텝이 더해질 때마다 상기 제1 윈도우(Wl)의 평균전력과 상기 제2 윈도우(Wr)의 평균전력의 비율을 계산한다.
상기 CIR 추정부(30)는 계산된 평균전력의 비율과 적어도 하나의 문턱 값과 비교하여 상기 평균전력의 비율이 상기 적어도 하나의 문턱 값보다 최초로 같아지는 시점(Pa)과 상기 평균전력의 비율이 상기 적어도 하나의 문턱 값보다 최후로 같아지는 종점(Pd)을 검출하여 CIR 분포영역(LS)을 검출하여 상기 CIR 분포영역(LS)에 포함된 상기 노이즈(interference)를 제거하고 상기 CIR을 추정한다.
상기 적어도 하나의 문턱 값은 같을 수도 있고, 다를 수도 있다.
예컨대, 상기 CIR 추정부(30)는 상기 제1 윈도우(Wl)와 상기 제2 윈도우(Wr)를 소정의 스텝만큼씩 연속적으로 스캐닝하여 대응되는 스텝에 따른 상기 제1 윈도우(Wl)의 평균전력에 대한 상기 제2 윈도우(Wr)의 평균전력의 제1 비율(L1) 및 상기 제2 윈도우(Wr)의 평균전력에 대한 상기 제1 윈도우(Wl)의 평균전력의 제2 비율(L2)을 계산한다.
그리고 상기 CIR 추정부(30)는 상기 제1 비율(L1)과 제1 문턱 값(미도시)을 비교하고 비교 결과에 기초하여 상기 제1 비율(L1)이 상기 제1 문턱 값과 최초로 같아지는 상기 시점(Pa)을 검출하고 상기 제2 비율(L2)과 제2 문턱 값(미도시)을 비교하고 비교 결과에 기초하여 상기 제2 비율(L2)이 상기 제2 문턱 값과 최후로 같아지는 상기 종점(Pd)을 검출한다.
상기 제1 비율(L1)은 F 분포(F distribution) 특성을 가질 수 있으며, 상기 제1 문턱 값은
Figure 112006090652563-pat00022
와 대응되는 F 분포 테이블의 값과 상응할 수 있다.
또한, 상기 제2 비율은 상기 F 분포 특성을 가질 수 있으며, 상기 제2 문턱 값은
Figure 112006090652563-pat00023
와 대응되는 F 분포 테이블의 값과 상응할 수 있고,
Figure 112006090652563-pat00024
는 오 감지(false detection) 확률이다.
상기 F 분포(F distribution) 특성과 상기 F 분포 테이블 각각은 "J. S. Milton and J. C. Arnold, Introduction to probability and statistics: principles and applications for engineering and the computer sciences, 4th ed., New York: McGraw-Hill, 2000."에 개시되어있다.
상기 CIR 추정부(30)는 검출된 CIR 분포영역(LS)에서 스레솔드 검출 방법(threshold detection method) 방법을 통하여 상기 CIR 분포영역(LS)에 포함된 상기 노이즈(interference)를 제거하고 상기 CIR(C1)을 추정할 수 있다.
예컨대, 상기 CIR 추정부(30)는 검출된 CIR 분포영역(LS)에서 상기 CIR 정보를 가지고 있는 신호(CCP) 크기의 1/m(m: 자연수, m: 4), 또는 1/n(n: 자연수, n: 4)의 크기를 가지는 문턱 값을 정하여 상기 문턱 값보다 큰 신호를 반복적으로 검출하고 검출된 신호를 상기 상관 신호(R(n))에서 반복적으로 제거하여 노이즈(interference)를 제거 할 수 있다.
따라서, 본 발명에 의하면 상기 CIR 추정부(30)는 상기 CIR 정보를 추정하기 전에 CIR 분포영역(LS)을 설정하여 스레솔드 검출 대상 영역의 범위를 좁혀 상기 CIR 분포영역(LS)에 포함된 상기 노이즈(interference)를 제거하고 상기 CIR 정보를 추정하기 때문에 상기 CIR 정보의 오검출(false detection)을 막을 수 있다.
또한, 상기 CIR 추정부(30)는 먼저 스레솔드 검출 방법을 이용하여 다른 노이즈를 제거하고 상기 CIR 정보를 추정하고, 상기 이중 근접 윈도우(doubly adjacent windows)에 의한 CIR 분포영역(LS)을 설정한 후, 상기 스레솔드 검출 방법을 한번 더 이용하여 상기 노이즈(interference)를 제거하고 상기 CIR(C1)을 추정하여 상기 CIR(C1)에 포함될 수 있는 노이즈를 완전히 제거할 수도 있다.
상기 슈도-노이즈 제거부(40)는 상기 베이스밴드 샘플드 복소신호(S1)와 상기 CIR(C1)을 수신하여 상기 베이스밴드 샘플드 복소 신호(S1)의 프레임 헤드를 제거하고, 상기 베이스밴드 샘플드 복소 신호의 프레임 바디 데이터와 현재의 채널 CIR 사이의 순환 컨벌루션 관계를 복구하고 복구된 프레임 바디(S3)를 출력한다.
상기 FFT부(50)는 상기 복구된 프레임 바디(S3)를 패스트 푸리에 변환하고 패스트 푸리에 변환된 신호(S5)를 출력한다.
상기 DFT부(60)은 상기 CIR(C1)D을 수신하고 이산 푸리에 변환을 수행하여 이산 푸리에 변환된 신호(C3)를 출력한다.
상기 채널 등화부(70)는 상기 패스트 푸리에 변환된 신호(S5)와 상기 이산 푸리에 변환된 신호(C3)에 기초하여 채널 등화를 수행하고 등화된 신호(D1)를 출력한다
FEC(forward error control)라고도 불리는 디코딩부(80)는 상기 채널 등화 부(70)로부터 출력된 상기 등화된 신호(D1)를 수신하여 채널 디코딩을 수행하고 디코딩된 신호(output decoded bit srteam)를 출력한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 채널 추정 장치 또는 채널 추정 장치를 구비하는 OFDM 수신기의 기능 블록도이다. 도 6을 참조하면, 채널 추정 장치(100)는 패스트 푸리에 변환(fast Fourier transform, FFT)부(110), 채널 추정부(120), 인터폴레이터(130), 채널 등화부(140), 및 디코딩부(150)를 구비한다.
상기 채널 추정 장치(100)는 OFDM 수신기, 특히 CP(Cyclic Prefix) OFDM에 구현될 수 있음은 물론이다.
상기 FFT부(110)는 베이스밴드 샘플드 복소신호(B1)를 수신하여 패스트 푸리에 변환을 수행하고 패스트 푸리에 변환된 신호(B3)를 출력한다.
상기 채널 추정부(120)는 패스트 푸리에 변환된 베이스밴드 샘플드 복소신호(B3)와 파일럿 주파수(PR)에 기초하여 상기 파일럿 주파수(PR)에 따른 패스트 푸리에 변환된 상기 베이스밴드 샘플드 복소 신호(F1)의 크기를 검출하고 검출결과와 상응하는 채널 게인들(B5)을 계산한다.
상기 채널 게인들(B5) 각각은 최소자승(least square, LS) 또는 최소평균제곱오차(minimum mean-square error, MMSE)등과 같은 방법으로 계산될 수 있음은 물론이다.
상기 인터폴레이터(130)는 상기 채널 게인들(B5)을 수신하고 수신된 상기 채널 게인들(B5)을 역 이산 푸리에 변환하고 역 이산 푸리에 변환된 신호(B7)를 이중 근접 윈도우(doubly adjacent windows)에 기초하여 상기 역 이산 푸리에 변환된 신호에 포함된 노이즈를 제거하고 노이즈가 제거된 CIR신호인 CIR(B9)을 추정하고, 상기 CIR(B9)을 이산 푸리에 변환하여 이산 푸리에 변환된 신호(B11)를 출력한다.
상기 인터폴레이터(130)는 역 이산 패스트 푸리에 변환(Inverse Discrete Fourier Transform; IDFT)부(132), CIR 추정부(134), 및 이산 패스트 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)부(136)를 구비한다.
상기 IDFT부(132)는 상기 채널 게인들(B5)을 수신하고 역 이산 푸리에 변환을 수행하고 역 이산 푸리에 변환된 신호(B7)를 출력한다.
상기 CIR 추정부(134)는 상기 역 이산 푸리에 변환된 신호(B7)를 수신하여 상기 역 이산 푸리에 변환된 신호들에 포함된 채널 노이즈를 제거하고 상기 CIR을 추정하고 추정 결과에 상응하는 CIR(B9)을 출력한다.
상기 채널 노이즈 제거 및 상기 CIR 추정은 도 2에 대한 상세한 설명에서 설명한 이중 근접 윈도우(doubly adjacent windows)에 기초한 채널 추정에 의해서 이루어진다.
상기 CIR 추정부(134)는 도 2의 CIR 추정부(30)와 비교하여 상관 신호(R(n))대신에 역 이산 푸리에 변환된 신호(B7)에 기초하여 상기 역 이산 푸리에 변환된 신호들에 포함된 채널 노이즈를 제거하고 상기 CIR을 추정하고 추정 결과에 상응하는 CIR(B9)을 출력하는 차이점 외에는 그 기능이 동일 또는 유사하므로 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.
상기 DFT부(136)는 추정된 상기 CIR(B9)을 수신하고 이산 푸리에 변환을 수 행하여 이산 푸리에 변환된 신호(B11)를 출력한다.
상기 채널 등화부(140)는 패스트 푸리에 변환된 베이스밴드 샘플드 복소신호(B3)와 상기 이산 푸리에 변환된 신호(B11)기초하여 채널 등화를 수행하고 등화된 신호(B13)를 출력한다.
상기 디코딩부(60)는 상기 채널 등화부(140)로부터 출력된 상기 등화된 신호(B13)를 수신하여 채널 디코딩을 수행하고 디코딩된 신호(ODB)를 출력한다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 채널 추정 방법을 나타내는 순서도이다. 도 2 내지 도 7을 참조하면, CIR 추정부(30 또는 134)는 도 2의 코릴레이터(20)에서 발생된 상관 신호(R(n)) 또는 도 6의 IDFT부(B7)에서 발생된 역이산 푸리에 변환된 신호(B7)에 기초하여 상기 신호에 포함된 노이즈를 제거하고 CIR을 추정하고 추정결과에 상응하는 제1 CIR을 출력한다(S100).
상기 CIR 추정부(30 또는 134)는 상기 제1 CIR에 기초하여 제1 윈도우(Wl)와 제1 윈도우와 상기 제1 윈도우(Wl)에 인접하는 제2 윈도우(Wr)를 설정한다(S110).
상기 CIR 추정부(30 또는 134)는 상기 제1 윈도우(Wl)와 상기 제2 윈도우(Wr)를 소정의 스텝만큼씩 연속적으로 스캐닝하여 대응되는 스텝에 따른 상기 제1 윈도우(Wl)의 평균전력과 상기 제2 윈도우(Wr)의 평균전력을 계산한다(S120).
상기 CIR 추정부(30 또는 134)는 상기 제1 윈도우(Wl)의 평균전력에 대한 상기 제2 윈도우(Wr)의 평균전력의 제1 비율(L1) 및 상기 제2 윈도우(Wr)의 평균전력에 대한 상기 제1 윈도우(Wl)의 평균전력의 제2 비율(L2)을 계산한다(S130).
상기 CIR 추정부(30 또는 134)는 상기 제1 비율(L1)과 제1 문턱 값(미도시)을 비교하고 비교 결과에 기초하여 상기 제1 비율(L1)이 상기 제1 문턱 값과 최초로 같아지는 상기 시점(Pa)을 검출한다(S140).
상기 CIR 추정부(30 또는 134)는 상기 제2 비율(L2)과 제2 문턱 값(미도시)을 비교하고 비교 결과에 기초하여 상기 제2 비율(L2)이 상기 제2 문턱 값과 최후로 같아지는 상기 종점(Pd)을 검출한다(S150).
상기 CIR 추정부(30 또는 134)는 상기 시점(Pa) 및 종점(Pd)에 기초하여 제1 CIR 분포영역(LS)을 검출(또는 계산)한다(S160).
상기 CIR 추정부(30 또는 134)는 상기 제1 CIR 분포영역(LS) 내에서 상기 제1 CIR에 포함된 노이즈를 제거하고 CIR을 추정하여 추정결과에 상응하는 제2 CIR을 출력한다(S170).
즉, 본 발명에 의하면 제1 CIR 추정 후 제1 윈도우(Wl) 및 제2 윈도우(Wr)의 스캐닝을 통하여 제1 CIR영역 추정을 보다 세분화하여 추정하고 노이즈 간섭을 최소화하여 정확한 채널 추정이 가능하도록 하는 효과가 있다.
도 8과 도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 채널 추정 방법 결과 신호대 에러 비율을 나타내는 그래프이다. 도 8은 "Digital Video Broadcasting (DVB): Frame Structure, Channel Coding and Modulation for Digital Terrestrial Television, ETSI, Tech. Rep. EN300 744 v1.1.2, Aug. 1997"에 개시된 Fixed Reception F1 version of DVB-T 채널 모델을 제1 윈도우(Wl) 영역의 길이(
Figure 112006090652563-pat00025
)와 제2 윈도우(Wr) 영역의 길이(
Figure 112006090652563-pat00026
)가 모두 25, CIR분포 영역의 시점(Pd)과 종점(Pa)이 각각 6, CIR분포 영역의 길이(LS)가 120, 스텝 사이즈가 10, 및 오 감지확률(
Figure 112006090652563-pat00027
)이 0.1% 로 시뮬레이션 한 결과이다.
도 8을 참조하면, 본 발명에 의한 채널 추정 방법에 의한 SER(symbol error rate, LCIC+MWPR) 성능이 이상적인 SER(ideal CIR) 성능과 거의 일치하여 실제 OFDM 시스템에서 에러발생률을 낮출 수 있음을 알 수 있다.
도 9는 "COST 207 TD(86)51-REW 3(WG1);,"Proposal on channel transfer functions to be used in GSM tests late 1986, Sept. 1986"에 에 개시된 TU6 채널 모델을 상기 도 8의 경우와 동일한 조건으로 시뮬레이션한 결과이다.
도 9을 참조하면, 본 발명에 의한 채널 추정 방법에 의한 SER(symbol error rate, LCIC+MWPR) 성능이 이상적인 SER(ideal CIR) 성능과 거의 일치하여 실제 OFDM 시스템에서 에러발생률을 낮출 수 있음을 알 수 있다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있 다.
본 발명은 도면에 도시된 일 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 채널 추정 방법 및 채널 추정 장치는 CIR 추정시 CIR 분포 영역을 세분화하여 추정하고 노이즈 간섭을 최소화하여 정확한 채널 추정이 가능하도록 하는 효과가 있다.

Claims (18)

  1. 노이즈와 CIR(channel impulse response) 정보를 포함하는 신호를 제1 윈도우와 상기 제1 윈도우에 인접하는 제2 윈도우로 스캐닝하면서 상기 제1 윈도우의 평균전력과 상기 제2 윈도우의 평균전력의 비율을 계산하고, 계산된 평균전력의 비율과 적어도 하나의 문턱 값과 비교하여 상기 평균전력의 비율이 상기 적어도 하나의 문턱 값과 최초로 같아지는 시점(start point)과 상기 평균전력의 비율이 상기 적어도 하나의 문턱 값과 최후로 같아지는 종점(end point)을 계산하여 CIR 분포영역을 검출하는 단계; 및
    상기 CIR 분포영역에 포함된 상기 노이즈를 제거하고 상기 CIR 정보를 추정하는 단계를 구비하는 채널 추정 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 CIR 분포영역을 검출하는 단계는,
    상기 제1 윈도우와 상기 제2 윈도우를 소정의 스텝만큼씩 연속적으로 스캐닝하면서 대응되는 스텝에 따른 상기 제1 윈도우 및 상기 제2 윈도우 각각의 영역의 평균전력을 계산하는 단계;
    상기 대응되는 스텝에 따른 상기 제1 윈도우의 평균전력에 대한 상기 제2 윈도우의 평균전력의 제1 비율 및 상기 제2 윈도우의 평균전력에 대한 상기 제1 윈도우의 평균전력의 제2 비율을 계산하는 단계;
    상기 제1 비율과 제1 문턱 값을 비교하고 비교 결과에 기초하여 상기 제1 비율이 상기 제1 문턱 값과 최초로 같아지는 상기 시점을 검출하는 단계; 및
    상기 제2 비율과 제2 문턱 값을 비교하고 비교 결과에 기초하여 상기 제2 비율이 상기 제2 문턱 값과 최후로 같아지는 상기 종점을 검출하는 단계를 구비하는 채널 추정 방법.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서, 상기 채널 추정 방법은,
    상기 CIR 분포영역을 검출하는 단계 전에 상기 노이즈와 상기 CIR 정보를 포함하는 상기 신호에 포함된 다른 노이즈를 제거하고 상기 CIR 정보를 추정하는 단계를 더 구비하는 채널 추정 방법.
  5. 삭제
  6. 베이스밴드 샘플드 복소신호와 로컬 슈도-노이즈(PN)신호를 수신하고, 이들의 선형 코릴레이션을 계산하여 상관 신호를 생성하는 선형 코릴레이터; 및
    상기 상관 신호를 수신하여 상기 상관 신호에 포함된 노이즈를 제거하고 CIR(channel impulse response)을 추정하고 추정 결과에 상응하는 CIR을 출력하는 CIR 추정부를 구비하며,
    상기 CIR 추정부는 상기 상관 신호를 제1 윈도우와 상기 제1 윈도우에 인접하는 제2 윈도우로 스캐닝하면서 상기 제1 윈도우의 평균전력과 상기 제2 윈도우의 평균전력의 비율을 계산하고, 계산된 평균전력의 비율과 적어도 하나의 문턱 값과 비교하여 상기 평균전력의 비율이 상기 적어도 하나의 문턱 값보다 최초로 같아지는 시점과 상기 평균전력의 비율이 상기 적어도 하나의 문턱 값보다 최후로 같아지는 종점을 검출하여 CIR 분포영역을 검출하여 상기 CIR 분포영역에 포함된 상기 노이즈를 제거하고 상기 CIR을 추정하는 채널 추정 장치.
  7. 제6항에 있어서, 상기 CIR 추정부는,
    상기 제1 윈도우와 상기 제2 윈도우를 소정의 스텝만큼씩 연속적으로 스캐닝하여 대응되는 스텝에 따른 상기 제1 윈도우의 평균전력에 대한 상기 제2 윈도우의 평균전력의 비율과 상응하는 제1 비율 및 상기 제2 윈도우의 평균전력에 대한 상기 제1 윈도우의 평균전력의 비율과 상응하는 제2 비율을 계산하고, 상기 제1 비율과 제1 문턱 값을 비교하고 비교 결과에 기초하여 상기 제1 비율이 상기 제1 문턱 값과 최초로 같아지는 상기 시점을 검출하고 상기 제2 비율과 제2 문턱 값을 비교하고 비교 결과에 기초하여 상기 제2 비율이 상기 제2 문턱 값과 최후로 같아지는 상기 종점을 검출하는 채널 추정 장치.
  8. 삭제
  9. 제6항에 있어서, 상기 채널 추정 장치는,
    상기 베이스밴드 샘플드 복소신호와 상기 CIR을 수신하여 상기 베이스밴드 샘플드 복소 신호의 프레임 헤드를 제거하고, 상기 베이스밴드 샘플드 복소 신호의 프레임 바디 데이터와 현재의 채널 CIR 사이의 순환 컨벌루션 관계를 복구하고 복구된 프레임 바디를 출력하기 위한 슈도-노이즈 제거부;
    상기 복구된 프레임 바디에 패스트 푸리에 변환을 수행하고 패스트 푸리에 변환된 신호를 출력하기 위한 패스트 푸리에 변환(fast Fourier Transform)부;
    상기 CIR을 수신하고 이산 푸리에 변환을 수행하여 이산 푸리에 변환된 신호를 출력하는 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)부; 및
    상기 패스트 푸리에 변환된 신호와 상기 이산 푸리에 변환된 신호에 기초하여 채널 등화를 수행하고 등화 된 신호를 출력하기 위한 채널 등화부를 더 구비하는 채널 추정 장치.
  10. 제6항에 있어서, 상기 채널 추정 장치는,
    상기 채널 등화부로부터 출력된 상기 등화된 신호를 수신하여 채널 디코딩을 수행하고 디코딩된 신호를 출력하는 디코딩부를 구비하는 채널 추정 장치.
  11. 삭제
  12. 패스트 푸리에 변환된 베이스밴드 샘플드 복소신호와 파일럿 주파수에 기초하여 상기 파일럿 주파수에 따른 상기 패스트 푸리에 변환된 베이스밴드 샘플드 복소 신호의 크기를 검출하고 검출결과와 상응하는 채널 게인들을 계산하는 채널 추정부;
    상기 채널 게인들을 수신하고 수신된 상기 채널 게인들을 역 이산 푸리에 변환하고 역 이산 푸리에 변환된 신호를 제1 윈도우와 상기 제1 윈도우에 인접하는 제2 윈도우로 스캐닝하면서 상기 제1 윈도우의 평균전력과 상기 제2 윈도우의 평균전력의 비율을 계산하고, 계산된 평균전력의 비율과 적어도 하나의 문턱 값과 비교하여 상기 평균전력의 비율이 상기 적어도 하나의 문턱 값과 최초로 같아지는 시점과 상기 평균전력의 비율이 상기 적어도 하나의 문턱 값과 최후로 같아지는 종점을 검출하여 CIR 분포영역을 검출하고 상기 CIR 분포영역에 포함된 노이즈를 제거하고 CIR 정보를 추정하고, 상기 CIR 정보를 이산 푸리에 변환하여 이산 푸리에 변환된 신호를 출력하는 인터폴레이터; 및
    상기 패스트 푸리에 변환된 베이스밴드 샘플드 복소신호와 상기 인터폴레이터로부터 출력된 이산 푸리에 변환된 신호에 기초하여 채널 등화를 수행하고 등화된 신호를 출력하기 위한 채널 등화부를 구비하는 채널 추정 장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 인터폴레이터는,
    상기 제1 윈도우와 상기 제2 윈도우를 소정의 스텝만큼씩 연속적으로 스캐닝하여 대응되는 스텝에 따른 상기 제1 윈도우의 평균전력에 대한 상기 제2 윈도우의 평균전력의 제1 비율 및 상기 제2 윈도우의 평균전력에 대한 상기 제1 윈도우의 평균전력의 제2 비율을 계산하고, 상기 제1 비율과 제1 문턱 값을 비교하고 비교 결과에 기초하여 상기 제1 비율이 상기 제1 문턱 값과 최초로 같아지는 상기 시점을 검출하고 상기 제2 비율과 제2 문턱 값을 비교하고 비교 결과에 기초하여 상기 제2 비율이 상기 제2 문턱 값과 최후로 같아지는 상기 종점을 검출하는 채널 추정 장치.
  14. 삭제
  15. 제12항에 있어서, 상기 인터폴레이터는,
    상기 채널 게인들을 수신하고 역 이산 푸리에 변환을 수행하고 역 이산 푸리에 변환된 신호들를 출력하는 역 이산 패스트 푸리에 변환(Inverse Discrete Fourier Transform)부;
    상기 역 이산 푸리에 변환된 신호들에 수신하여 상기 역 이산 푸리에 변환된 신호들에 포함된 채널 노이즈를 제거하고 상기 CIR 정보를 추정하고 추정 결과에 상응하는 CIR을 출력하는 CIR 추정부; 및
    추정된 상기 CIR 정보를 수신하고 이산 푸리에 변환을 수행하여 이산 푸리에 변환된 신호를 출력하는 이산 패스트 푸리에 변환(Discrete Fourier transform)부를 구비하는 채널 추정 장치.
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