KR102122124B1 - Adaptive beamforming method and apparatus for embodying the same - Google Patents
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Abstract
반복(interation)수행시, 수렴의 속도가 증가하여, 처리속도가 향상될 수 있는 적응형 빔포밍 방법 및 이를 구현하기 위한 장치가 개시된다. 이러한 적응형 빔포밍 방법은, (a) N개의 신호도착방향 프로세서들이, N개의 스마트 안테나 어레이를 통해서 각각 수신된 N개의 제1 신호들에 가중치 벡터를 곱하여 N개의 제2 신호들을 각각 생성하는 단계와, (b) 제1 가산기가, 상기 N개의 제2 신호들을 수신하고, 상기 N개의 제2 신호들에 각각의 결합상수들을 곱하여 합산함으로써, 제3 신호를 생성하는 단계와, (c) 제2 가산기가, 상기 제3 신호를 수신하고, 상기 제3 신호를 가장 가까운 신호좌표로 사영한(projection) 기준신호에서 상기 제3 신호를 차감하여 공통 에러값을 산출하는 단계, 및 (d) N개의 최소평균자승기들이, 각각 상기 공통 에러값을 수신하여, 상기 공통 에러값에 설정된 스텝사이즈 파라미터 및 상기 N개의 제1 신호들을 곱하고, 상기 가중치 벡터를 합산하여 새로운 가중치 벡터를 생성하고, 상기 새로운 가중치 벡터를 상기 N개의 신호도착방향 프로세서들에 제공하는 단계를 포함한다.Disclosed is an adaptive beamforming method capable of improving the processing speed by increasing the speed of convergence when performing iteration, and an apparatus for implementing the same. In the adaptive beamforming method, (a) N signal arrival direction processors generate N second signals by multiplying N first signals received through N smart antenna arrays by a weight vector, respectively. And, (b) generating a third signal by receiving the N second signals and multiplying the N second signals by multiplying the coupling constants, and (c) generating the third signal. 2 an adder receiving the third signal, subtracting the third signal from a reference signal projecting the third signal as the nearest signal coordinate, and calculating a common error value, and (d) N The Least Mean Squares receive the common error value, multiply the step size parameter set by the common error value and the N first signals, and add the weight vector to generate a new weight vector, and the new And providing a weight vector to the N signal arrival processors.
Description
본 발명은 적응형 적응형 빔포밍 방법 및 이를 구현하기 위한 장치에 관한 것으로, 보다 상세히, N개의 스마트 안테나를 갖는 수신기의 적응형 빔포밍 방법 및 이를 구현하기 위한 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an adaptive adaptive beamforming method and an apparatus for implementing the same, and more particularly, to an adaptive beamforming method of a receiver having N smart antennas and an apparatus for implementing the same.
스펙트럼 효율성 및 신뢰성은 무선 통신 시스템에서 다중 경로 페이딩, 지연 확산 및 동일 채널 간섭에 의해 제한된다. 최근 몇 년 동안, 공간 영역에서 다중 경로 페이딩을 극복하기 위해 각도 다양성에 대한 많은 연구가 있었다. 특히 다양한 방법으로 스마트 안테나를 사용함으로써 무선 통신 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 적응형 빔포밍은 무선 통신 분야에서 널리 이용 될 수 있는 가장 중요한 스마트 안테나 기술 중 하나이다.Spectral efficiency and reliability are limited by multipath fading, delay spread and co-channel interference in wireless communication systems. In recent years, there has been a lot of research on angular diversity to overcome multipath fading in the spatial domain. In particular, by using a smart antenna in various ways, it is possible to improve the performance of a wireless communication system. Adaptive beamforming is one of the most important smart antenna technologies that can be widely used in the wireless communication field.
무선 통신 시스템의 요구 사항은 가까운 장래에 폭발적으로 증가 할 것으로 예상된다. 가능한 해결책 중 하나는 미래의 통신 시스템에 대한 요구를 만족시키기 위해 수신기 측에서 적응형 빔포밍 시스템이 요청되고 있다.The requirements of wireless communication systems are expected to increase explosively in the near future. One of the possible solutions is that an adaptive beamforming system is being requested at the receiver side in order to satisfy the needs for future communication systems.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 반복(interation)수행시, 수렴의 속도가 증가하여, 처리속도가 향상될 수 있는 적응형 빔포밍 방법 및 이를 구현하기 위한 장치를 제공하는 것이다.The problem to be solved by the present invention is to provide an adaptive beamforming method and an apparatus for realizing the adaptive beamforming method in which the speed of convergence is increased when the repetition is performed, so that the processing speed can be improved.
이러한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 예시적인 일 실시예에 의한 적응형 빔포밍 방법은, (a) N개의 신호도착방향 프로세서들이, N개의 스마트 안테나 어레이를 통해서 각각 수신된 N개의 제1 신호들에 가중치 벡터를 곱하여 N개의 제2 신호들을 각각 생성하는 단계와, (b) 제1 가산기가, 상기 N개의 제2 신호들을 수신하고, 상기 N개의 제2 신호들에 각각의 결합상수들을 곱하여 합산함으로써, 제3 신호를 생성하는 단계와, (c) 제2 가산기가, 상기 제3 신호를 수신하고, 상기 제3 신호를 가장 가까운 신호좌표로 사영한(projection) 기준신호에서 상기 제3 신호를 차감하여 공통 에러값을 산출하는 단계, 및 (d) N개의 최소평균자승기들이, 각각 상기 공통 에러값을 수신하여, 상기 공통 에러값에 설정된 스텝사이즈 파라미터 및 상기 N개의 제1 신호들을 곱하고, 상기 가중치 벡터를 합산하여 새로운 가중치 벡터를 생성하고, 상기 새로운 가중치 벡터를 상기 N개의 신호도착방향 프로세서들에 제공하는 단계를 포함한다.An adaptive beamforming method according to an exemplary embodiment of the present invention for solving this problem includes: (a) N signal arrival direction processors, N first signals respectively received through N smart antenna arrays Multiplying by a weight vector to generate N second signals, and (b) a first adder receives the N second signals, and multiplies the N second signals by multiplying each combination constant. By doing so, the step of generating a third signal, and (c) the second adder receives the third signal and projects the third signal from the reference signal projecting the third signal as the nearest signal coordinate. Calculating a common error value by subtracting, and (d) N minimum mean squares, respectively, receiving the common error value, multiplying the step size parameter set by the common error value and the N first signals, And summing the weight vectors to generate a new weight vector and providing the new weight vector to the N signal arrival processors.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 의한 적응형 빔포밍 방법에 의하면, 상기 N개의 신호도착방향 프로세서, 제1 가산기, 제2 가산기 및 N개의 최소평균자승기가, 상기 새로운 가중치 벡터 이용하여 설정된 횟수만큼 (a) 내지 (d) 과정을 반복수행될 수 있다.On the other hand, according to the adaptive beamforming method according to another embodiment of the present invention, the N signal arrival direction processor, the first adder, the second adder, and the N minimum average multiplier, the number of times set using the new weight vector Steps (a) to (d) may be repeated.
한편, 본 발명의 또 다른 실시예에 의한 적응형 빔포밍 방법에 의하면, 상기 N개의 신호도착방향 프로세서, 제1 가산기, 제2 가산기 및 N개의 최소평균자승기가, 상기 새로운 가중치 벡터 이용하여 (a) 내지 (d) 과정을, 상기 가중치 벡터가 설정값 이하로 수렴될 때까지 반복수행될 수 있다.On the other hand, according to the adaptive beamforming method according to another embodiment of the present invention, the N signal arrival direction processor, the first adder, the second adder, and the N minimum average squarer, using the new weight vector (a ) To (d) can be repeated until the weight vector converges below a set value.
또한, 상기 스텝사이즈 파라미터는, 상기 N개의 제1 신호들과 그것의 에르미트(Hermit) 값들을 이용하여 형성된 상관관계 행렬의 트레이스값의 2배 값의 역수 이하에서 결정될 수 있다.In addition, the step size parameter may be determined below an inverse of a value twice the trace value of the correlation matrix formed by using the N first signals and its Hermit values.
본 발명의 예시적인 일 실시예에 의한 적응형 빔포밍 장치는 N개의 신호도착방향 프로세서, 제1 가산기, 제2 가산기 및 N개의 최소평균자승기를 포함한다. 상기 N개의 신호도착방향 프로세서는, N개의 스마트 안테나 어레이를 통해서 각각 수신된 N개의 제1 신호들에 가중치 벡터를 곱하여 N개의 제2 신호들을 각각 생성한다. 상기 제1 가산기는, 상기 N개의 제2 신호들을 수신하고, 상기 N개의 제2 신호들에 각각의 결합상수들을 곱하여 합산함으로써, 제3 신호를 생성한다. 상기 제2 가산기는, 상기 제3 신호를 수신하고, 상기 제3 신호를 가장 가까운 신호좌표로 사영한(projection) 기준신호에서 상기 제3 신호를 차감하여 공통 에러값을 산출한다. 상기 개의 최소평균자승기는, 각각 상기 공통 에러값을 수신하여, 상기 공통 에러값에 설정된 스텝사이즈 파라미터 및 상기 N개의 제1 신호들을 곱하고, 상기 가중치 벡터를 합산하여 새로운 가중치 벡터를 생성하고, 상기 새로운 가중치 벡터를 상기 N개의 신호도착방향 프로세서들에 제공한다.The adaptive beamforming apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention includes N signal arrival direction processors, a first adder, a second adder, and N minimum mean squares. The N signal arrival direction processors generate N second signals, respectively, by multiplying N first signals received through N smart antenna arrays by a weight vector. The first adder generates the third signal by receiving the N second signals and multiplying the N second signals by multiplying the coupling constants. The second adder receives the third signal, and calculates a common error value by subtracting the third signal from a reference signal projecting the third signal as the nearest signal coordinate. Each of the least-squares multipliers receives the common error value, multiplies the step size parameter set by the common error value and the N first signals, and adds the weight vector to generate a new weight vector, and the A new weight vector is provided to the N signal arrival processors.
이와 같이 본 발명에 의한 적응형 빔포밍 방법 및 적응형 빔포밍 장치는, N개의 신호도착방향 프로세서들이 동일한 공통 에러값을 이용함으로써, N개의 신호도착방향 프로세서들이 각각의 에러값을 이용하는 것에 비해서, 반복(interation)수행시, 수렴의 속도가 증가하여, 처리속도가 향상될 수 있다.In this way, the adaptive beamforming method and the adaptive beamforming apparatus according to the present invention have N signal arrival direction processors using the same common error value, compared to N signal arrival direction processors using each error value. In the case of repetition, the speed of convergence increases, so that the processing speed can be improved.
또한, 같은 횟수 반복수행했을 경우, 정확성이 향상될 수 있다.In addition, if repeated the same number of times, accuracy may be improved.
도 1은 본 발명의 예시적인 일 실시예에 의한 적응형 빔포밍 방법을 도시한 순서도이다.
도 2는 본 발명의 예시적인 다른 실시예에 의한 적응형 빔포밍 방법을 도시한 순서도이다.
도 3은 도 1 및 도 2에서 도시된 적응형 빔포밍 장치 및 방법을 도시한 다이어그램이다.
도 4는 종래의 N개의 신호도착방향 프로세서들이 각각의 에러값을 이용하는 방법과 본 발명에 의한 N개의 신호도착방향 프로세서들이 동일한 공통 에러값을 이용하는 방법을 비교하기 위한 것으로서, 반복홧수와 그에 따른 평균자승에러(Mean Square Error)의 관계를 도시한 그래프이다.
도 5는 종래의 N개의 신호도착방향 프로세서들이 각각의 에러값을 이용하는 방법과 본 발명에 의한 N개의 신호도착방향 프로세서들이 동일한 공통 에러값을 이용하는 방법을 비교하기 위한 것으로서, 신호대잡음비(SNR)과 비트에러율(Eit Error Ratio)의 관계를 도시한 그래프이다.Fig. 1 is a flow chart showing an adaptive beamforming method according to an exemplary embodiment of the present invention.
Fig. 2 is a flow chart showing an adaptive beamforming method according to another exemplary embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating the adaptive beamforming apparatus and method illustrated in FIGS. 1 and 2.
FIG. 4 is for comparing the method in which the conventional N signal arrival direction processors use each error value and the method in which the N signal arrival direction processors according to the present invention use the same common error value. It is a graph showing the relationship of square error.
FIG. 5 is a method for comparing a method in which N conventional signal arrival direction processors use each error value and a method in which N signal arrival direction processors according to the present invention use the same common error value. It is a graph showing the relationship between Eit Error Ratio.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조 부호를 유사한 구성 요소에 대해 사용하였다. 첨부된 도면에 있어서, 구조물들의 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 과장하여 도시한 것일 수 있다. The present invention can be applied to various changes and may have various forms, and specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the text. However, this is not intended to limit the present invention to a specific disclosure form, and it should be understood that it includes all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing each drawing, similar reference numerals are used for similar components. In the accompanying drawings, the dimensions of the structures may be exaggerated than actual in order to clarify the present invention.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다. Terms such as first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from other components. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as the second component, and similarly, the second component may also be referred to as the first component.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, A와 B가'연결된다', '결합된다'라는 의미는 A와 B가 직접적으로 연결되거나 결합하는 것 이외에 다른 구성요소 C가 A와 B 사이에 포함되어 A와 B가 연결되거나 결합되는 것을 포함하는 것이다.The terms used in this application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this application, terms such as “include” or “have” are intended to indicate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, or one or more other features or It should be understood that the existence or addition possibilities of numbers, steps, actions, components, parts or combinations thereof are not excluded in advance. Also, A and B means'connected' and'joined', in addition to A and B being directly connected or joined, other components C are included between A and B so that A and B are connected or joined. It includes things.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 또한, 방법 발명에 대한 특허청구범위에서, 각 단계가 명확하게 순서에 구속되지 않는 한, 각 단계들은 그 순서가 서로 바뀔 수도 있다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by a person skilled in the art to which the present invention pertains. Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having meanings consistent with meanings in the context of related technologies, and should not be interpreted as ideal or excessively formal meanings unless explicitly defined in the present application. Does not. Also, in the claims of a method invention, unless each step is clearly bound to the order, the order of each step may be reversed.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하고자 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 예시적인 일 실시예에 의한 적응형 빔포밍 방법을 도시한 순서도이고, 도 2는 본 발명의 예시적인 다른 실시예에 의한 적응형 빔포밍 방법을 도시한 순서도이다.1 is a flow chart showing an adaptive beamforming method according to an exemplary embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a flow chart showing an adaptive beamforming method according to another exemplary embodiment of the present invention.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 예시적인 일 실시예에 의한 적응형 빔포밍 방법에 의하면, 먼저, N개의 신호도착방향 프로세서들이, N개의 스마트 안테나 어레이를 통해서 각각 수신된 N개의 제1 신호들에 가중치 벡터를 곱하여 N개의 제2 신호들을 각각 생성한다(단계 S110, S210).1 and 2, according to an adaptive beamforming method according to an exemplary embodiment of the present invention, first, N signal arrival direction processors, each N received through N smart antenna arrays The first signals are multiplied by a weight vector to generate N second signals, respectively (steps S110 and S210).
이후, 제1 가산기가, 상기 N개의 제2 신호들을 수신하고, 상기 N개의 제2 신호들에 각각의 결합상수들을 곱하여 합산함으로써, 제3 신호를 생성한다(단계 S120, S220)). Thereafter, the first adder receives the N second signals and multiplies the N second signals by multiplying and combining them, thereby generating a third signal (steps S120 and S220).
이후, 제2 가산기가, 상기 제3 신호를 수신하고, 상기 제3 신호를 가장 가까운 신호좌표로 사영한(projection) 기준신호에서 상기 제3 신호를 차감하여 공통 에러값을 산출한다(단계 S130, S230).Thereafter, the second adder receives the third signal and calculates a common error value by subtracting the third signal from the reference signal projecting the third signal as the nearest signal coordinate (step S130, S230).
이후, N개의 최소평균자승기들이, 각각 상기 공통 에러값을 수신하여, 상기 공통 에러값에 설정된 스텝사이즈 파라미터 및 상기 N개의 제1 신호들을 곱하고, 상기 가중치 벡터를 합산하여 새로운 가중치 벡터를 생성하고, 상기 새로운 가중치 벡터를 상기 N개의 신호도착방향 프로세서들에 제공한다(단계 S140, S240).Subsequently, the N least-squares multipliers receive the common error value, multiply the step size parameter set by the common error value and the N first signals, and add the weight vector to generate a new weight vector, , The new weight vector is provided to the N signal arrival processors (steps S140 and S240).
이후, 도 1에서 도시된 본 발명의 일 실시예에서는, 상기 N개의 신호도착방향 프로세서들이, 상기 새로운 가중치 벡터 이용하여 설정된 횟수만큼 단계 S110 내지 단계 S140 과정을 반복수행될 수 있다.Thereafter, in one embodiment of the present invention illustrated in FIG. 1, the N signal arrival direction processors may repeatedly perform steps S110 to S140 as many times as set by using the new weight vector.
이와 다르게, 도 2에서 도시된 본 발명의 또 다른 실시예에서는, 상기 N개의 신호도착방향 프로세서들이, 상기 새로운 가중치 벡터 이용하여 (단계 S110 내지 단계 S140 과정을, 상기 공통 에러값의 크기가 설정값 이하로 될때까지 반복수행될 수 있다.Alternatively, in another embodiment of the present invention shown in FIG. 2, the N signal arrival direction processors use the new weight vector (step S110 to step S140, the size of the common error value is a set value) It can be repeated until the following.
이러한 과정은 아래의 도 3을 참조하여 보다 상세히 설명될 것이다.This process will be described in more detail with reference to FIG. 3 below.
도 3은 도 1 및 도 2에서 도시된 적응형 빔포밍 장치 및 방법을 도시한 다이어그램이다.3 is a diagram illustrating the adaptive beamforming apparatus and method illustrated in FIGS. 1 and 2.
도 3을 참조하면, 본 발명에 의한 적응형 빔포밍 장치는, N개의 신호도착방향 프로세서(Processor of DoA 1~ Processor of DoA N), 제1 가산기(A1), 제2 가산기(A2) 및 N개의 최소평균자승기(LMS 1 ~ LMS N)를 포함한다.Referring to Figure 3, the adaptive beamforming apparatus according to the present invention, N signal arrival direction processor (Processor of
상기 N개의 신호도착방향 프로세서(Processor of DoA 1~ Processor of DoA N)는, 아래의 수학식 1과 같이, N개의 스마트 안테나 어레이를 통해서 각각 수신된 N개의 제1 신호들(x(k))에 가중치 벡터(w)를 곱하여 N개의 제2 신호들(y1(k) ~ yN(k))을 각각 생성한다.The N signal arrival direction processors (Processor of
이후, 상기 제1 가산기(A1)는, 상기 N개의 제2 신호들(y1(k) ~ yN(k))을 수신하고, 아래의 수학식 2와 같이, 상기 N개의 제2 신호들(y1(k) ~ yN(k))에 각각의 결합상수들(c1 ~ cN)을 곱하여 합산함으로써, 제3 신호(yc(k))를 생성한다.Thereafter, the first adder A1 receives the N second signals (y 1 (k) to y N (k)) and, as shown in
이후, 상기 제2 가산기(A2)는, 상기 제3 신호(yc(k))를 수신하고, 아래의 수학식 3과 같이, 상기 제3 신호(yc(k))를 가장 가까운 신호좌표로 사영한(projection) 기준신호(d(k))에서 상기 제3 신호(yc(k))를 차감하여 공통 에러값(e(k))을 산출한다.Thereafter, the second adder A2 receives the third signal y c (k) and, as shown in Equation 3 below, the third signal y c (k) is the nearest signal coordinate. The common error value e(k) is calculated by subtracting the third signal y c (k) from the projection reference signal d(k).
상기 수학식 3에서 τi는 각 경로에 따른 시간지연값을 의미한다.In Equation 3, τ i denotes a time delay value along each path.
이후, 상기 N개의 최소평균자승기(LMS 1 ~ LMS N)는, 각각 상기 공통 에러값(e(k))을 수신하여, 아래의 수학식 4와 같이, 상기 공통 에러값(e(k))에 설정된 스텝사이즈 파라미터(μ) 및 상기 N개의 제1 신호들을 곱하고, 상기 가중치 벡터(w(k))를 합산하여 새로운 가중치 벡터(w(k+1))를 생성하고, 상기 새로운 가중치 벡터(w(k+1))를 상기 N개의 신호도착방향 프로세서들(Processor of DoA 1~ Processor of DoA N)에 제공한다.Subsequently, the N Least Mean Squares (
한편, 상기 스텝사이즈 파라미터(μ)는, 아래의 수학식 5과 같이, 상기 N개의 제1 신호들과 그것의 에르미트(Hermit) 값들을 이용하여 형성된 상관관계 행렬(R)(아래의 수학식 6참조)의 트레이스(trace)값의 2배 값의 역수 이하에서 결정될 수 있다.On the other hand, the step size parameter (μ), as shown in Equation 5 below, the correlation matrix R formed using the N first signals and its Hermit values (Equation below) It can be determined below the reciprocal of the value twice the trace value of (see 6).
상기 수학식 6에서, τi는 각 경로에 따른 시간지연값을 의미한다.In
이후, NN개의 신호도착방향 프로세서(Processor of DoA 1~ Processor of DoA N), 제1 가산기(A1), 제2 가산기(A2) 및 N개의 최소평균자승기(LMS 1 ~ LMS N)는 앞서 수행된 과정을 반복(iteration)한다.Thereafter, NN processors (Processor of
이때 반복횟수는, 100회, 200회 등과 같이 사용자에 의해서 설정될 수 있으며, 이와 다르게, 가중치 벡터가 설정값 이하로 수렴될 때까지 반복수행될 수 있다.At this time, the number of repetitions may be set by the user such as 100 times, 200 times, or the like, and may be repeatedly performed until the weight vector converges below a set value.
도 4는 종래의 N개의 신호도착방향 프로세서들이 각각의 에러값을 이용하는 방법과 본 발명에 의한 N개의 신호도착방향 프로세서들이 동일한 공통 에러값을 이용하는 방법을 비교하기 위한 것으로서, 반복홧수와 그에 따른 평균자승에러(Mean Square Error)의 관계를 도시한 그래프이고, 도 5는 종래의 N개의 신호도착방향 프로세서들이 각각의 에러값을 이용하는 방법과 본 발명에 의한 N개의 신호도착방향 프로세서들이 동일한 공통 에러값을 이용하는 방법을 비교하기 위한 것으로서, 신호대잡음비(SNR)과 비트에러율(Eit Error Ratio)의 관계를 도시한 그래프이다.FIG. 4 is for comparing the method in which the conventional N signal arrival direction processors use the respective error values and the method in which the N signal arrival direction processors according to the present invention use the same common error value. It is a graph showing the relationship of a square error, and FIG. 5 shows a method in which conventional N signal arrival direction processors use each error value and N signal arrival direction processors according to the present invention have the same common error value. To compare the method using, it is a graph showing the relationship between the signal-to-noise ratio (SNR) and the bit error rate (Eit Error Ratio).
도 4 및 도 5의 시뮬레이션을 위해서, 메인 신호(main signal)가 20°, 0°, ─20 ° 및 40 °의 각도를 갖는 4 개의 경로를 따라 전파된다고 가정하였다. 또한, 수신기는 λ/2의 소자 간격을 갖는 균일한 선형 어레이(ULA: Uniform Linear Array)를 갖는다. ULA는 신호를 별도로 처리하기 위해 4 개의 병렬 빔포밍 프로세서에 연결된다. 이 시뮬레이션에서는 BPSK 변조와 500회 까지의 반복을 사용하였다.For the simulations of FIGS. 4 and 5, it was assumed that the main signal propagates along four paths with angles of 20°, 0°, -20° and 40°. In addition, the receiver has a uniform linear array (ULA) with an element spacing of λ/2. ULA is connected to four parallel beamforming processors to process the signals separately. In this simulation, BPSK modulation and up to 500 iterations were used.
일반적인 오류 피드백과 개별 오류 피드백을 사용하여 성능 차이를 파악하기위한 시뮬레이션을 수행하였다. 도 4 및 도 5에서 "scheme A"가 종래의 개별적인 에러 피드백을 사용하는 방법이고 "scheme B"가 본 발명에 의한 공통 에러값을 이용한 피드백을 사용하는 방법임을 나타낸다.Simulations were performed to identify performance differences using general error feedback and individual error feedback. 4 and 5 indicate that "scheme A" is a method using conventional individual error feedback and "scheme B" is a method using feedback using a common error value according to the present invention.
도 4에서 도시된 바와 같이, 본 발명에 의한 방법(scheme B)의 수렴 속도가 종래의 방법(scheme A)보다 우수하다는 것을 알 수 있다. 즉, 일반적인 에러 피드백을 사용하면 개별적인 것보다 더 빨리 안정성을 얻을 수 있다. 4, it can be seen that the convergence speed of the method (scheme B) according to the present invention is superior to that of the conventional method (scheme A). That is, using normal error feedback, stability can be obtained faster than individual ones.
도 5는 시스템이 200 회 반복을 사용할 때 비트 오류율 (BER) 성능을 나타낸다. 본 발명에 의한 방법(scheme B)의 BER 성능은 BER = 10 - 5에서 종래의 방법(scheme A) 보다 4dB 더 우수하다. 따라서, 이들 결과는 상기 종래의 방법(scheme A)와 비교하여 본 발명에 의한 방법(scheme B)의 이점을 명확하게 확인할 수 있다.5 shows the bit error rate (BER) performance when the system uses 200 iterations. BER performance of the method according to the invention (scheme B) is BER = 10 - is 4dB better than the conventional methods (scheme A) 5. Therefore, these results can clearly confirm the advantages of the method according to the present invention (scheme B) compared to the conventional method (scheme A).
이와 같이 본 발명에 의한 적응형 빔포밍 방법 및 적응형 빔포밍 장치는, N개의 신호도착방향 프로세서들이 동일한 공통 에러값을 이용함으로써, N개의 신호도착방향 프로세서들이 각각의 에러값을 이용하는 것에 비해서, 반복(interation)수행시, 수렴의 속도가 증가하여, 처리속도가 향상될 수 있다.In this way, the adaptive beamforming method and the adaptive beamforming apparatus according to the present invention have N signal arrival direction processors using the same common error value, compared to N signal arrival direction processors using each error value. In the case of repetition, the speed of convergence increases, so that the processing speed can be improved.
또한, 같은 횟수 반복수행했을 경우, 정확성이 향상될 수 있다.In addition, if repeated the same number of times, accuracy may be improved.
앞서 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.In the detailed description of the present invention described above, it has been described with reference to preferred embodiments of the present invention, but those skilled in the art or those skilled in the art will appreciate the spirit of the present invention as set forth in the claims below. And it will be understood that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the technical scope.
Processor of DoA (Direction of Arrival): 신호도착방향 프로세서
LMS: 최소평균자승기
A1: 제1 가산기 A2: 제2 가산기
x(k): 제1 신호
y1(k) ~ yN(k): 제2 신호
yc(k): 제3 신호
d(k): 기준신호
e(k): 에러값Processor of DoA (Direction of Arrival): Processor of signal arrival direction
LMS: Least Mean Square
A1: first adder A2: second adder
x(k): first signal
y 1 (k) ~ y N (k): second signal
y c (k): 3rd signal
d(k): Reference signal
e(k): Error value
Claims (5)
(b) 제1 가산기가, 상기 N개의 제2 신호들을 수신하고, 상기 N개의 제2 신호들에 각각의 결합상수들을 곱하여 합산함으로써, 제3 신호를 생성하는 단계;
(c) 제2 가산기가, 상기 제3 신호를 수신하고, 상기 제3 신호를 가장 가까운 신호좌표로 사영한(projection) 기준신호에서 상기 제3 신호를 차감하여 공통 에러값을 산출하는 단계; 및
(d) N개의 최소평균자승기들이, 상기 공통 에러값을 각각 수신하여, 상기 공통 에러값에 설정된 스텝사이즈 파라미터 및 상기 N개의 제1 신호들을 곱하고, 상기 가중치 벡터를 합산하여 새로운 가중치 벡터를 생성하고, 상기 새로운 가중치 벡터를 상기 N개의 신호도착방향 프로세서들에 제공하는 단계;
를 포함하는 적응형 빔포밍 방법.
(a) N signal arrival direction processors, generating N second signals by multiplying N first signals received through N smart antenna arrays by a weight vector;
(b) generating a third signal by the first adder receiving the N second signals and multiplying the N second signals by multiplying the respective combination constants;
(c) a second adder receiving the third signal and subtracting the third signal from a reference signal projecting the third signal as the nearest signal coordinate to calculate a common error value; And
(d) N minimum mean squares, each receiving the common error value, multiplying the step size parameter set by the common error value and the N first signals, and adding the weight vector to generate a new weight vector And providing the new weight vector to the N signal arrival processors;
Adaptive beamforming method comprising a.
상기 N개의 신호도착방향 프로세서, 제1 가산기, 제2 가산기 및 N개의 최소평균자승기가, 상기 새로운 가중치 벡터 이용하여 설정된 횟수만큼 (a) 내지 (d) 과정을 반복수행하는 것을 특징으로 하는 적응형 빔포밍 방법.
According to claim 1,
The N signal arrival direction processor, the first adder, the second adder and the N least average squarer, the adaptive characterized in that iteratively repeats the process (a) to (d) a set number of times using the new weight vector Beamforming method.
상기 N개의 신호도착방향 프로세서, 제1 가산기, 제2 가산기 및 N개의 최소평균자승기가, 상기 새로운 가중치 벡터 이용하여 (a) 내지 (d) 과정을, 상기 가중치 벡터가 설정값 이하로 수렴될 때까지 반복수행하는 특징으로 하는 적응형 빔포밍 방법.
According to claim 1,
When the N signal arrival direction processor, the first adder, the second adder, and the N least average squarer process (a) to (d) using the new weight vector, when the weight vector converges below a set value Adaptive beamforming method characterized by repeating until.
상기 스텝사이즈 파라미터는,
상기 N개의 제1 신호들과 그것의 에르미트(Hermit) 값들을 이용하여 형성된 상관관계 행렬의 트레이스값의 2배 값의 역수 이하에서 결정되는 것을 특징으로 하는 적응형 빔포밍 방법.
According to claim 1,
The step size parameter,
Adaptive beamforming method characterized in that it is determined below the reciprocal of twice the value of the trace value of the correlation matrix formed by using the N first signals and its Hermit values.
상기 N개의 제2 신호들을 수신하고, 상기 N개의 제2 신호들에 각각의 결합상수들을 곱하여 합산함으로써, 제3 신호를 생성하는 제1 가산기;
상기 제3 신호를 수신하고, 상기 제3 신호를 가장 가까운 신호좌표로 사영한(projection) 기준신호에서 상기 제3 신호를 차감하여 공통 에러값을 산출하는 제2 가산기; 및
각각 상기 공통 에러값을 수신하여, 상기 공통 에러값에 설정된 스텝사이즈 파라미터 및 상기 N개의 제1 신호들을 곱하고, 상기 가중치 벡터를 합산하여 새로운 가중치 벡터를 생성하고, 상기 새로운 가중치 벡터를 상기 N개의 신호도착방향 프로세서들에 제공하는 N개의 최소평균자승기;
를 포함하는 적응형 빔포밍 장치.
N signal arrival direction processors that respectively generate N second signals by multiplying N first signals received through N smart antenna arrays by a weight vector;
A first adder for receiving the N second signals and multiplying the N second signals by multiplying the combination constants to generate a third signal;
A second adder for receiving the third signal and subtracting the third signal from a reference signal projecting the third signal as the nearest signal coordinate to calculate a common error value; And
Each receives the common error value, multiplies the step size parameter set by the common error value and the N first signals, adds the weight vector, generates a new weight vector, and adds the new weight vector to the N signals. N minimum mean squares provided to the arrival processor;
Adaptive beamforming apparatus comprising a.
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