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KR102459190B1 - 다중 입력 다중 출력 통신 시스템에서 데이터를 수신하는 방법 및 장치 - Google Patents

다중 입력 다중 출력 통신 시스템에서 데이터를 수신하는 방법 및 장치 Download PDF

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KR102459190B1
KR102459190B1 KR1020160049868A KR20160049868A KR102459190B1 KR 102459190 B1 KR102459190 B1 KR 102459190B1 KR 1020160049868 A KR1020160049868 A KR 1020160049868A KR 20160049868 A KR20160049868 A KR 20160049868A KR 102459190 B1 KR102459190 B1 KR 102459190B1
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Abstract

본 발명은 롱 텀 에볼루션(long term evolution: LTE)과 같은 4세대(4th-generation: 4G) 통신 시스템 뿐만 아니라 보다 높은 데이터 전송률을 지원하기 위해 제공되는 5세대(5th-generation: 5G) 또는 프리-5G(pre-5G) 통신 시스템에 관련된 것이다.
본 발명은 다중 입력 다중 출력(multiple input multiple output: MIMO) 통신 시스템에서 수신기가 다수개의 수신 방식들 중 하나를 선택하고, 상기 선택된 수신 방식을 사용하여 수신 동작을 수행하며, 상기 다수개의 수신 방식들은 제1 인티저 포싱(integer forcing: IF) 방식 및 제2 IF 방식을 포함하며, 상기 제1 IF 방식은 다수개의 채널들에 대해 추정한 채널값들을 기반으로 정수 매트릭스를 결정하고, 상기 결정된 정수 매트릭스를 기반으로 상기 다수개의 채널들을 통해 수신된 심볼들을 디코딩하는 방식을 포함하며, 상기 제2 IF 방식은 상기 채널값들 각각을 기반으로 결정된 정수 매트릭스들을 사용하여 미리 설정된 시간 동안 상기 다수개의 채널들 각각으로부터 수신된 심볼들의 합을 각 채널 별로 검출하고, 상기 정수 매트릭스들 중 하나 또는 미리 설정된 정수 매트릭스를 사용하여 상기 각 채널 별로 검출된 심볼들의 합을 변경하고, 상기 각 채널 별로 변경된 심볼들의 합을 디코딩하는 방식을 포함함을 특징으로 한다.

Description

다중 입력 다중 출력 통신 시스템에서 데이터를 수신하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR RECEIVING DATA IN MULTIPLE INPUT MULTIPLE OUTPUT COMMUNICATION SYSTEM}
본 발명은 다중 입력 다중 출력(multiple input multiple output: MIMO) 통신 시스템에서 데이터를 수신하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
4세대(4th-generation: 4G) 통신 시스템 상용화 이후 증가 추세에 있는 무선 데이터 트래픽 수요를 충족시키기 위해, 개선된 5세대(5th-generation: 5G) 통신 시스템 또는 프리-5G(pre-5G) 통신 시스템을 개발하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 이러한 이유로, 5G 통신 시스템 또는 pre-5G 통신 시스템은 4G 네트워크 이후(beyond 4G network) 통신 시스템 또는 롱 텀 에볼루션(long-term evolution: LTE) 이후(post LTE) 시스템이라 불리고 있다.
높은 데이터 전송률을 달성하기 위해, 5G 통신 시스템은 초고주파(mmWave) 대역(예를 들어, 60기가헤르츠(60GHz) 대역과 같은 주파수 대역)에서의 구현이 고려되고 있다. 초고주파 대역에서의 전파의 경로 손실 완화 및 전파의 전달 거리를 증가시키기 위해, 5G 통신 시스템에서는 빔 포밍(beam forming), 거대 배열 다중 입력 다중 출력(massive multiple input multiple output: massive MIMO) 기술과, 전차원 다중 입력 다중 출력(full dimensional MIMO: FD-MIMO) 기술과, 어레이 안테나(array antenna) 기술과, 아날로그 빔 포밍(analog beam-forming) 기술 및 대규모 안테나 (large scale antenna) 기술이 논의되고 있다.
또한 시스템의 네트워크 개선을 위해, 5G 통신 시스템에서는 진화된 소형 셀, 개선된 소형 셀(advanced small cell), 클라우드 무선 액세스 네트워크(cloud radio access network: cloud RAN), 초고밀도 네트워크(ultra-dense network), 디바이스 대 디바이스(device to device: D2D) 통신, 무선 백홀 (wireless backhaul), 이동 네트워크(moving network), 협력 통신(cooperative communication), CoMP(coordinated multi-points) 및 수신 간섭 제거(interference cancellation) 등의 기술 개발이 이루어지고 있다.
이 밖에도, 5G 시스템에서는 진보된 코딩 변조(advanced coding modulation: ACM) 방식인 하이브리드 주파수 쉬프트 키잉(frequency shift keying: FSK) 및 직교 진폭 변조(quadrature amplitude modulation: QAM)(hybrid FSK and QAM: FQAM) 방식 및 슬라이딩 윈도우 중첩 코딩(sliding window superposition coding: SWSC) 방식과, 진보된 억세스 기술인 필터 뱅크 멀티 캐리어(filter bank multi carrier: FBMC) 기술과, 비직교 다중 액세스(non orthogonal multiple access: NOMA) 기술 및 성긴 코드 다중 액세스(sparse code multiple access: SCMA) 기술 등이 개발되고 있다.
한편, 최근 데이터 트래픽이 급증하면서 주파수 효율 및 전송률을 높이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따른 MIMO 송신 방법은 다수의 송수신 안테나를 이용하여 다수의 데이터 스트림들을 한번에 송신할 수 있는 방법으로서, 안테나 수에 비례하여 전송률을 올릴 수 있는 장점이 있다.
일반적인 MIMO 송수신 방법으로서 ZF(zero-forcing) 방법, MMSE(minimum mean squared error) 방법 등의 선형 기법과, 최대 가능도(maximum likelihood) 추정 방법, 스피어 디코딩(sphere decoding) 방법 등의 비선형 기법들이 제안되었다. 상기 비선형 기법은 성능은 좋지만 복잡도가 높은 단점이 있으며(특히 안테나 수가 많아지면 복잡도가 급격하게 높아짐), 상기 선형 기법은 상기 비선형 기법에 비해 복잡도가 높지 않으나 성능은 상기 비선형 기법에 비해 좋지 않은 단점이 있다.
이러한 기존 기법들의 단점을 극복하기 위하여, 복잡도는 기존 선형 기법에 따른 복잡도와 비슷하면서 성능은 비선형 기법(일 예로, 최적의 성능을 제공하는 최대 가능도 추정 방법)에 따른 성능과 유사한 성능을 제공하는 인티저 포싱(integer forcing: IF) 기법이 새롭게 제안되었다.
상기 IF 기법은 기존 기법들과는 달리, 선형 코드(linear code)들의 모듈러(modular) 합은 또 다른 코드(code)가 된다는 점을 기반으로 코드워드(codeword)의 합 자체를 디코딩하는 기법이다. 상기 IF 기법이 사용될 경우 기존 선형 기법들이 사용될 때 발생하는 노이즈 증폭(noise amplification) 문제(다중 스트림(multiple stream)이 디멀티플렉싱(demultiplexing)될 때 발생함)를 피할 수 있다.
하지만 상기 IF 기법은 채널이 시간에 따라 변하지 않고 각 안테나를 통해 송신되는 코드워드들의 심볼들이 모두 동일한 채널에서 송신되는 경우를 가정하여 제안된 것이므로, 이를 실제 채널 환경에 그대로 적용하는 것은 어려운 문제가 있다.
한편, 상기와 같은 정보는 본 발명의 이해를 돕기 위한 백그라운드(background) 정보로서만 제시될 뿐이다. 상기 내용 중 어느 것이라도 본 발명에 관한 종래 기술로서 적용 가능할지 여부에 관해, 어떤 결정도 이루어지지 않았고, 또한 어떤 주장도 이루어지지 않는다.
본 발명의 일 실시 예는 다중 입력 다중 출력(multiple input multiple output: MIMO) 통신 시스템에서 데이터를 수신하는 방법 및 장치를 제안한다.
본 발명의 일 실시 예는 채널이 시간 및/또는 주파수 상에서 변하는 통신 시스템에서 인티저 포싱(integer forcing: IF) 기법을 사용할 수 있도록 하는 방법 및 장치를 제안한다.
본 발명의 일 실시 예는 채널 변화량에 적응적으로 다양한 수신 기법을 선택하여 사용할 수 있도록 하는 방법 및 장치를 제안한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 방법은; 다중 입력 다중 출력(multiple input multiple output: MIMO) 통신 시스템에서 수신기가 데이터를 수신하는 방법에 있어서, 다수개의 수신 방식들 중 하나를 선택하는 과정과, 상기 선택된 수신 방식을 사용하여 수신 동작을 수행하는 과정을 포함하며, 상기 다수개의 수신 방식들은 제1 인티저 포싱(integer forcing: IF) 방식 및 제2 IF 방식을 포함하며, 상기 제1 IF 방식은 다수개의 채널들에 대해 추정한 채널값들을 기반으로 정수 매트릭스를 결정하고, 상기 결정된 정수 매트릭스를 기반으로 상기 다수개의 채널들을 통해 수신된 심볼들을 디코딩하는 방식을 포함하며, 상기 제2 IF 방식은 상기 채널값들 각각을 기반으로 결정된 정수 매트릭스들을 사용하여 미리 설정된 시간 동안 상기 다수개의 채널들 각각으로부터 수신된 심볼들의 합을 각 채널 별로 검출하고, 상기 정수 매트릭스들 중 하나 또는 미리 설정된 정수 매트릭스를 사용하여 상기 각 채널 별로 검출된 심볼들의 합을 변경하고, 상기 각 채널 별로 변경된 심볼들의 합을 디코딩하는 방식을 포함함을 특징으로 한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 장치는; 다중 입력 다중 출력(multiple input multiple output: MIMO) 통신 시스템에서 수신 장치에 있어서, 수신기와, 다수개의 수신 방식들 중 하나를 선택하고, 상기 선택된 수신 방식을 사용한 수신 동작을 수행하도록 상기 수신기를 제어하는 프로세서를 포함하며, 상기 다수개의 수신 방식들은 제1 인티저 포싱(integer forcing: IF) 방식 및 제2 IF 방식을 포함하며, 상기 제1 IF 방식은 다수개의 채널들에 대해 추정한 채널값들을 기반으로 정수 매트릭스를 결정하고, 상기 결정된 정수 매트릭스를 기반으로 상기 다수개의 채널들을 통해 수신된 심볼들을 디코딩하는 방식을 포함하며, 상기 제2 IF 방식은 상기 채널값들 각각을 기반으로 결정된 정수 매트릭스들을 사용하여 미리 설정된 시간 동안 상기 다수개의 채널들 각각으로부터 수신된 심볼들의 합을 각 채널 별로 검출하고, 상기 정수 매트릭스들 중 하나 또는 미리 설정된 정수 매트릭스를 사용하여 상기 각 채널 별로 검출된 심볼들의 합을 변경하고, 상기 각 채널 별로 변경된 심볼들의 합을 디코딩하는 방식을 포함함을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 측면들과, 이득들 및 핵심적인 특징들은 부가 도면들과 함께 처리되고, 본 발명의 바람직한 실시 예들을 개시하는, 하기의 구체적인 설명으로부터 해당 기술 분야의 당업자에게 자명할 것이다.
하기의 본 개시의 구체적인 설명 부분을 처리하기 전에, 이 특허 문서를 통해 사용되는 특정 단어들 및 구문들에 대한 정의들을 설정하는 것이 효과적일 수 있다: 상기 용어들 "포함하다(include)" 및 "포함하다(comprise)"와 그 파생어들은 한정없는 포함을 의미하며; 상기 용어 "혹은(or)"은 포괄적이고, "및/또는"을 의미하고; 상기 구문들 "~와 연관되는(associated with)" 및 "~와 연관되는(associated therewith)"과 그 파생어들은 포함하고(include), ~내에 포함되고(be included within), ~와 서로 연결되고(interconnect with), 포함하고(contain), ~내에 포함되고(be contained within), ~에 연결하거나 혹은 ~와 연결하고(connect to or with), ~에 연결하거나 혹은 ~와 연결하고(couple to or with), ~와 통신 가능하고(be communicable with), ~와 협조하고(cooperate with), 인터리빙하고(interleave), 병치하고(juxtapose), ~로 가장 근접하고(be proximate to), ~로 ~할 가능성이 크거나 혹은 ~와 ~할 가능성이 크고(be bound to or with), 가지고(have), 소유하고(have a property of) 등과 같은 내용을 의미하고; 상기 용어 "제어기"는 적어도 하나의 동작을 제어하는 임의의 디바이스, 시스템, 혹은 그 부분을 의미하고, 상기와 같은 디바이스는 하드웨어, 펌웨어 혹은 소프트웨어, 혹은 상기 하드웨어, 펌웨어 혹은 소프트웨어 중 적어도 2개의 몇몇 조합에서 구현될 수 있다. 어떤 특정 제어기와 연관되는 기능성이라도 집중화되거나 혹은 분산될 수 있으며, 국부적이거나 원격적일 수도 있다는 것에 주의해야만 할 것이다. 특정 단어들 및 구문들에 대한 정의들은 이 특허 문서에 걸쳐 제공되고, 해당 기술 분야의 당업자는 많은 경우, 대부분의 경우가 아니라고 해도, 상기와 같은 정의들이 종래 뿐만 아니라 상기와 같이 정의된 단어들 및 구문들의 미래의 사용들에도 적용된다는 것을 이해해야만 할 것이다.
본 발명의 일 실시 예는 채널이 시간 및/또는 주파수 상에서 변하는 MIMO 통신 시스템에서 IF 기법을 효율적으로 사용할 수 있는 이점이 있다. 또한 본 발명의 일 실시 예는 채널 변화량에 적응적으로 다양한 수신 기법을 선택하여 사용할 수 있는 이점이 있다.
본 발명의 특정한 바람직한 실시 예들의 상기에서 설명한 바와 같은 또한 다른 측면들과, 특징들 및 이득들은 첨부 도면들과 함께 처리되는 하기의 설명으로부터 보다 명백하게 될 것이다:
도 1은 IF 기법이 사용되는 일반적인 무선 통신 시스템을 간략히 나타낸 도면이다;
도 2는 본 발명의 일 실시 에에 따른 대표 채널값을 기반으로 Integer matrix A를 결정하는 수신기의 블록 구성도이다;
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 수신기가 대표 채널값을 기반으로 Integer matrix A를 결정하는 과정을 나타낸 순서도이다;
도 4는 본 발명의 일 실시 에에 따른 대표 비용함수를 기반으로 Integer matrix A를 결정하는 수신기의 블록 구성도이다;
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 수신기가 대표 비용함수를 기반으로 Integer matrix A를 결정하는 과정을 나타낸 순서도이다;
도 6a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 채널 그룹핑을 수행하여 코드워드를 송신하는 송신기의 블록 구성도이다;
도 6b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 채널 그룹핑의 일 예를 나타낸 도면이다;
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 송신기가 채널 그룹핑을 수행하여 코드워드를 송신하는 과정을 나타낸 순서도이다;
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 Integer Matrix A를 구분하여 사용하는 수신기의 블록 구성도이다;
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 Integer Matrix A를 구분하여 사용하는 과정을 나타낸 순서도이다;
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 채널이 균등하게 그룹핑된 예를 보인 도면이다;
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 다이버시티 모드로 동작하는 송신기의 동작을 나타낸 순서도이다;
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 송신기가 채널값을 균등화하여 코드워드를 송신하는 과정을 나타낸 순서도이다;
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 채널 변화량을 기반으로 수신된 신호를 처리하기 위한 기법을 선택적으로 사용하는 과정을 나타낸 신호 흐름도이다;
도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 첫 번째 방법과 MMSE 방법에 따른 성능을 비교하여 나타낸 그래프이다;
도 15는 본 발명의 일 실시 예에 따른 첫 번째 방법, 세 번째 방법과 MMSE 방법에 따른 성능을 비교하여 나타낸 그래프이다;
상기 도면들을 통해, 유사 참조 번호들은 동일한 혹은 유사한 엘리먼트들과, 특징들 및 구조들을 도시하기 위해 사용된다는 것에 유의해야만 한다.
첨부되는 도면들을 참조하는 하기의 상세한 설명은 청구항들 및 청구항들의 균등들로 정의되는 본 개시의 다양한 실시 예들을 포괄적으로 이해하는데 있어 도움을 줄 것이다. 하기의 상세한 설명은 그 이해를 위해 다양한 특정 구체 사항들을 포함하지만, 이는 단순히 예로서만 간주될 것이다. 따라서, 해당 기술 분야의 당업자는 여기에서 설명되는 다양한 실시 예들의 다양한 변경들 및 수정들이 본 개시의 범위 및 사상으로부터 벗어남이 없이 이루어질 수 있다는 것을 인식할 것이다. 또한, 공지의 기능들 및 구성들에 대한 설명은 명료성 및 간결성을 위해 생략될 수 있다.
하기의 상세한 설명 및 청구항들에서 사용되는 용어들 및 단어들은 문헌적 의미로 한정되는 것이 아니라, 단순히 발명자에 의한 본 개시의 명료하고 일관적인 이해를 가능하게 하도록 하기 위해 사용될 뿐이다. 따라서, 해당 기술 분야의 당업자들에게는 본 개시의 다양한 실시 예들에 대한 하기의 상세한 설명은 단지 예시 목적만을 위해 제공되는 것이며, 첨부되는 청구항들 및 상기 청구항들의 균등들에 의해 정의되는 본 개시를 한정하기 위해 제공되는 것은 아니라는 것이 명백해야만 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 명백하게 다른 내용을 지시하지 않는"한"과, "상기"와 같은 단수 표현들은 복수 표현들을 포함한다는 것이 이해될 수 있을 것이다. 따라서, 일 예로, "컴포넌트 표면(component surface)"은 하나 혹은 그 이상의 컴포넌트 표현들을 포함한다.
또한, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
또한, 본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 별도로 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 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 이해되어야만 한다.
본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 송신기 혹은 수신기는 일 예로 이동 단말기(mobile station)가 될 수 있다. 여기서, 상기 이동 단말기는 사용자 단말기(user equipment: UE), 디바이스와, 가입자 단말기(subscriber station) 등과 같은 용어들과 혼용될 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시 예들에 따르면, 송신기 혹은 수신기는 일 예로 기지국(base station)이 될 수 있다. 여기서, 상기 기지국은 노드 비(node B)와, 진화된 노드 비(evolved node B: eNB)와, 진화된 범용 지상 무선 액세스 네트워크(evolved universal terrestrial radio access network: E-UTRAN) 노드 비(E-UTRAN node B)와, 액세스 포인트(access point: AP) 등과 같은 용어들과 혼용될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예는 다중 입력 다중 출력(multiple input multiple output: MIMO) 통신 시스템에서 데이터를 수신하는 방법 및 장치를 제안한다. 먼저, 본 발명의 일 실시 예에 대한 이해를 돕기 위해, 일반적인 인티저 포싱(integer forcing: IF) 기법에 대해 설명하기로 한다.
채널 계수가 아래 수학식 1에 나타난 바와 같이 정수 계수들(integer coefficients)로 구성되고, 각 안테나에서 선형 코드(linear code)를 사용하는 경우를 고려해 보자.
Figure 112016039340404-pat00001
상기 수학식 1에서, x1은 제1송신 안테나로 송신된 데이터 스트림을 나타내고, x2는 제2송신 안테나로 송신된 데이터 스트림을 나타내고, y1은 제1수신 안테나를 통해 수신된 데이터 스트림을 나타내고, y2는 제2수신 안테나를 통해 수신된 데이터 스트림을 나타내고, z1은 상기 제1수신 안테나를 통해 수신된 노이즈를 나타내고, z2는 상기 제2수신 안테나를 통해 수신된 노이즈를 나타내고,
Figure 112016039340404-pat00002
는 채널 계수를 나타낸다.
기존 선형 기법인 ZF 기법이 사용될 경우, 수학식 2에 나타난 바와 같이 채널 역변환 매트릭스(channel inversion matrix)가 곱해져 각 데이터 스트림을 추출할 수 있으며, 그 후 단일 입력 단일 출력(single input single output: SISO) 디코더를 통해 복호가 가능하다. 하지만 채널 역변환 과정에서 노이즈 분산(noise variance)이 각각 2배, 5배 증가하게 되어서, 병렬(parallel) SISO 대비 3dB, 7dB 의 신호 대 잡음비(signal to noise ratio: SNR) 손실(loss)이 발생하게 된다.
Figure 112016039340404-pat00003
상기 수학식 2는 상기 ZF 기법이 사용된 경우 채널 역변환 후에 노이즈가 증폭되는 것을 나타낸 수학식이다. 상기 수학식 2에서
Figure 112016039340404-pat00004
는 채널 계수의 인버스(inverse) 매트릭스(ZF 필터)를 나타내고,
Figure 112016039340404-pat00005
는 상기 ZF 필터를 적용한 후 얻게 되는 실질적인(effective) 노이즈를 나타낸다.
한편, IF 방법이 사용될 경우, 채널 역변환의 과정 없이 코드워드(codeword)들의 합이 다른 코드워드를 나타낸다는 것을 기반으로, 코드워드들의 합인
Figure 112016039340404-pat00006
과
Figure 112016039340404-pat00007
이 바로 디코딩되어
Figure 112016039340404-pat00008
가 생성된다. 그 후, 원래의 데이터 스트림(original data stream)인
Figure 112016039340404-pat00009
를 복호하기 위한 다음 수학식 3에 나타난 바와 같은 선형 방정식(linear equation)이 사용될 수 있다. 하기 수학식 3에서
Figure 112016039340404-pat00010
은 제1수신 안테나에 대응하여 디코딩된 코드워드를 나타내며,
Figure 112016039340404-pat00011
는 제2수신 안테나에 대응하여 디코딩된 코드워드를 나타낸다.
Figure 112016039340404-pat00012
여기서 중요한 점은 채널 역변환이 디코딩 후에 수행된다는 점이다. 따라서 상기 IF 기법이 사용될 경우 노이즈가 없는 상황(noise free)에서 상기 채널 역변환이 수행되기 때문에, ZF 기법이 사용될 때와는 달리 노이즈 증폭은 발생하지 않는다.
도 1은 IF 기법이 사용되는 일반적인 무선 통신 시스템을 간략히 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 상기 무선 통신 시스템은 송신기(100)와 수신기(120)를 포함한다.
상기 송신기(100)와 수신기(120)는 각각 다수의 안테나들을 포함하고 있으며, MIMO 송수신을 수행한다. 상기 송신기(100)는 정보 비트들을 상기 송신기(100)의 안테나 개수(M)에 따라 나누어 M개의 비트들(w1, w2, ..., wM)을 생성한다. 그리고 상기 송신기(100)는 상기 M개의 비트들에 각각 해당하는 안테나에 대응하는 선형 코드(102, 104, 106)를 곱해 M개의 코드워드들을 생성한다. 이어 상기 송신기(100)는 상기 M개의 코드워드들 각각을 포함하는 M개의 데이터 스트림들을 상기 수신기(120)로 송신한다.
상기 수신기(120)는 다수의 안테나들 각각을 통해 상기 M개의 데이터 스트림들을 수신한다. 그리고 상기 수신기(120)는 선형 이퀄라이저(linear equalizer)(122)를 통해 상기 M개의 데이터 스트림들에 포함된 코드워드들의 합(u1, u2, ..., uM)을 계산한다. 이어 상기 수신기(120)는 다수의 SISO 디코더(124, 126, 128)들 각각을 통해 상기 코드워드들의 합(u1, u2, ..., uM)을 디코딩한다. 그러면 선형 조합기(linear combinations)(130)에서 상기 디코딩된 코드워드들의 합(
Figure 112016039340404-pat00013
,
Figure 112016039340404-pat00014
, ...,
Figure 112016039340404-pat00015
)으로부터 원래의 코드워드들이 추출되고, 상기 추출된 코드워드들로부터 정보 비트들이 추정된다.
한편, 앞서 설명한 예에서는 채널 계수들이 정수인 경우를 설명하였으나, 실제 채널에서는 채널 계수들이 복소수(complex) 값을 가질 수 있다. 이를 고려하여 상기 수신기(120)는 다음과 같은 동작을 수행한다.
1) 상기 수신기(120)는 forcing matrix B(수신 필터)를 이용하여 채널 H를 정수 매트릭스(이하 "Integer Matrix"라 칭함) A 로 forcing 한다. (예를 들어, y'= By = Ax+(BH-A)x+z에서 (BH-A)x+z를 유효 노이즈(effective noise)로 취급함. 여기서 z는 노이즈 벡터(noise vector)를 나타냄.)
2) 선형 코드의 특징(즉, 코드워드들의 선형 합이 코드워드가 된다)을 기반으로, 원래의 코드워드들의 합인
Figure 112016039340404-pat00016
을 SISO 디코더로 직접(directly) 디코딩(
Figure 112016039340404-pat00017
) 한다.
3) 하기 수학식 4에 나타난 바와 같이, 디코딩된 코드워드들의 합인
Figure 112016039340404-pat00018
(노이즈 없는 코드워드들의 선형 합)으로부터 원래의 코드워드들인 w1, w2,..., wM을 추출한다.
Figure 112016039340404-pat00019
상기 수학식 4에서 W는 원래의 코드워드들로서 [w1, w2,..., wM]으로 구성된 매트릭스를 나타내고, A- 1는 Integer Matrix A의 인버스 매트릭스를 나타내고, U는 코드워드들의 합으로서 [u1, u2,..., uM]으로 구성된 매트릭스를 나타낸다.
이러한 IF 기법을 사용하기 위한 가장 기본적인 필요 조건은 수신기의 각 안테나에서 수신되는 코드워드들의 정수 선형 합(integer linear sum)이 코드워드가 되어야 한다는 점이다. 만약 송신기의 코드워드의 심볼들이 동일한 채널을 통해 송신되는 경우, 선형 코드를 사용하면 위의 조건은 자연스럽게 만족된다. 하지만, 상기 코드워드의 심볼들이 상이한 채널들을 통해 송신되는 경우에는 문제가 발생하게 된다. 이는 상기 심볼들의 채널 계수가 다를 경우, 선형 코드를 사용하더라도 수신 심볼들로 이루어진 시퀀스(sequence)가 코드워드가 되지 않아 디코딩이 불가능하기 때문이다.
특히, 실제 채널에서는 사용자의 이동성으로 인한 도플러 편이(Doppler shift)의 발생으로 시간 상에서 채널이 변하거나, 다중 경로(multipath)로 인한 지연 확산(delay spread)의 발생으로 주파수 상에서 채널이 변하는 상황이 발생할 수 있다. 특히 직교 주파수 분할(orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 방식이 사용되는 경우, 코드워드의 심볼들이 주파수와 시간 도메인에 모두에 걸쳐 배열되어 있기 때문에, IF 기법을 실제 채널 환경에 적용하기 위한 해결 방안이 필요한 상황이다.
다만 LoS(line-of-sight) 컴포넌트(component)가 매우 우세(dominant)하거나 (다중 경로 페이딩(multipath fading)이 낮음), 이동성이 거의 없는 경우에는 상기와 같은 이슈가 문제되지 않을 것이다. 또한 채널이 변하긴 하지만, 하나의 코드워드가 모두 송신되는 동안에는 채널이 변하지 않는 경우(예를 들어, 블록 페이딩(block fading) 모델)에도 상기와 같은 이슈는 문제되지 않을 것이다.
한편, 주어진 채널 H로부터 최적의 Integer Matrix A를 찾는 방법은 다음과 같다.
1) 먼저 수신기는 파일럿 신호를 기반으로 채널 H를 추정한다.
2) 상기 수신기는 추정된 채널 H를 기반으로 Integer Matrix A를 찾기 위해 사용되는 비용 함수(cost function)인 Q 매트릭스를 다음 수학식 5에 나타난 바와 같이 계산한다.
Figure 112016039340404-pat00020
상기 수학식 5에서 L은 상기 수신기의 총 안테나 개수를 나타내며, P는 송신 전력을 나타내고, IL은 사이즈가 L x L인 항등 매트릭스(identity Matrix)를 나타내고, HT는 채널 H의 전치(transpose) 매트릭스를 나타내고,
Figure 112016039340404-pat00021
는 정의(define)를 나타내는 기호이다.
3) 상기 수신기는 비용함수 Q가 결정되면, 상기 비용함수 Q를 기반으로 Integer Matrix A를 결정한다. 상기 결정된 Integer Matrix A는 변경 없이 고정적으로 사용된다. 상기 수신기는 하기 수학식 6에 나타난 바와 같이, 해당 수학식 조건을 최대화하는 Integer Matrix A를 결정할 수 있다.
Figure 112016039340404-pat00022
상기 수학식 6에서 m은 데이터 스트림의 인덱스를 나타내며 1,..., L의 값을 갖는다. 그리고 상기 수학식 6에서 Rm은 L개의 안테나들 중 m번째 안테나를 통해 수신된 데이터 스트림을 나타내고, am은 상기 m번째 데이터 스트림에 대한 Integer Matrix A를 나타내고,
Figure 112016039340404-pat00023
는 상기 m번째 데이터 스트림에 대한 Integer Matrix A의 전치 매트릭스를 나타낸다.
4) 상기 수신기는 상기와 같이 결정된 각 데이터 스트림에 대한 Integer Matrix A를 기반으로, 수신 필터로서 사용되는 forcing matrix B를 결정한다. 최적의(Optimal) forcing matrix B 는 클로우즈드 폼(closed-form)으로 구해지며, 이 과정은 채널 환경이 변하더라도 문제가 발생하지 않는다.
Figure 112016039340404-pat00024
상기 수학식 7에서 Bopt는 최적의 forcing matrix B를 나타내고, I는 항등 매트릭스를 나타내고, A는 Integer Matrix를 나타내고, SNR은 신호 대 잡음비를 나타낸다.
상기와 같은 과정에서 나타난 바와 같이, 최적의 Integer Matrix A는 채널 H에 대한 비용함수 Q를 기반으로 결정된다. 하지만 채널이 시간 및/또는 주파수 상에서 변화하거나 코드워드의 심볼들이 서로 다른 채널들을 통해 송신될 경우에도 디코딩시 고정된 Integer matrix A를 사용해야 하기 때문에 성능이 저하될 수 있다.
이를 고려하여 본 발명의 일 실시 예에서는 채널이 변하는 환경에서도 상기 IF 기법을 사용할 수 있도록 하기 위한 방법을 제안한다. 구체적으로, 본 발명의 일 실시 예에서는 다음과 같은 5가지 방법을 제안한다.
(1) 대표 채널값 또는 대표 비용함수를 기반으로 Integer matrix A를 결정하는 방법
(2) 각 심볼에 대한 채널 변화량을 기반으로 채널을 그룹핑하는 방법
(3) 심볼 검출시에는 각 채널 별로 Integer Matrix A를 사용하고, 디코딩 시에는 공통의 Integer Matrix A를 사용하는 방법
(4) 송신기가 채널 분할을 수행하여 다이버시티 모드로 동작하는 방법
(5) IF 기법을 위해 채널값을 균등화하는 방법
이하 상기 5가지 방법 및 그와 관련된 장치에 대해 각각 구체적으로 설명하기로 한다.
(1) 대표 채널값 또는 대표 비용함수를 기반으로 Integer matrix A를 결정하는 방법
첫 번째 방법에서는 각 코드워드의 길이는 n*(변조차수(modulation order)) (예를 들어, 16-QAM 의 경우 상기 변조차수는 4가 된다)로 주어지며, 이를 송신하기 위한 통신은 n 타임 슬롯(time slot) 동안 수행됨을 가정한다. 또한 최악의 케이스로 채널이 각 심볼마다 변한다고 가정한다. 여기서 심볼들 각각이 송신된 채널값들을 H(1), H(2), ...., H(n)로 나타내고, 송신기에서는 채널 정보를 모르지만 수신기는 채널 정보를 알고 있다고 가정한다.
먼저 대표 채널값을 기반으로 Integer matrix A를 결정하는 장치 및 방법을 설명한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 에에 따른 대표 채널값을 기반으로 Integer matrix A를 결정하는 수신기의 블록 구성도이다.
도 2를 참조하면, 수신기는 채널값 추정부(200), 대표 채널값 결정부(210), 비용함수 계산부(220) 및 정수 매트릭스 결정부(230)를 포함한다. 도 2에 도시되지는 않았으나, 상기 수신기는 다수개의 안테나들과, 적어도 하나의 디코더, 선형 조합기 등을 포함할 수 있다. 그리고 도 2에서는 채널값 추정부(200), 대표 채널값 결정부(210), 비용함수 계산부(220) 및 정수 매트릭스 결정부(230)가 각각 구분되는 구성부로서 설명되지만, 상기 채널값 추정부(200), 대표 채널값 결정부(210), 비용함수 계산부(220) 및 정수 매트릭스 결정부(230)는 프로세서 또는 제어부 등과 같은 하나의 구성부로 구성되는 등 다양한 형태로 구성될 수 있다.
상기 채널값 추정부(200)는 파일럿 신호 등을 기반으로 심볼들 각각이 송신된 채널값들(H(1), H(2), ..., H(n))을 추정하여 상기 대표 채널값 결정부(210)로 출력한다. 그러면 상기 대표 채널값 결정부(210)는 상기 H(1), H(2), ..., H(n)를 기반으로 대표 채널값인 H_fixed를 결정한다. 상기 대표 채널값 결정부(210)는 산술 평균(arithmetic mean) 기법, 기하 평균(geometric mean) 기법 및 가중 평균(weighted mean) 기법 등의 다양한 통계적 기법을 기반으로 상기 H_fixed를 결정할 수 있다.
예를 들어, 상기 대표 채널값 결정부(210)는 채널이 전체적으로 크게 변하지는 않는 경우에는 상기 산술 평균 기법을 사용하여 상기 H_fixed를 결정할 수 있다. 그리고 상기 대표 채널값 결정부(210)는 특정 채널값이 평균보다 크게 변할 때는 상기 기하 평균 기법이나 가중 평균 기법을 사용하여 상기 H_fixed를 결정할 수 있다. 여기서 상기 가중 평균 기법이 사용되는 경우 크게 변하는 채널값의 가중치를 낮추는 방법이 사용될 수 있다.
상기 산술 평균 기법, 기하 평균 기법 및 가중 평균 기법 각각을 수학식으로 표현하면 다음 수학식 8 내지 10에 나타난 바와 같다.
Figure 112016039340404-pat00025
상기 수학식 8은 상기 산술 평균 기법을 나타낸 수학식이다. 상기 수학식 8에서 Hfixed는 대표 채널값을 나타내며, n은 전체 심볼 수를 나타낸다.
Figure 112016039340404-pat00026
상기 수학식 9는 상기 기하 평균 기법을 나타낸 수학식이다. 상기 수학식 9에서 Hi,j,fixed는 i번째 심볼이 송신된 채널 H(i)의 (i,j)번째 엘리먼트에 대한 대표 채널값을 나타내며, hi,j(i)는 상기 i 번째 심볼이 겪는 채널 H(i)의 (i,j)번째 엘리먼트를 나타낸다.
Figure 112016039340404-pat00027
상기 수학식 10은 상기 가중 평균 기법을 나타낸 수학식이다. 상기 수학식 10에서 Hfixed는 대표 채널값을 나타내며, a(i)는 i번째 채널에 대응되는 가중치 값을 나타내며
Figure 112016039340404-pat00028
이다. 상기 가중 평균 기법의 경우 최적의 계수값을 찾기 위해 완전 탐색(exhaustive search) 방법 및 탐욕 알고리즘(greedy algorithm) 등이 사용될 수 있다.
한편, 상기 대표 채널값 결정부(210)는 채널이 특정 구조(structure)를 가지고 있는 경우 다음과 같은 방법으로 상기 H_fixed를 결정할 수 있다. 예를 들어, 상기 대표 채널값 결정부(210)는 상기 수신기에서 측정된 특정 경로(path)의 값이 우세하거나(예를 들어, LoS path, first tap 기준으로 판단), 확산 각도(angular spread)의 값이 적은 경우 LoS 채널값을 상기 H_fixed로 결정할 수 있다. 또한 상기 대표 채널값 결정부(210)는 리시안 페이딩(Rician fading)의 K-factor가 알려진 경우에는, 이를 바탕으로 LoS 채널값에 랜덤값을 적절히 더해 상기 H_fixed를 결정할 수 있다.
이처럼 상기 H_fixed가 결정되면, 상기 대표 채널값 결정부(210)는 상기 H_fixed를 상기 비용함수 계산부(220)로 출력한다. 그러면 상기 비용함수 계산부(220)는 상기 H_fixed를 기반으로 비용함수 Q를 계산하고 상기 정수 매트릭스 결정부(230)로 상기 계산된 비용함수 Q를 출력한다. 상기 정수 매트릭스 결정부(230)는 상기 비용함수 Q를 기반으로 Integer matrix A를 결정한다. 한편, 수신 필터 B는 다음 수학식 11에 나타난 바와 같이 설정될 수 있다.
Figure 112016039340404-pat00029
상기 수학식 11에서
Figure 112016039340404-pat00030
는 실질적인 노이즈로 취급된다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 수신기가 대표 채널값을 기반으로 Integer matrix A를 결정하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 3을 참조하면, 상기 수신기는 300 단계에서 심볼들이 송신된 채널들 각각에 대응하는 채널값 H(1), H(2), ..., H(n)을 추정한다. 그리고 상기 수신기는 302 단계에서 상기 추정된 채널값들을 기반으로 대표 채널값 H_fixed를 결정한다. 일 예로, 상기 H_fixed는 H(1), H(2), ..., H(n)에 대한 다양한 평균 기법 등을 기반으로 결정될 수 있다.
상기 수신기는 304 단계에서 상기 대표 채널값을 기반으로 비용함수 Q를 결정하고, 상기 비용함수 Q를 기반으로 Integer Matrix A를 결정한다. 상기 수신기는 수신 필터 B를 이용하여 각 채널을 상기 Integer Matrix A로 forcing하여 노이즈를 제거하고, 디코딩 동작을 수행하여 원래의 코드워드들을 추출한다.
다음으로 대표 비용함수를 기반으로 Integer matrix A를 결정하는 장치 및 방법에 대해 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시 에에 따른 대표 비용함수를 기반으로 Integer matrix A를 결정하는 수신기의 블록 구성도이다.
도 4를 참조하면, 수신기는 채널값 추정부(400), 비용함수 계산부(410), 대표 비용함수 결정부(420) 및 정수 매트릭스 결정부(430)를 포함한다. 도 4에 도시되지는 않았으나, 상기 수신기는 다수개의 안테나들과, 적어도 하나의 디코더, 선형 조합기 등을 포함할 수 있다. 그리고 도 4에서는 상기 채널값 추정부(400), 비용함수 계산부(410), 대표 비용함수 결정부(420) 및 정수 매트릭스 결정부(430)가 각각 구분되는 구성부로서 설명되지만, 상기 채널값 추정부(400), 비용함수 계산부(410), 대표 비용함수 결정부(420) 및 정수 매트릭스 결정부(430)는 프로세서 또는 제어부 등과 같은 하나의 구성부로 구성되는 등 다양한 형태로 구성될 수 있다.
상기 채널값 추정부(400)는 파일럿 신호 등을 기반으로 심볼들 각각이 송신된 채널값들(H(1), H(2), ..., H(n))을 추정하여 상기 비용함수 계산부(410)로 출력한다. 그러면 상기 비용함수 계산부(410)는 상기 H(1), H(2), ..., H(n) 각각을 기반으로 비용함수 Q(1), Q(2), ..., Q(n)를 계산한다. 상기 Q(1), Q(2), ..., Q(n) 각각은 앞서 설명한 수학식 5를 기반으로 계산될 수 있다.
상기 대표 비용함수 결정부(420)는 상기 Q(1), Q(2), ..., Q(n)을 기반으로 대표 비용함수인 Q_fixed를 설정한다. 예를 들어, 상기 대표 비용함수 결정부(420)는 H_fixed를 결정할 때와 유사하게, 산술 평균 기법, 기하 평균 기법 및 가중 평균 기법 등의 다양한 통계적 기법을 기반으로 상기 Q_fixed를 결정할 수 있다. 상기 Q_fixed를 결정하기 위해 사용되는 상기 산술 평균 기법, 기하 평균 기법 및 가중 평균 기법 각각을 수학식으로 표현하면 다음 수학식 12 내지 14에 나타난 바와 같다.
Figure 112016039340404-pat00031
상기 수학식 12는 상기 산술 평균 기법을 나타낸 수학식이다. 상기 수학식 12에서 Qfixed는 대표 비용함수를 나타내며, n은 전체 심볼 수를 나타낸다.
Figure 112016039340404-pat00032
상기 수학식 13은 상기 기하 평균 기법을 나타낸 수학식이다. 상기 수학식 13에서 qi,j,fixed는 i번째 심볼이 송신된 채널 H(i)의 (i,j)번째 엘리먼트에 대한 대표 비용함수를 나타내며, qi,j(i)는 Q(t)의 (i,j)번째 엘리먼트를 나타낸다.
Figure 112016039340404-pat00033
상기 수학식 14는 상기 가중 평균 기법을 나타낸 수학식이다. 상기 수학식 14에서 Qfixed는 대표 비용함수를 나타내며,
Figure 112016039340404-pat00034
이다.
이처럼 대표 비용함수인 Q_fixed가 결정되면, 상기 정수 매트릭스 결정부(430)는 상기 Q_fixed를 기반으로 Integer matrix A를 결정한다.
한편, 상기 정수 매트릭스 결정부(430)는 상기 Integer matrix A를 결정하기 위해 상기 Q_fixed를 사용하는 것 대신에, 상기 Q(1), Q(2), ..., Q(n)을 모두 사용할 수도 있다. 이를 위해 상기 정수 매트릭스 결정부(430)는 다음 수학식 15를 최대화하는 Integer Matrix A를 결정할 수 있다.
Figure 112016039340404-pat00035
상기 수학식 15를 사용하여 Integer matrix A를 결정하는 방법은 상기 Q_fixed를 사용할 때에 비해 좋은 성능을 제공하지만 계산량이 다소 많아질 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 수신기가 대표 비용함수를 기반으로 Integer matrix A를 결정하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 5을 참조하면, 상기 수신기는 500 단계에서 심볼들이 송신된 채널들 각각에 대응하는 채널값 H(1), H(2), ..., H(n)을 추정한다. 그리고 상기 수신기는 502 단계에서 상기 추정된 각 채널값에 대응하는 비용함수 Q(1), Q(2), ..., Q(n)를 결정한다.
이어 상기 수신기는 504 단계에서 상기 결정된 비용함수 Q(1), Q(2), ..., Q(n)를 기반으로 대표 비용함수 Q_fixed를 결정한다. 예를 들어, 상기 Q_fixed는 Q(1), Q(2), ..., Q(n)에 대한 다양한 평균 기법 등을 기반으로 결정될 수 있다.
상기와 같이 대표 채널값 또는 대표 비용함수를 기반으로 Integer matrix A를 결정하는 첫 번째 방법이 사용될 경우, 각 순시 채널의 채널값과 대표 채널값 간의 차이가 작을 때 성능 열화가 적다. 따라서 상기 첫 번째 방법은 성능을 고려할 때 채널 변화의 정도가 크지 않을 때 적합하게 사용될 수 있다.
상기 첫 번째 방법에서는 Integer matrix A를 한번만 결정하면 되므로, 다른 방법들 대비 계산량 및 구현 복잡도가 낮다. 하지만 코드워드가 모두 송신된 뒤 검출 동작이 시작되므로, 지연(latency) 이슈가 발생할 수 있다. 또한 수신기에서는 대표 채널값을 결정하는 동작이 추가로 필요하며, 채널이 변화하는 정도에 따라 IF/최소 평균 제곱 오차(minimum mean square error: MMSE) 기법을 선택적으로 사용할 경우 수신기에 지연/도플러 확산 정도를 측정하는 동작이 추가되고 송신기에 시그널링을 송신하는 동작 등이 추가될 수 있다.
(2) 각 심볼에 대한 채널 변화량을 기반으로 채널을 그룹핑하는 방법
두 번째 방법에서는 채널이 n_1번(n_1<n) 변한다고 가정하며(실제로 채널 변화량은 연속적이기 때문에, 양자화 레벨(quantization level)을 n_1 step으로 설정하는 것과 동등하다. 상기 양자화 레벨은 앞서 언급한 채널 변화량 측정 결과를 기반으로 결정되며, 만약 n_1=n 인 경우에는 비부호화(uncoded) 송신이 수행된다), 송신기는 채널 계수값은 모르지만 채널이 변하는 경향에 대해서는 알고 있다고 가정한다. 이하 상기 두 번째 방법을 수행하는 송신기에 대해 살펴보기로 한다.
도 6a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 채널 그룹핑을 수행하여 코드워드를 송신하는 송신기의 블록 구성도이다.
도 6a를 참조하면, 상기 송신기는 프로세서(600), 인코더(602) 및 다수의 안테나들을 포함한다. 상기 프로세서(600)는 시간 및/또는 주파수 상에서 채널값이 유사한 채널들끼리 그룹핑(grouping)하여 채널들을 분할(partitioning)한다(채널 그룹 수는 n_1). 상기 프로세서(600)는 앞서 언급한 바 있는 산술 평균 기법, 기하 평균 기법, MMSE 기법 등을 고려하여 채널 그룹핑을 수행할 수 있다.
상기 프로세서(600)는 상기 채널 그룹핑이 완료되면, 각 채널 그룹에 포함된 안테나들을 통해 송신할 비트들을 생성한다. 그리고 상기 프로세서(600)는 상기 송신할 비트들에 해당하는 선형 코드를 곱하도록 상기 인코더(602)를 제어한다. 상기 인코더(602)는 상기 채널 그룹 수와 동일한 개수의 SISO 인코더들을 포함할 수 있으며, 상기 프로세서(600)의 제어에 따라 선형 코드가 곱해진 비트들을 코드워드로서 출력할 수 있다. 상기 인코더(602)에서 출력된 코드워드들은 상기 다수의 안테나들을 통해 송신된다.
한편, 총 코드워드 수는 Mn_1이 되며, 각 코드워드의 길이는 n_1에 반비례한다. 즉, 채널 그룹 수가 많을수록 각 코드워드의 길이는 짧아지며, 채널 그룹 수가 적을수록 각 코드워드의 길이는 길어진다. 수신기는 각 채널 그룹의 코드워드 셋을 수신하고, 코드워드 셋 별로 IF 기법을 사용하여 처리할 수 있다.
도 6b는 본 발명의 일 실시 예에 따른 채널 그룹핑의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 6b는 채널값들을 기반으로 생성된 두 개의 채널 그룹들(H(1)(610) 및 H(2)(620))을 일 예로 보이고 있다. 상기 H(1)(610) 및 H(2)(620)에 포함된 안테나들은 채널값이 미리 설정된 값 이내의 차이를 갖는 채널들에 대응될 수 있다. 그리고 상기 H(1)(610) 및 H(2)(620) 각각에 포함되는 안테나들은 서로 다른 코드워드를 송신할 수 있다.
예를 들어, 상기 H(1)(610)에 포함된 제1안테나는 a1, a2, ...로 구성된 코드워드를 송신할 수 있으며, 상기 H(1)(610)에 포함된 제2안테나는 b1, b2, ...로 구성된 코드워드를 송신할 수 있다. 또한, 상기 H(2)(620)에 포함된 제3안테나는 c1, c2, ...로 구성된 코드워드를 송신할 수 있으며, 상기 H(2)(620)에 포함된 제4안테나는 d1, d2, ...로 구성된 코드워드를 송신할 수 있다.
상기와 같은 두 번째 방법에서는 채널 분할 횟수와 코딩 이득(coding gain) 간의 트레이드 오프(trade-off) 관계가 존재한다. 만약 채널 분할 횟수가 증가하는 경우(n_1 증가), 그룹 내 채널들의 채널값은 더 비슷해지기 때문에 채널 변화로 인한 노이즈 증폭은 감소되지만, 코드워드의 길이가 감소됨으로 인해 코딩 이득이 낮아져 성능이 저하될 수 있다.
이와 반대로 상기 채널 분할 횟수가 감소하는 경우(n_1 감소), 그룹 내 채널 변화의 폭이 커져 성능이 저하될 수 있다. 따라서 코히런스 시간 및/또는 코히런스 대역폭 등을 기반으로 적절한 채널 분할 횟수(n_1)를 결정하는 것이 중요하다. 또한 각 그룹 별로 독립적인 IF 기법이 사용되므로, 그룹 별로 다른 레이트(rate)의 코드를 적용하는 것이 가능하다.
한편, 채널 변화의 폭이 크거나 너무 자주 변할 경우에는, n_1을 n에 가깝게 설정하여야 하기 때문에, 코딩 이득을 크게 잃어 버리는 경우가 발생할 수 있다. 따라서 이러한 점을 고려하여 두 번째 방법은 적절한 채널 환경에서 사용되어야 할 것이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 송신기가 채널 그룹핑을 수행하여 코드워드를 송신하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 7을 참조하면, 상기 송신기는 700 단계에서 채널값들을 기반으로 채널 그룹핑을 수행한다. 그리고 상기 송신기는 702 단계에서 각 그룹 내 안테나 별로 코드워드를 생성하여 할당한다. 이어 상기 송신기는 704 단계에서 각 그룹 내 안테나들을 통해 코드워드를 송신한다.
두 번째 방법은 송신기가 채널이 변하는 경향을 알고 있어야 하며(채널 계수의 값은 알 필요 없으며, 채널 변화 정도를 알고 있으면 됨), 각 그룹 별로 레이트를 최적화하는(rate optimization) 방식이 성능을 결정하는 키 파라미터(key parameter)가 될 수 있다.
두 번째 방법에서는 각 그룹 별로 Integer Matrix A를 독립적으로 결정하기 때문에, Integer Matrix A의 서치 공간(search space)이 증가하지 않는 장점이 있다. 하지만 채널이 크게 변화하는 환경에서는, 채널 분할 횟수를 증가시켜야 하므로 코딩 이득이 크게 감소될 수도 있다. 극단적으로는 비부호화 송신이 수행될 수도 있다. 또한 채널 분할 횟수에 따라 코딩 레이트 및 코드워드 길이 등이 변경될 수 있으므로, 다양한 코드 셋을 미리 준비해둘 필요가 있다.
(3) 심볼 검출시에는 각 채널 별로 Integer Matrix A를 사용하고, 디코딩 시에는 공통의 Integer Matrix A를 사용하는 방법
세 번째 방법은 채널 변화량에 따라 최적의 Integer Matrix A를 계산한 뒤, 이를 심볼 검출(symbol detection)을 위해 사용하고, 디코딩시에는 모든 심볼들에 대해 공통된 Integer Matrix A를 사용하는 방법이다. 여기서 디코딩은 검출된 심볼들을 모아 송신된 데이터를 추정하는 과정을 나타낸다.
예를 들어, H(1) 및 H(2)의 서로 다른 두 개의 채널들이 존재하는 경우, 수신기는 상기 H(1) 및 H(2)를 통해 송신된 심볼들을 각각, 상기 H(1) 및 H(2) 각각에 대응하여 결정된 Integer Matrix A인 A(1) 및 A(2)를 기반으로 검출할 수 있다. 그리고 상기 수신기는 상기 H(1)을 기반으로 계산된 A(1)을 디코딩 시에 공통적으로 사용할 수 있다.
이 경우, 상기 수신기는 H(2)를 통해 송신된 심볼들을 검출할 때 순시 채널인 H(2)를 기반으로 계산된 A(2)를 바탕으로 합(
Figure 112016039340404-pat00036
) 검출(sum detection) 을 수행한다. 이를 수학식으로 표현하면 다음 수학식 16에 나타난 바와 같다.
Figure 112016039340404-pat00037
이어 상기 수신기는 하기 수학식 17에 나타난 바와 같이, 상기 검출된 합에 A(1)과 A(2)의 인버스 매트릭스를 곱해 상기 검출된 합을 변경(retransformation)한다(LLR(log likelihood ratio) combining).
Figure 112016039340404-pat00038
그리고 상기 수신기는 디코딩시 상기 변경된 합을 사용한다. 즉, 상기 수신기는 디코딩시
Figure 112016039340404-pat00039
대신
Figure 112016039340404-pat00040
를 사용한다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 Integer Matrix A를 구분하여 사용하는 수신기의 블록 구성도이다.
도 8을 참조하면, 상기 수신기는 채널 추정부(800), 정수 매트릭스 결정부(810), 심볼 검출부(820) 및 디코더(830)를 포함한다. 도 8에 도시되지는 않았으나, 상기 수신기는 다수개의 안테나들과, 선형 조합기 등을 포함할 수 있다. 그리고 도 8에서는 상기 채널 추정부(800), 정수 매트릭스 결정부(810), 심볼 검출부(820)가 각각 구분되는 구성부로서 설명되지만, 상기 정수 매트릭스 결정부(810), 심볼 검출부(820)는 프로세서 또는 제어부 등과 같은 하나의 구성부로 구성되는 등 다양한 형태로 구성될 수 있음은 물론이다.
상기 채널 추정부(800)는 파일럿 신호 등을 기반으로 심볼들 각각이 송신된 채널값들(H(1), H(2), ...., H(n))을 추정하여 상기 정수 매트릭스 결정부(810)로 출력한다. 그러면 상기 정수 매트릭스 결정부(810)는 상기 H(1), H(2), ..., H(n) 각각을 기반으로 Integer Matrix A들인 A(1), A(2), ..., A(n)을 결정한다. 상기 정수 매트릭스 결정부(810)는 채널 적응적으로 즉, 각 채널 별로 노이즈를 최소화하는 최적의 Integer Matrix A를 결정할 수 있다.
상기 심볼 검출부(820)는 상기 결정된 A(1), A(2), ..., A(n)을 각각 상기 H(1), H(2), ..., H(n)에 대한 심볼들의 합을 검출하기 위해 사용한다. 상기 심볼 검출부(820)는 검출된 합을 앞서 설명한 수학식 17에 나타난 바와 같은 방법으로 변경하여 상기 디코더(830)로 출력한다. 상기 디코더(830)는 다수의 SISO 디코더들을 포함하고 있으며, 각 SISO 디코더는 A(1)을 사용하여 상기 변경된 합을 디코딩한다.
한편, 상기 수신기에서는 디코딩하기 위한 코드워드로서, 각 심볼들의 LLR 값(0 또는 1일 확률)을 기반으로, 상기 송신기가 송신했을 가능성이 가장 큰 코드워드를 결정한다. 이는 IF 기법에서 기반으로 하는 코드워드들의 선형 합이 코드워드가 된다는 선형 코드의 특징을 기반으로 다음 표 1 및 표 2에 나타난 바와 같은 과정을 통해 수행될 수 있다.
하기 표 1은 선형 합([A2]x0) 의 LLR 값을 계산하는 방법을 나타내고 있으며, 표 2는 상기 표 1의 결과([A2]x0의 LLR값)를 다시 LLR 변환(conversion)하여 x0의 LLR 값을 얻는 방법을 나타내고 있다.
Figure 112016039340404-pat00041
상기 표 1에서 x0~xMt -1은 0~Mt-1번째 송신 안테나 각각에 대응하는 송신 데이터 스트림 벡터를 나타내고, y0~yMt -1은 0~Mt-1번째 수신 안테나 각각에 대응하는 수신 신호 벡터를 나타내고, z는 0~Mt-1 번째 수신 안테나 각각의 노이즈 벡터를 나타내고, L0~LMt -1은 0~Mt-1번째 수신 안테나 각각에 대해 계산한 LLR 값을 나타내고, Pr()은 확률(probability)을 나타내고, i는 안테나 인덱스를 나타내고, yi는 수신 안테나 i 의 수신 신호를 나타내고, zi는 수신 안테나 i 에서의 노이즈를 나타내고, Li는 수신 안테나 i 에서 계산한 LLR 값을 나타내고(송신된 데이터 스트림의 코드워드들의 합이 짝수인지 홀수 인지의 확률을 판단하는 과정(즉 2로 나눈 뒤 나머지가 0인지 1 인지를 판단), Mt는 송수신 안테나 수를 나타내고,
Figure 112016039340404-pat00042
은 짝수를 나타내며,
Figure 112016039340404-pat00043
+1 은 홀수를 나타내며(
Figure 112016039340404-pat00044
및
Figure 112016039340404-pat00045
+1 은 수신 안테나의 데이터 스트림이 홀수인지 짝수 인지를 판단할 때 쓰임), []2 는 모듈러 2 연산(modular 2 operation)을 나타내며,
Figure 112016039340404-pat00046
는 모듈러 2 상에서의 곱셈을 나타낸다.
Figure 112016039340404-pat00047
상기 표 2에서 Li 및 Lj는 각각 i번째 및 j번째 수신 안테나 각각에 대해 계산한 LLR 값을 나타내고, sgn()은 부호 함수(sign function)를 나타내며, 일 예로
Figure 112016039340404-pat00048
가 될 수 있다. 그리고 상기 표2에서 coth()는 쌍곡 코탄젠트(hyperbolic cotangent)를 나타내며, 일 예로
Figure 112016039340404-pat00049
가 될 수 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 Integer Matrix A를 구분하여 사용하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 9를 참조하면, 수신기는 900 단계에서 심볼들이 송신된 채널값들을 추정하고, 902 단계에서 추정된 채널값들을 기반으로 각 채널 별 Integer Matrix A를 결정한다.
이어 상기 수신기는 904 단계에서 각 채널 별로 결정된 Integer Matrix A를 사용하여 심볼들의 합을 검출하고, 906 단계에서 각 채널 별로 검출된 합을 변경한다. 그리고 상기 수신기는 908 단계에서 상기 각 채널 별로 변경된 합을 하나의 공통된 Integer Matrix A를 기반으로 디코딩한다. 상기 공통된 Integer Matrix A는 도 8에서 설명한 바와 같이 상기 각 채널 별로 결정된 Integer Matrix A 중 하나가 될 수 있다. 하지만, 상기 공통된 Integer Matrix A는 디코딩을 위해 미리 결정된 하나의 Integer Matrix A가 될 수도 있으며 다양한 형태로 구현 가능하다.
세 번째 방법은 채널에 적응적으로 IF 기법을 적용할 수 있으므로, 채널 변화에 가장 견고(robust)하며 최적의 성능을 제공한다. 하지만 세 번째 방법은 채널이 변할 때마다 Integer Matrix A를 계산하고 합을 변경하는 동작을 수행해야 하기 때문에 계산량이 증가할 수 있다. 특히 채널이 자주 변할수록 복잡도는 크게 증가할 수 있다. 또한 실제 시스템의 경우, 어느 정도의 채널 추정 오류(estimation error)는 존재할 수 밖에 때문에, 합 변경 동작시 이로 인한 캐패시티 손실(capacity loss)이 발생할 수 있다는 것을 고려하여 상기 세 번째 방법이 사용되어야 할 것이다.
(4) 송신기가 채널 분할을 수행하여 다이버시티 모드로 동작하는 방법
네 번째 방법은 송신기가 채널들을 균등하게 그룹핑하고(예를 들어, 채널이 n개이고 그룹이 c개일 경우 각 그룹에는 n/c 개의 채널이 포함된다), 각 그룹 별로 동일한 데이터 스트림을 송신하도록 하여 반복 전송이 수행되도록 하는 방법이다. 이와 같은 방법은 코드 길이가 감소됨에 따른 코딩 이득은 줄어드는 대신에, 반복 전송으로 인한 다이버시티 이득(diversity gain)을 획득할 수 있도록 한다. 채널 간의 상관(correlation)이 작은 경우, 통상적으로 다이버시티 이득의 증가량이 코딩 이득의 감소량보다 크다.
네 번째 방법은 채널이 변하지 않는 경우에 송신되는 데이터 스트림의 수보다 적은 수의 데이터 스트림이 송신되므로, 채널 그룹의 수가 큰 경우 멀티플렉싱 이득이 감소할 수 있다. 또한 채널 그룹마다 동일한 코드워드를 송신하기 때문에, 다이버시티 컴바이닝(diversity combining)을 위해서는 송신되는 코드워드의 길이가 모두 동일해야 한다. 따라서 채널 분할은 실제 채널값들의 상관 관계와 관계없이 균등하게(즉, 각 채널 그룹에 포함된 채널들의 수가 모두 동일하도록) 수행되어야 할 것이다.
상기와 같은 네 번째 방법을 수행하는 송신기의 블록 구성도는 도 6a에 도시된 블록 구성도와 유사하다. 다만, 상기 송신기의 프로세서는 앞서 설명한 네 번째 방법을 수행하도록 구성될 것이며, 인코더 역시 상기 프로세서의 제어에 따라 네 번째 방법을 수행하기 위해 구성될 것이다.
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 채널이 균등하게 그룹핑된 예를 보인 도면이다.
도 10은 동일한 개수의 채널들을 포함하는 두 개의 채널 그룹들(H(1)(1010) 및 H(2)(1020))을 일 예로 보이고 있다. 상기 H(1)(1010) 및 H(2)(1020)에 포함된 안테나들은 동일한 코드워드들을 송신할 수 있다. 예를 들어, 상기 H(1)(1010)에 포함된 제1안테나 및 제2안테나 각각이 송신하는 코드워드들(a1, a2, ... 및 b1, b2, ...로 구성된 코드워드들)과 동일한 코드워드들을 상기 H(2)(620)에 포함된 제3안테나 및 제4안테나가 송신할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 다이버시티 모드로 동작하는 송신기의 동작을 나타낸 순서도이다.
도 11을 참조하면, 상기 송신기는 1100 단계에서 각 그룹에 포함되는 채널들의 수가 동일하도록 채널 그룹핑을 수행한다. 상기 채널 그룹핑은 채널값 등을 기반으로 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 송신기는 채널값이 유사한 채널들을 하나의 그룹으로 그룹핑할 수 있다.
상기 송신기는 1102 단계에서 각 그룹에서 동일하게 송신할 코드워드를 생성한다. 즉, 송신기는 각 채널 그룹 내의 다수의 안테나들을 통해 반복 전송을 수행할 코드워드를 생성한다. 그리고, 상기 송신기는 1104 단계에서 각 그룹 내 안테나들을 통해 코드워드를 송신한다.
네 번째 방법은 앞서 설명한 두 번째 방법과 마찬가지로 송신기가 채널이 변하는 경향을 알고 있어야 하며, 채널값을 고려하여 균등하게 채널들을 분할하고 반복 전송을 수행한다. 여기서 채널 분할과 반복 전송을 수행하는 방법은 다양할 수 있으며 그에 따라 성능이 달라질 수 있다.
(5) IF 기법을 위해 채널값을 균등화하는 방법
다섯 번째 방법은 송신기가 채널 정보를 수신기의 피드백 정보 등을 기반으로 알 때, 각 시간 슬롯마다 채널값에 송신기의 프리코딩 매트릭스를 적용시켜 각 채널의 유효 채널값을 동일하게 조정하는 방법이다. 이를 수학식으로 나타내면 다음 수학식 18에 나타난 바와 같다.
Figure 112016039340404-pat00050
수학식 18에서 시간 슬롯 1, 2, ..., n에 대응하는 H(1), H(2), ... H(n)은 채널값을 나타내며, P(1), P(2), ... P(n)은 시간 슬롯 1, 2, ..., n에 대응하여 송신기가 사용하는 프리코딩 매트릭스를 나타내며, 상기 H_fixed는 유효 채널값을 나타낸다.
상기 송신기는 각 시간 슬롯 별 유효 채널값이 모두 동일하게 나타나도록 상기 채널값에 프리코딩 매트릭스를 적용한다. 그러면 수신기의 유효 채널값은 채널 변화에 관계없이 H_fixed로 일정해지므로, 상기 수신기는 기존의 IF 기법을 사용할 수 있다.
한편, 상기 송신기는 심볼들 각각에 대응하는 채널값들의 크기의 차이가 크지 않을 경우, 산술 평균 기법, 기하 평균 기법, 가중 평균 기법 등과 같은 확률적 평균 기법이나 경험적 평균(empirical mean) 기법 등을 기반으로 H_fixed를 결정할 수 있다. 이는 P(n)의 전력 제약(power constraint) 조건을 만족시키기 위함이다.
그리고 상기 송신기는 상기 심볼들 각각에 대응하는 채널값들의 크기의 차이가 클 경우에는 H_fixed를 정수배 큰 값으로 설정하거나, 수신기에서 H_fixed를 결정할 수 있도록 하는 방법 등이 사용될 수 있다.
예를 들어, H(1)이 H(2)에 비해 채널값이 미리 설정된 값 이상으로 큰 경우, H_fixed=H(1)P(1), H_fixed=R(2)H(2)P(2)가 되도록, 송신기의 프리코더 P(2) 및 수신기의 내부 프리코더 R(2)를 설정하거나, cH_fixed=H(2)P(2)(여기서, c는 1보다 큰 정수, H_fixed 는 모듈러 상에서만 서로 같으면 된다.)가 되도록 할 수 있다.
또한, 송신기는 P(n)을 미리 정해진 셋 내에서 선택할 수도 있다. 여기서 해당 셋에 포함된 프리코딩 매트릭스들 중에 ||H_fixed-H(n)P(n)||을 최소화하는 프리코딩 매트릭스를 선택하여 상기 P(n)으로서 설정함으로써 양자화 에러를 최소화할 수 있다. 이와 같은 송신기의 동작에 대응하는 수신기의 동작은 채널 변하지 않는 것을 가정하여 제시된 일반적인 IF 방법을 사용하는 수신기의 동작과 동일할 수 있다.
한편, H_fixed를 결정하는 것과 유사하게, 비용함수 Q가 항상 동일한 값을 갖도록 P(n)을 결정하는 방식이 사용될 수 있으며, 그 방식은 H_fixed를 결정하기 위한 방법을 그대로 적용하는 형태가 될 수 있다.
한편, 다섯 번째 방법을 수행하는 송신기의 블록 구성도는 도 6a에 도시된 블록 구성도와 유사하다. 다만, 상기 송신기의 프로세서는 앞서 설명한 다섯 번째 방법을 수행하도록 구성될 것이며, 인코더 역시 상기 프로세서의 제어에 따라 다섯 번째 방법을 수행하기 위해 구성될 것이다. 또한, 다섯 번째 방법은 송신기가 피드백 등을 통해 채널 계수값을 알고 있어야 한다는 제약 조건이 있으므로, 상기 송신기는 피드백 신호를 수신하기 위한 수신부를 더 포함할 수 있다. 또한 상기 송신기는 H_fixed를 결정하기 위해서 채널의 평균값 등을 계산하는 계산부, 프리코딩 매트릭스 셋을 결정하여 적합한 프리코딩 매트릭스를 선택하는 프리코딩 매트릭스 선택부 등을 더 포함하거나, 상기 프로세서가 상기 계산부 및 상기 프리코딩 매트릭스 선택부의 동작을 더 수행할 수도 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 송신기가 채널값을 균등화하여 코드워드를 송신하는 과정을 나타낸 순서도이다.
도 12를 참조하면, 상기 송신기는 1200 단계에서 각 시간 슬롯 별 유효 채널값이 동일하게 나타나도록 각 채널 값에 프리코딩 매트릭스를 적용한다. 그리고 상기 송신기는 1202 단계에서 상기 프리코딩 매트릭스가 적용된 채널들을 통해 코드워드를 송신한다.
본 발명의 일 실시 예에서 제시한 다섯 가지 방법들 중 첫 번째, 세 번째, 다섯 번째 방법은 하이브리드 자동 재전송 요구(hybrid automatic repeat and request: HARQ)에도 같은 방식으로 적용할 수 있다. 특히 채널이 고정적인(static) 환경이라도 HARQ 동작에서 두 번째 송신(second transmission)시 사용되는 채널은 첫 번째 송신(first transmission)시 사용되는 채널과 다를 가능성이 큰데, 이때 첫 번째, 세 번째, 다섯 번째 방법을 적용하면 채널에 견고한 IF 향의 HARQ 기법을 구현할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시 예에서 수신기는 IF 기법 또는 기존 기법을 선택적으로 사용할 수 있다. 구체적으로, 상기 수신기는 채널들을 모두 알고 있으므로 채널 유사도(또는　변화량) 추정과 LoS 성분 추정 결과를 기반으로 IF 기법 또는 기존 기법을 선택적으로 사용할 수 있다. 이를 도 13을 참조하여 구체적으로 설명하기로 한다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 채널 변화량을 기반으로 수신된 신호를 처리하기 위한 기법을 선택적으로 사용하는 과정을 나타낸 신호 흐름도이다.
도 13을 참조하면, 송신기(1310)는 1332 단계에서 채널 환경에 대한 정보를 수신기(1320)로 송신하고, 1334 단계에서 데이터를 다수개의 안테나를 통해 상기 수신기(1320)로 송신한다. 상기 채널 환경에 대한 정보는 상기 송신기(1310)에서 측정된 도플러 확산(Doppler spread)값 및/또는 지연 확산값 등의 정보를 포함할 수 있다.
상기 1332 단계와 1334 단계의 동작은 동시에 수행되거나, 상기 1334 단계의 동작이 상기 1332 단계의 동작에 앞서 수행될 수도 있다. 또한 상기 수신기(1320)가 상기 도플러 확산값 및/또는 상기 지연 확산값을 판단할 수 있는 경우 상기 1332 단계의 동작은 생략될 수 있다.
상기 수신기(1320)는 1336 단계에서 채널 변화량을 추정한다. 상기 수신기(1320)는 상기 1332 단계에서 상기 송신기(1310)가 제공한 정보를 기반으로 상기 채널 변화량을 추정하거나, 상기 정보를 사용하지 않고 다음과 같은 방법을 사용하여 상기 채널 변화량을 추정할 수 있다.
상기 수신기(1320)는 파일럿 신호를 통해 심볼들이 송신된 각 채널값을 기반으로 주파수 및/또는 시간 도메인에서의 채널을 추정하여 도플러 확산값 및/또는 지연 확산값 등을 결정한다. 그리고 상기 수신기(1320)는 상기 결정된 도플러 확산값 및/또는 지연 확산값 등을 기반으로 상기 채널 변화량을 추정할 수 있다.
상기 수신기(1320)는 시간/주파수 도메인에서의 채널 변화를 코히런스 시간/코히런스 대역폭(coherence time/coherence bandwidth)을 기반으로 판단함으로써 상기 도플러 확산값 및/또는 지연 확산값을 획득할 수 있다. 코히런스 시간/코히런스 대역폭은 일 예로 다음 수학식 19를 사용하여 판단될 수 있다.
Figure 112016039340404-pat00051
상기 수학식 19에서 CT는 코히런스 시간을 나타내며, CB는 코히런스 대역폭을 나타내며 t1은 제1측정 시간을 나타내고, t2는 제2측정 시간을 나타내고, tth는 임계 시간을 나타내고, f1은 제1측정 주파수를 나타내고, f2는 제2측정 주파수를 나타내고, Wth는 임계 대역폭을 나타내고, s.t는 such that (~를 만족하는)을 나타낸다.
상기 수신기(1320)는 채널 분산(variance)값을 기반으로 상기 도플러 확산값 및/또는 지연 확산값을 획득할 수도 있다.
한편, 상기 수신기(1320)는 도플러 편이값을 기반으로 상기 채널 변화량을 추정할 수 있는데, 상기 도플러 편이값은 GPS(global positioning system) 등을 이용한 상기 수신기(1320)의 위치를 추정한 결과를 기반으로 결정될 수 있다.
상기와 같이 채널 변화량이 추정되면, 상기 수신기(1320)는 1338 단계에서 상기 채널 변화량이 임계값보다 큰 지 여부를 판단한다. 상기 수신기(1320)는 상기 채널 변화량이 임계값 보다 큰 경우, 복잡도와 성능을 고려하여 1340 단계 및 1342 단계 중 하나로 진행한다. 즉, 상기 수신기(1320)는 1340 단계에서 Integer Matrix A를 항등 매트릭스로서 고정하여 사용하는 일반적인 MMSE 기법(저 복잡도 및 저 성능 기법)을 적용한 후 1346 단계에서 데이터 디코딩을 수행할 수 있다. 또는 상기 수신기(1320)는 1342 단계에서 채널 적응적인 IF 기법(본 발명의 일 실시 예에 따른 세 번째 방법: 고 복잡도 및 고 성능 기법)을 적용한 후 1348 단계에서 데이터 디코딩을 수행할 수 있다.
한편, 상기 수신기(1320)는 상기 채널 변화값이 상기 임계값 보다 작거나 동일한 경우에는 1344 단계에서, 앞서 설명한 바와 같은 대표 채널값 또는 대표 비용 함수값을 기반으로 하는 IF 기법(본 발명의 일 실시 예에 따른 첫 번째 방법)을 적용한 후 1350 단계에서 데이터 디코딩을 수행할 수 있다.
상기 수신기(1320)는 신호 도래각(Angle of arrival)을 측정하여 LoS 성분을 판단할 수 있다. (AoA 성분이 높으면 높을수록 LoS 성분이 강하다.) LoS 성분이 커질수록 기존 기법 대비 IF 기법의 사용에 따른 성능 이득이 커지므로, LoS 성분 크기와 채널 변화 정도를 함께 고려하여 수신 신호를 처리하기 위한 수신 기법을 선택할 수도 있다.
예를 들어, 상기 수신기(1320)는 LoS 성분의 크기 및 채널 변화량에 대응하는 수신 기법이 포함된 룩업 테이블을 사용하여 채널 변화 상태에 따른 수신 기법을 선택하여 사용할 수 있다. 상기 수신기(1320)는 LoS 성분이 높을 수록 채널이 크게 변하지 않을수록 IF 기법을 선택하여 사용할 수 있다.
한편, 도 13에서는 본 발명의 일 실시 예에 따른 첫 번째 방법, 세 번째 방법 및 MMSE 방법을 수신기에서 선택적으로 사용하는 일 예를 도시하고 있지만, 다양한 변형들이 도 13에 대해 이루어질 수 있음은 물론이다. 예를 들어, 수신기는 본 발명의 일 실시 예에 따른 첫 번째 방법 내지 다섯 번째 방법 중 하나를 선택적으로 사용하거나, 상기 첫 번째 방법 내지 다섯 번째 방법 중 두 개 이상을 조합하여 사용할 수도 있다.
도 14는 본 발명의 일 실시 예에 따른 첫 번째 방법과 MMSE 방법에 따른 성능을 비교하여 나타낸 그래프이다.
도 14에는 "Rate-0.75 MLC & MSD (LDPC Coding), Channels: EPA 5Hz, EVA 70Hz, ETU 300Hz Rayleigh Fading Channels (Carrier Freq. = 2GHz)"의 조건하에 다음과 같은 3가지 방법에 대한 성능이 나타나 있다.
도 14에서 각 채널 별로 고정된 Integer Matrix A를 사용하는 MMSE 방법에 대한 성능은 "MMSE"로 지시되는 그래프로 나타나 있으며, 대표 채널값(일 예로, 채널 평균값)을 기반으로 결정된 Integer Matrix A를 사용하는 IF 방법에 대한 성능은 "IF w/Avg. Channel"로 지시되는 그래프로 나타나 있으며, 대표 비용함수값(일 예로, 비용함수 평균값)을 기반으로 결정된 Integer Matrix A를 사용하는 방법에 대한 성능은 "IF w/AM Cost Func."로 지시되는 그래프로 나타나 있다.
도 14의 (a)는 채널 변화가 가장 작을 때의 성능을 나타내고 있다. 도 14의 (a)를 참조하면, 채널 변화가 작을 때에는 상기 두 개의 IF 방법들(즉, 본 발명의 일 실시 예에 따른 첫 번째 방법)의 성능이 MMSE 방법의 성능에 비해 뛰어남을 알 수 있다.
하지만 도 14(b) 및 도 14(c)에 나타난 바와 같이 채널 변화가 점점 커질수록, 상기 나머지 두 개의 IF 방법들에 대한 성능(특히, 대표 채널값 기반 IF 방법에 대한 성능)에 비해 상기 MMSE 방법의 성능은 향상된다. 따라서 채널 변화가 큰 경우에는 상기 MMSE 방법이 사용될 수 있으며, 채널 변화가 크지 않을 경우에는 상기 두 개의 IF 방법들이 사용될 수 있다.
도 15는 본 발명의 일 실시 예에 따른 첫 번째 방법, 세 번째 방법과 MMSE 방법에 따른 성능을 비교하여 나타낸 그래프이다.
도 15에는 "Rate-0.75 MLC & MSD (LDPC Coding), Channels: EPA 5Hz, EVA 70Hz, ETU 300Hz Rayleigh Fading Channels (Carrier Freq. = 2GHz)"의 조건하에 다음과 같은 3가지 방법에 대한 성능이 나타나 있다.
도 15에서 MMSE 방법에 대한 성능은 "MMSE"로 지시되는 그래프로 나타나 있으며, 본 발명의 일 실시 예에 따른 첫 번째 방법(대표 비용함수값(일 예로, 비용함수 평균값)을 기반으로 결정된 Integer Matrix A를 사용하는 방법)에 대한 성능은 "IF w/AM Cost Func."로 지시되는 그래프로 나타나 있으며, 본 발명의 일 실시 예에 따른 세 번째 방법(심볼 검출시에는 각 순시 채널에 최적인 Integer Matrix A를 사용하고, 디코딩 시에는 공통된 Integer Matrix A를 사용하는 방법)에 대한 성능은 "Adaptive-IF"로 지시되는 그래프로 나타나 있다.
도 15의 (a)는 채널 변화가 가장 작을 때의 성능을 나타내고 있다. 도 15의 (a)를 참조하면, 채널 변화가 작을 때에는 MMSE 방법의 성능에 비해 나머지 두 방법들의 성능이 뛰어남을 알 수 있다.
그리고 도 15의(b)에 나타난 바와 같이, 채널 변화가 보통일 때는 상기 첫 번째 방법과 세 번째 방법의 성능은 유사하며, 도 15의 (a)와 비교하여 볼 때 MMSE 방법에 따른 성능과의 차이가 줄어듦을 알 수 있다.
또한 도 15의 (c)에 나타난 바와 같이, 채널 변화가 가장 큰 경우일 때는 상기 세 번째 방법의 성능이 상기 첫 번째 방법 및 상기 MMSE 방법의 성능에 비해 월등해짐을 알 수 있다.
따라서 본 발명의 일 실시 예에 따른 세 번째 방법이 채널 변화에 가장 적응적으로 사용될 수 있으며, 상기 첫 번째 방법과 MMSE 방법은 채널 변화 정도에 따라 선택적으로 사용될 수 있다.
한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (20)

  1. 통신 시스템에서 수신 장치에 의해 수행되는 방법에 있어서,
    다수개의 수신 방식들 중 하나를 선택하는 과정과,
    상기 선택된 수신 방식을 기반으로 데이터를 수신하는 과정을 포함하며,
    상기 다수개의 수신 방식들은 제1 인티저 포싱(integer forcing: IF) 방식 및 제2 IF 방식을 포함하며,
    상기 제1 IF 방식은 다수개의 채널들에 대해 추정한 채널값들을 기반으로 정수 매트릭스를 결정하고, 상기 결정된 정수 매트릭스를 기반으로 상기 다수개의 채널들을 통해 수신된 심볼들을 디코딩하는 방식을 포함하며,
    상기 제2 IF 방식은 상기 채널값들 각각을 기반으로 결정된 정수 매트릭스들을 기반으로 미리 설정된 시간 동안 상기 다수개의 채널들 각각으로부터 수신된 심볼들의 합을 각 채널 별로 검출하고, 상기 정수 매트릭스들 중 적어도 하나를 기반으로 상기 각 채널 별로 검출된 심볼들의 합을 변경하고, 상기 각 채널 별로 변경된 심볼들의 합을 디코딩하는 방식을 포함하는 상기 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 IF 방식에서 사용되는 정수 매트릭스는 상기 채널값들의 평균값 및 상기 채널값들 각각을 기반으로 결정된 비용 함수값들의 평균값 중 적어도 하나를 기반으로 결정됨을 특징으로 하는 상기 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 다수개의 수신 방식들 중 하나를 선택하는 과정은,
    채널 변화량을 추정하는 과정과,
    상기 채널 변화량이 임계값 보다 작거나 동일한 경우 상기 제1 IF 방식을 선택하고, 상기 채널 변화량이 상기 임계값 보다 큰 경우 상기 제2 IF 방식을 선택하는 과정을 포함하는 상기 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 채널 변화량을 추정하는 과정은,
    상기 수신 장치의 위치 추정값, 상기 수신 장치의 도플러 확산(Doppler spread)값 및 지연 확산값 중 적어도 하나를 기반으로 상기 채널 변화량을 추정하는 과정을 포함하는 상기 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 다수개의 수신 방식들은 제3 IF 방식을 더 포함하며,
    상기 제3 IF 방식은 상기 다수개의 채널들이 그룹핑되어 생성된 다수개의 그룹들 각각으로부터 심볼들을 수신하여 디코딩하는 방식을 포함하며,
    상기 다수개의 그룹들은 상기 다수개의 채널들에 대한 채널값들을 기반으로 그룹핑되며,
    상기 수신된 심볼들은 상기 다수개의 그룹들 중 해당 그룹의 채널값을 기반으로 하는 정수 매트릭스를 기반으로 디코딩됨을 특징으로 하는 상기 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 다수개의 그룹들 각각에 포함된 채널들은 서로 다른 코드워드를 구성하는 심볼들이 송신되는 채널들임을 특징으로 하는 상기 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 다수개의 그룹들의 데이터 레이트(rate)들은 다름을 특징으로 하는 상기 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 다수개의 그룹들 각각에 포함된 채널들은 동일한 코드워드를 구성하는 심볼들이 송신되는 채널들임을 특징으로 하는 상기 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 다수개의 그룹들 각각에 포함된 채널들의 개수는 동일함을 특징으로 하는 상기 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 채널값들은 송신 장치가 상기 수신 장치에서 추정한 채널값들에 대한 정보를 수신하고, 상기 정보를 기반으로 상기 수신 장치에서 동일한 채널값들이 추정되도록 상기 다수개의 채널들 각각에 대응하여 프리코딩 매트릭스를 적용함으로써 동일한 값으로 추정됨을 특징으로 하는 상기 방법.
  11. 통신 시스템에서 수신 장치에 있어서,
    수신기와,
    프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는,
    다수개의 수신 방식들 중 하나를 선택하고,
    상기 수신기를 통해, 상기 선택된 수신 방식을 기반으로 데이터를 수신하도록 구성되며,
    상기 다수개의 수신 방식들은 제1 인티저 포싱(integer forcing: IF) 방식 및 제2 IF 방식을 포함하며,
    상기 제1 IF 방식은 다수개의 채널들에 대해 추정한 채널값들을 기반으로 정수 매트릭스를 결정하고, 상기 결정된 정수 매트릭스를 기반으로 상기 다수개의 채널들을 통해 수신된 심볼들을 디코딩하는 방식을 포함하며,
    상기 제2 IF 방식은 상기 채널값들 각각을 기반으로 결정된 정수 매트릭스들을 기반으로 미리 설정된 시간 동안 상기 다수개의 채널들 각각으로부터 수신된 심볼들의 합을 각 채널 별로 검출하고, 상기 정수 매트릭스들 중 적어도 하나를 기반으로 상기 각 채널 별로 검출된 심볼들의 합을 변경하고, 상기 각 채널 별로 변경된 심볼들의 합을 디코딩하는 방식을 포함하는 수신 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제1 IF 방식에서 사용되는 정수 매트릭스는 상기 채널값들의 평균값 및 상기 채널값들 각각을 기반으로 결정된 비용 함수값들의 평균값 중 적어도 하나를 기반으로 결정됨을 특징으로 하는 수신 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서는 채널 변화량을 추정하고, 상기 채널 변화량이 임계값 보다 작거나 동일한 경우 상기 제1 IF 방식을 선택하고, 상기 채널 변화량이 상기 임계값 보다 큰 경우 상기 제2 IF 방식을 선택함을 특징으로 하는 수신 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 수신 장치의 위치 추정값, 상기 수신 장치의 도플러 확산(Doppler spread)값 및 지연 확산값 중 적어도 하나를 기반으로 상기 채널 변화량을 추정함을 특징으로 하는 수신 장치.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 다수개의 수신 방식들은 제3 IF 방식을 더 포함하며,
    상기 제3 IF 방식은 상기 다수개의 채널들이 그룹핑되어 생성된 다수개의 그룹들 각각으로부터 심볼들을 수신하여 디코딩하는 방식을 포함하며,
    상기 다수개의 그룹들은 상기 다수개의 채널들에 대한 채널값들을 기반으로 그룹핑되며, 상기 수신된 심볼들은 상기 다수개의 그룹들 중 해당 그룹의 채널값을 기반으로 하는 정수 매트릭스를 기반으로 디코딩됨을 특징으로 하는 수신 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 다수개의 그룹들 각각에 포함된 채널들은 서로 다른 코드워드를 구성하는 심볼들이 송신되는 채널들임을 특징으로 하는 수신 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 다수개의 그룹들의 데이터 레이트(rate)들은 다름을 특징으로 하는 수신 장치.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 다수개의 그룹들 각각에 포함된 채널들은 동일한 코드워드를 구성하는 심볼들이 송신되는 채널들임을 특징으로 하는 수신 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 다수개의 그룹들 각각에 포함된 채널들의 개수는 동일함을 특징으로 하는 수신 장치.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 채널값들은 송신 장치가 상기 수신 장치에서 추정한 채널값들에 대한 정보를 수신하고, 상기 정보를 기반으로 상기 수신 장치에서 동일한 채널값들이 추정되도록 상기 다수개의 채널들 각각에 대응하여 프리코딩 매트릭스를 적용함으로써 동일한 값으로 추정됨을 특징으로 하는 수신 장치.
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