KR20030083473A - Method updating weight vector of arranged antennas in a smart antenna system based on ofdm/sdma - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 스마트 안테나의 가중치 처리 방법에 관한 것으로, 특히 IFFT/FFT 에 근거한 OFDM/SDMA 방식을 이용한 스마트 안테나 시스템에서 효율적으로 가중치벡터를 갱신하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a weight antenna processing method of a smart antenna, and more particularly, to a method for efficiently updating a weight vector in a smart antenna system using an OFDM / SDMA scheme based on IFFT / FFT.
통상적으로 스마트 안테나라 함은 배열 안테나를 통해 수신된 신호에 가중치를 곱해서 빔 패턴을 조절하여 최적의 빔 패턴을 형성해서 무선 통신 효율을 향상시키는 안테나를 말하며, 이때 상기 스마트 안테나의 빔 패턴을 조절하는 신호 처리 알고리즘을 적응 빔 형성 알고리즘이라 한다.In general, a smart antenna refers to an antenna that improves wireless communication efficiency by forming an optimal beam pattern by adjusting a beam pattern by multiplying a signal received through an array antenna and weighting the beam pattern of the smart antenna. The signal processing algorithm is called an adaptive beamforming algorithm.
한편, 상기와 같은 적응 빔 형성 알고리즘의 종래 기술로는 2000년 11월에 출판된 "Consumer Electronics, IEEE Transactions"지 46권 1052∼1058페이지에 개시된 "Adaptive beamforming algorithm for OFDM system with antenna arrays"의 적응 빔 형성 알고리즘이 개시되어 있다.On the other hand, the conventional technique of the above-described adaptive beamforming algorithm is the adaptation of the "Adaptive beamforming algorithm for OFDM system with antenna arrays" disclosed in "Consumer Electronics, IEEE Transactions", Vol. 46, pages 1052-1058 published in November 2000. A beamforming algorithm is disclosed.
상기 "Adaptive beamforming algorithm for OFDM system with antenna arrays"에서 S개의 배열 안테나에 수신되는 신호행렬, V(n)은 아래의 [수학식 1]에서와 같이 표현된다.In the " Adaptive beamforming algorithm for OFDM system with antenna arrays ", the signal matrix V (n) received by the S array antennas is expressed as in Equation 1 below.
상기에서, M은 사용자수, A(θ)는 사용자에 대한 방향 행렬, B(n)은 AWGN 잡음이다. 이때 적응빔 형성기를 통과한 신호벡터[R(n)]와 가중치 벡터[W(n)]는 아래의 [수학식 2]에서와 같이 표현된다.Where M is the number of users, A (θ) is the direction matrix for the user, and B (n) is the AWGN noise. In this case, the signal vector R (n) and the weight vector W (n) passing through the adaptive beam former are expressed as in Equation 2 below.
즉, FFT 처리를 거친 뒤, 수신신호는 아래의 [수학식 3]에서와 같이 표현된다.That is, after the FFT process, the received signal is expressed as shown in Equation 3 below.
상기는 K^th 서브캐리어(subcarrier)의 수신신호를 의미한다. 그리고 이때 적응빔형성 알고리즘은 아래의 [수학식 4]에서와 같이 파이럿신호와 수신신호의 자승해를 최소화시키는 방식으로 결정된다.remind Denotes a received signal of a K ^ th subcarrier. In this case, the adaptive beamforming algorithm is determined by minimizing the square solution of the pilot signal and the received signal as shown in Equation 4 below.
여기서는 파일럿 신호사이의 주파수 간격, q는 첫 번째 파일럿 신호의 서브캐리어 위치이다.는 OFDM 블록에 포함되는 파일럿신호의 개수이다. 또한,와는서브캐리어의 파일럿신호와 수신신호를 의미한다. 상기 [수학식 4]는 아래의 [수학식 5]에서와 같이 벡터형태로 타나내어진다.here Is the frequency interval between pilot signals, q is the subcarrier position of the first pilot signal. Is the number of pilot signals included in the OFDM block. Also, Wow Is It means a pilot signal and a reception signal of a subcarrier. Equation 4 is represented in a vector form as shown in Equation 5 below.
시간 도메인에서 MSE는 아래의 [수학식 6]에서와 같이 표현된다.In the time domain, the MSE is expressed as in Equation 6 below.
여기서,,,는 IFFT 변환된 신호이다. 시간 도메인 벡터[,]와 주파수 도메인 벡터[,]는 아래의 [수학식 7]에서와 같이 FFT 행렬로 얻어진다.here, , , Is the IFFT converted signal. Time domain vector [ , ] And frequency domain vector [ , ] Is obtained as an FFT matrix as shown in Equation 7 below.
상기 종래 적응형빔 알고리즘의 가중치 벡터 갱신식은 아래의 [수학식 8]에서와 같이 최소 평균 제곱 오차(Least Mean Square: LMS) 방식에 기초한다.The weight vector update equation of the conventional adaptive beam algorithm is based on a least mean square error (LMS) method as shown in Equation 8 below.
상기에서,의에 대한 그래디언트는 아래의 [수학식 9]에서와 같이 나타내어 진다.In the above, of The gradient for is expressed as in Equation 9 below.
따라서, OFDM 시스템의 가중치 벡터는 아래의 [수학식 10]에서와 같이 구해질 수 있다.Therefore, the weight vector of the OFDM system can be obtained as shown in Equation 10 below.
그러나 상기한 바와 같은 종래 적응형 빔 형성 알고리즘은 가중치 벡터가 파일럿 신호에 의해 블록 단위로 처리되기 때문에 주파수 효율이 떨어지는 문제점이 있었다.However, the conventional adaptive beamforming algorithm as described above has a problem in that frequency efficiency is lowered because the weight vector is processed in units of blocks by the pilot signal.
즉, 종래 적응형 빔 형성 알고리즘에서는 가중치 벡터가 상기 [수학식 8]에서와 같이 갱신되며, 주파수 도메인의 신호는 상기 [수학식 7]에서와 같이 시간 도메인으로에 의해 변환되는데, 이때는 N×N 행렬이 아니기 때문에, 시간 도메인에서 다시 주파수 도메인으로 변환하여야 하는 경우 FFT를 이용할 수 없어 두 개의 행렬을 이용하여야만 하며, 이에 따라 IFFT/FFT 기반 OFDM 시스템에서는 매우 비효율적이 되는 문제점이 있었다.That is, in the conventional adaptive beamforming algorithm, the weight vector is updated as in [Equation 8], and the signal in the frequency domain is in the time domain as in [Equation 7]. Converted by Since is not an N × N matrix, when the FFT cannot be used in the time domain to the frequency domain again, two matrices must be used. Accordingly, there is a problem that IFFT / FFT based OFDM system becomes very inefficient.
따라서, 본 발명의 목적은 OFDM/SDMA 방식을 이용한 스마트 안테나 시스템에서 가중치 벡터를 효율적으로 갱신하는 방법을 제공함에 있다.Accordingly, an object of the present invention is to provide a method for efficiently updating a weight vector in a smart antenna system using an OFDM / SDMA scheme.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, OFDM/SDMA 기반 스마트 안테나 시스템에서 배열안테나의 가중치 벡터 갱신 방법에 있어서, (a)배열 안테나를 통해입사되는 신호 수신시 각 안테나에 대응되는 가중치 벡터를 예측하는 단계와; (b)각 배열 안테나로부터 수신된 신호에 상기 예측된 가중치 벡터를 곱하여 출력시키는 단계와; (c)상기 가중치 벡터가 곱하여진 각 배열 안테나로부터의 출력신호 합을 산출하여 전송신호를 복원하는 단계와; (d)기 설정된 기준신호를 기준으로 상기 복원된 전송신호와 원신호와의 오차 신호를 산출하는 단계와; (e)상기 오차 신호를 이용하여 상기 초기 예측된 각 배열 안테나의 가중치 벡터를 갱신시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention for achieving the above object, in the weight vector update method of the array antenna in the OFDM / SDMA-based smart antenna system, (a) predicting the weight vector corresponding to each antenna upon receiving a signal incident through the array antenna Making a step; (b) multiplying the predicted weight vector by a signal received from each array antenna and outputting the multiplied signal; (c) restoring a transmission signal by calculating a sum of output signals from each array antenna multiplied by the weight vectors; calculating an error signal between the restored transmission signal and the original signal based on a preset reference signal; (e) updating the weight vector of each of the initially predicted array antennas using the error signal.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 스마트 안테나 수신시스템의 블록 구성도,1 is a block diagram of a smart antenna receiving system according to an embodiment of the present invention;
도 2는 스마트 안테나 시스템에서 AWGN하의 OFDM/SDMA의 BER 특성 그래프 예시도,2 is a diagram illustrating a BER characteristic graph of OFDM / SDMA under AWGN in a smart antenna system;
도 3은 스마트 안테나 시스템에서 AWGN과 Rayleigh 페이딩 존재 채널하에서의 OFDM/SDMA의 BER 특성 그래프 예시도,3 is a diagram illustrating a BER characteristic graph of OFDM / SDMA under AWGN and Rayleigh fading presence channel in a smart antenna system.
도 4 및 도 5는 스마트 안테나 시스템에서 배열안테나수의 변화에 따른 수신단의 빔패턴 예시도,4 and 5 are exemplary diagrams of beam patterns of a receiver according to a change in the number of array antennas in a smart antenna system;
도 6 및 도 7은 스마트 안테나 시스템에서 AWGN과 Rayleigh 페이딩 존재 채널에서의 SNR에 대한 BER 특성 그래프 예시도.6 and 7 illustrate BER characteristic graphs for SNR in AWGN and Rayleigh fading presence channels in a smart antenna system.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예의 동작을 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail the operation of the preferred embodiment according to the present invention.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 스마트 안테나 수신시스템의 개략적인 블록 구성을 도시한 것이다. 특히 본 발명의 실시 예에서는 OFDM 시스템에서 semi-blind 방식을 이용하여 스마트 안테나의 가중치 벡터를 갱신하는 방법을 제안한다. 이때 송신측에서는 FFT를 이용하고 수신측에서는 IFFT를 이용한다.1 is a schematic block diagram of a smart antenna receiving system according to an exemplary embodiment of the present invention. In particular, an embodiment of the present invention proposes a method of updating a weight vector of a smart antenna using a semi-blind scheme in an OFDM system. In this case, the FFT is used at the transmitting side and the IFFT is used at the receiving side.
이하 상기 도 1을 참조하면, 상기 스마트 안테나 수신 시스템에서는 가중치 조절부(50)가 제1 내지 제n 안테나(10 내지 16)로 이루어지는 배열 안테나를 통해 입사되는 신호를 제1 내지 제n 아날로그/디지털(Analog-to-Digital) 변환부(20 내지 26)를 통해 수신하여 입사 신호에 대응하는 가중치 벡터를 계산하도록 한다. 그런 후, 제1 내지 제n 곱셈기(30 내지 36)가 제1내지 제n 아날로그/디지털 변환부(20 내지 26)를 통한 입사신호에 가중치 조절부(50)로부터 제공되는 가중치벡터를 곱하여 가산기(40)를 통해 수신단으로 전송하도록 구성된다. FFT 처리부(60)에서는 상기 가산기(40)를 통해 산출된 신호()를 FFT변환을 통해 시간 도메인에서 주파수 도메인 신호로 변환시키며, 복호화부(70)에서는 FFT 변환된 신호에 대해 복호화를 수행하여 원래 신호를 복원한다.Hereinafter, referring to FIG. 1, in the smart antenna receiving system, a weight adjusting unit 50 receives signals incident through an array antenna including first to nth antennas 10 to 16. It is received through the (Analog-to-Digital) converter 20 to 26 to calculate a weight vector corresponding to the incident signal. Thereafter, the first to n-th multipliers 30 to 36 multiply the incident signal through the first to n-th analog / digital converters 20 to 26 by multiplying the weight vector provided from the weight adjusting unit 50 to the adder ( 40) to the receiving end. In the FFT processor 60, the signal calculated by the adder 40 ( ) Is converted into a frequency domain signal in the time domain through FFT conversion, and the decoding unit 70 decodes the FFT transformed signal to restore the original signal.
즉, 상기 스마트 안테나 수신 시스템에서 입사되는 사용자수가 M 이고, 배열안테나 수가 K 개라고 가정하는 경우 수신신호벡터(V(n))는 아래의 [수학식 11]에서와 같이 표현된다.That is, when it is assumed that the number of users incident in the smart antenna receiving system is M and the number of array antennas is K, the received signal vector V (n) is expressed as in Equation 11 below.
여기서, A(theta)는 방향벡터로 구성된 행렬이며, G(n)는 AWGN 잡음이다. 이에 따라 상기 가산기(40)로부터 출력되는 m^th사용자의 신호벡터()는 아래의 [수학식 12]에서와 같이 상기 수신신호벡터(V(n))에 가중치 벡터()를 곱해서 구해지게 된다.Here, A (theta) is a matrix composed of direction vectors, and G (n) is AWGN noise. Accordingly, the signal vector of the user m ^ th output from the adder 40 ( ) Is a weight vector (V (n)) to the received signal vector V (n) as shown in Equation 12 below. It is multiplied by).
이어 상기 신호벡터()은 FFT 처리부(60)를 통해 아래의 [수학식 13]에서와 같이 주파수 도메인으로 변환되며,Then the signal vector ( ) Is converted into the frequency domain through the FFT processor 60 as shown in Equation 13 below.
복호화부(70)를 통해 복호화된 원신호()로 복구된다. 본 발명에서는 가중치벡터를 구하기 위해서 semi-blind MSE 기반 알고리즘을 이용하여 전송신호가 보내지기 전에는 파일럿 신호에 의해서 블록단위로 가중치벡터가 갱신되도록 하였으며, 가중치 벡터가 훈련(Training)된 후에는 상기 복원된 수신신호()를 이용하여 블라인드 방식으로 가중치벡터를 갱신하도록 함으로써 파일럿 신호를 주기적으로 보내지 않아도 되도록 하였다.The original signal decoded by the decoder 70 Is restored. In the present invention, the weight vector is updated in units of blocks by a pilot signal before the transmission signal is transmitted by using a semi-blind MSE based algorithm to obtain the weight vector, and after the weight vector is trained, the reconstructed Received signal ), The weight vector is updated in a blind manner so that the pilot signal is not periodically sent.
이하 파일럿 신호에 의한 훈련 기간에 대해서 보다 상세히 설명하면, 파일럿 신호와 수신된 파일럿 신호는 아래의 [수학식 14]에서와 같이 표현된다.Hereinafter, the training period by the pilot signal will be described in more detail. The pilot signal and the received pilot signal are expressed as in Equation 14 below.
한편, 상기 [수학식 14]를 이용하여 아래의 [수학식 15]를 정의한다.Meanwhile, Equation 15 below is defined using Equation 14.
그러면 상기 [수학식 14]의는 아래의 [수학식 16]에서와 같이 다시 표현된다.Then, the above formula (14) Is rewritten as in Equation 16 below.
한편, 적응빔 형성 알고리즘은 MSE에 기초해서 얻어지는데, 본 발명에서는 OFDM 시스템에의 적용을 위해 아래의 [수학식 17]에서와 같이 비용함수(J(n))를 정의한다.On the other hand, the adaptive beamforming algorithm is obtained based on the MSE. In the present invention, the cost function J (n) is defined as shown in Equation 17 below for application to an OFDM system.
이때 그래디언트 값은 아래의 [수학식 18]에서와 같이 얻어진다.At this time, the gradient value is obtained as shown in Equation 18 below.
상기에서,은블록의수신신호의 코릴레이션(Correlation) 행렬이며,은파일럿 신호와 수신단의 파일럿 신호의 크로스-코릴레이션(Cross-correlation) 벡터이다. 이때 가중치 벡터 갱신 수식은 아래의 [수학식 19]에서와 같이 표현되며,In the above, silver Block of Correlation matrix of the received signal silver It is a cross-correlation vector of the pilot signal and the pilot signal of the receiver. At this time, the weight vector update formula is expressed as in Equation 19 below.
코릴레이션 행렬과 크로스-코릴레이션 벡터는 아래의 [수학식 20]에서와 같이 표현된다.The correlation matrix and the cross-correlation vector are expressed as in Equation 20 below.
그런 후, 상기 [수학식 20]을 상기 [수학식 19] 적용하면 아래의 [수학식 21]에서와 같이 표현될 수 있다.Then, when [Equation 20] is applied to [Equation 19], it can be expressed as shown in [Equation 21] below.
여기서,는파일럿 신호와 수신단의 파일럿 신호사이의 오차신호이다.here, Is It is an error signal between the pilot signal and the pilot signal of the receiver.
이제, 파일럿 신호에 의한 훈련 기간이 끝나면 블라인드 방식으로 변환되며, 더 이상 파일럿 신호는 사용되지 않는다. 따라서 종래 파일럿 신호를 이용하는 방식에서와는 달리 가중치 벡터를 갱신하는 방식 또한 이하의 설명에서와 같이 달라지게 된다.Now, at the end of the training period by the pilot signal, it is converted into a blind manner, and the pilot signal is no longer used. Therefore, unlike the conventional method using the pilot signal, the method of updating the weight vector is also different as described below.
먼저, 수신신호는에 의해 대체된다. 다음으로 시간 도메인의 기준신호는 아래의 [수학식 22]에서와 같이 표현된다.First, the received signal Is Is replaced by Next, the reference signal of the time domain is expressed as in Equation 22 below.
그리고, 복호화되기전 시간 도메인의 수신신호는 아래의 [수학식 23]에서와 같이 표현되며,The received signal of the time domain before decoding is expressed as in Equation 23 below.
상기 기간 중에 가중치 벡터는 아래의 [수학식 24]에서와 같이 갱신된다.During this period, the weight vector is updated as in Equation 24 below.
여기서, 오차신호는 아래의 [수학식 25]에서와 같이 구해진다.Here, the error signal is obtained as shown in Equation 25 below.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 가중치 벡터 갱신 방식을 이용한 스마트 안테나 수신 시스템에서 AWGN하에서의 OFDM/SDMA의 BER 성능을 도시한 그래프 예시도이다. 상기 도 2를 참조하면, 배열 안테나수가 사용자수보다 많아지는 경우 BER 특성이 좋아지는 것을 알 수 있으며, 이는 도 3에서와 같이 AWGN 과 Rayleigh fading이 동시에 존재하는 채널하에서도 동일한 효과를 나타냄을 알 수 있다.2 is a graph illustrating a BER performance of OFDM / SDMA under AWGN in a smart antenna reception system using a weight vector update method according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, it can be seen that the BER characteristic is improved when the number of array antennas is larger than the number of users, which shows the same effect even under a channel having both AWGN and Rayleigh fading as shown in FIG. .
도 4 및 도 5는 배열안테나수의 변화에 따른 수신단의 빔패턴을 도시한 것으로, 본 발명의 실시 예에서는 SNR을 8dB로 고정한 예를 도시하였다. 상기 도 4는 입사신호의 방향이 20도 인 경우의 빔패턴을 도시한 것이고, 상기 도 5는 입사신호의 방향이 -30도인 경우의 빔패턴을 도시한 것이다. 상기 도 4 및 도 5에서 보여지는 바와 같이 수신단에서 형성되는 안테나 빔 패턴은 사용자의 입사방향으로 정확하게 큰 빔패턴을 제공하여 줌을 알 수 있다.4 and 5 illustrate beam patterns of a receiver according to a change in the number of array antennas. In the embodiment of the present invention, the SNR is fixed to 8 dB. 4 illustrates a beam pattern when the direction of the incident signal is 20 degrees, and FIG. 5 illustrates a beam pattern when the direction of the incident signal is -30 degrees. As shown in FIG. 4 and FIG. 5, the antenna beam pattern formed at the receiving end can be seen to provide a large beam pattern accurately in the direction of incidence of the user.
도 6 및 도 7은 파일럿 신호의 수가 변화하는 경우 AWGN과 Rayleigh fading이 동시에 존재하는 채널에서의 SNR에 대한 BER 특성을 도시한 그래프 예시도이다. 상기 도 6을 배열안테나 수가 6개인 경우의 BER 특성을 도시한 것이며, 상기 도 7은 배열안테나 수가 8개인 경우의 BER 특성을 도시한 것으로, 상기 도 6 및 도 7에서 보여지는 바와 같이 파일럿 블록이 300-500 정도만 쓰일 때 빔형성 알고리즘이 최적의 값으로 수렴되는 것을 알 수 있다.6 and 7 are graphs illustrating BER characteristics of SNR in a channel in which AWGN and Rayleigh fading exist simultaneously when the number of pilot signals changes. 6 illustrates BER characteristics when the number of array antennas is 6, and FIG. 7 illustrates BER characteristics when the number of array antennas is 8, and as shown in FIGS. It can be seen that the beamforming algorithm converges to the optimal value when only 300-500 is used.
한편 상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시될 수 있다. 따라서 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위에 의해 정하여져야 한다.Meanwhile, in the above description of the present invention, specific embodiments have been described, but various modifications may be made without departing from the scope of the present invention. Therefore, the scope of the invention should be determined by the claims rather than by the described embodiments.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 OFDM/SDMA 기반 스마트 안테나 시스템에서 초기에 파일럿 신호를 이용한 가중치 벡터 예측 후, 예측된 가중치 벡터를 이용하여 블라인드 방식으로 가중치 벡터가 갱신되도록 함으로써 종래 블록 단위로 파일럿 신호를 이용하던 방식에서보다 시스템 용량을 크게 증대시킬 수 있는 이점이 있다.As described above, the present invention is the pilot signal in the unit of a conventional block by the weight vector is updated in a blind manner using the predicted weight vector after the weight vector prediction using the pilot signal initially in the OFDM / SDMA-based smart antenna system There is an advantage that can greatly increase the system capacity than in the way used.
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