KR100740174B1 - 직교주파수분할 다중 무선이동통신 시스템 및 그 신호대잡음비 추정방법 - Google Patents
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Abstract
직교주파수분할 다중(OFDM) 무선이동통신 시스템의 통신 채널 신호대 잡음비 추정방법을 개시한다. 본 발명의 방법은 서브 캐리어의 수신신호에 대해 적어도 하나 이상의 이전 및 이후 서브 캐리어의 수신신호들로부터 잡음을 추정하고, 추정된 잡음들을 합산하고 그 제곱평균치를 산출하여 잡음전력을 산출하고, 수신신호들을 합산하여 수신신호의 제곱평균치를 산출하고, 산출된 수신신호의 제곱 평균치로부터 상기 산출된 잡음전력을 감산하여 신호전력를 산출하며, 신호전력과 잡음전력으로부터 신호대 잡음비를 산출한다.
따라서, 본 발명에서는 OFDM 기반의 이동통신 시스템에서 하나의 OFDM 심볼에 프리앰블 데이터가 실려있는 경우에도 주파수 축의 채널변화에 무관하게 우수한 SNR 추정 성능을 낼 수 있으며 MMSE와 같은 고복잡도가 필요없는 저복잡도의 구현이 가능하다.
Description
도 1은 본 발명에 의한 직교주파수 분할 다중 무선통신 시스템의 SNR 추정기의 바람직한 일 실시예의 블록도를 나타낸다.
도 2는 본 발명에 의한 직교주파수 분할 다중 무선통신 시스템의 SNR 추정방법을 설명하기 위한 흐름도를 나타낸다.
도 3 내지 도 5는 본 발명에 의한 직교주파수 분할 다중 무선통신 시스템의 SNR 추정기의 성능을 비교평가하기위한 그래프를 나타낸다.
본 발명은 직교주파수분할 다중 무선이동통신 시스템 및 그 신호대 잡음비 추정방법에 관한 것으로 특히 프리앰블을 이용하여 잡음전력을 추정하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근, 국내외적으로 IP 기반의 패킷 서비스를 목적으로 하는 2.3GHz 대역을 사용하는 휴대인터넷(WiBro: Wireless Broadband) 및 4세대 이동통신에 대한 관심 이 높아지면서, 일반적으로 동기 수행을 위한 컨트롤 채널의 성능에 의해 좌우되는 셀 커버리지 및 초기 투자비용에 대한 휴대 인터넷 및 4세대 이동통신 시스템의 요구 사항을 만족시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다.
특히, 직교 주파수 분할 다중 접속 방식(OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기법은 다중 사용자가 서로 다른 부반송파를 통해 동시에 신호를 전송하는 방식으로서, 주파수 선택적 페이딩 현상과 협대역 간섭에 강한 특성으로 인해 차세대 광대역 무선 다중 접속 방식 중 하나로 제안있으며, 높은 전송 효율과 간단한 단일 탭 등화기로 채널의 왜곡을 보상할 수 있는 장점을 가지고 있다. 또한, 심각한 인접 심볼간 간섭(ISI: Inter Symbol Interference) 문제를 순환 확장(CP: Cyclic Prefix)을 사용하여 쉽게 해결할 수 있는 장점을 가지고 있으므로, 4세대 이동통신 시스템에 적용하기에 적절한 방식중의 하나로서 주목 받고 있다.
이러한 직교 주파수 분할 다중화(OFDM) 시스템의 장점을 기반으로 하여, 다양한 QoS(Quality of Service)를 만족시키기 위한 다중 사용자 접속 방식인 직교 주파수 분할 다중 접속(OFDMA:OFDM-FDMA/CDMA/TDMA) 시스템에 대한 연구가 진행 중에 있다. 상기 직교 주파수 분할 다중 접속(OFDMA) 방식은 각 사용자에게 서로 다른 서브 캐리어를 할당하는 다중 사용자 접속방식으로, 사용자의 요구에 맞추어 다양하게 자원을 할당함으로서, 다양한 QoS를 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있으며, 주파수 선택적 페이딩 현상과 협대역 간섭에 강한 특성으로 인해 차세대 광대역 무선 다중 접속 방식 중 하나로 제안되고 있다. 상기 OFDMA 방식은 IEEE 802.16a 표준의 물리계층이며, 한국에서 연구되고 있는 초고속 휴대인터넷과의 연계가 활발히 진행되고 있는 상태이다. 또한, 상기 OFDMA 방식802.16e의 Fixed 또는 Mobile WIMAX 시스템 등에 적용될 수 있다. 또한, 무선랜 규격인 802.11 에서도 사용 가능하다.
이동 통신 시스템에서는 수신신호의 전력 대 잡음 신호의 전력 비(Signal Power to Noise Power Ratio) 는 중요한 추정치이며 여러 용도로 사용될 수 있다. 여러 용도에는 다음과 같은 것들을 예를 들 수 있다. 첫 번째 예로 SNR은 Handoff를 위한 신호의 좋고 나쁨의 기준이 되며, 두 번째 예는 현재의 무선 상황에 대해 SNR 정보를 수신기 쪽에서 feedback 받아서 송신기의 Modulation 및 Coding을 결정하는 AMC (Adaptive Modulation and Coding)에 사용되는 경우이며, 세 번째는 수신기 구조에서 Log-likelihood Ratio를 계산하는 데에도 SNR을 이용할 수 있다. 이 외에도 Power Control, Call setup, diversity 기법 등에도 SNR은 사용 될 수 있다.
상기 SNR 추정을 가능하게 하기 위해서는 수신기 입장에서 미리 알고 있는 data pattern으로 송신기에서 송신을 하는 신호들이 있어야 한다. 이러한 기준이 되는 신호들에는 preamble이나 pilot 이 해당이 된다. 수신기는 preamble이나 pilot을 이용하여 SNR을 추정한다.
일례로, OFDM 변조 방식을 사용하는 우리나라의 WiBro 시스템을 살펴보면, 이 시스템에서는3개의 Segment가 존재하는데, Down-link Frame 의 맨 처음 OFDM Symbol에 각 Segment에 따라서 284개의 길이를 가지는preamble data sequence를 보 내고 있다.
수신기에서 이미 알고 있는 Data가 OFDM 한 Symbol을통하여, N개 만큼 전송된 후 fading 채널을 통과하였을 경우, 수신기에서 받는 신호들은 아래의 [수학식1]과 같이 쓰여 질 수 있다.
[수학식1]
( k 는 OFDM의 subcarrier index, 는 OFDM의 Frequency domain의 k번째 subcarrier에서 나타낸 수신 신호, 는 k번째 subcarrier가 겪는 channel, 는 송신기에서 전송한 Frequency domain에서의 신호, 는 k번째 subcarrier에 더해진 잡음 신호임. )
[수학식2]
[수학식1]에서 은 이미 알고 있는 data pattern인 반면, 와 는 미지값이다. 따라서, 각 subcarrier 별로 미지 변수 2개가 주어진 상황에서 SNR 을 추정해야 하는 것이다.
이와 같은 이유로, 일반적으로 SNR을 추정하는 방법은 Channel Estimation 결과를 이용하는 방법과 Channel Estimation 결과를 이용하지 않는 Blind-type Algorithm으로 크게 나눌 수 있다.
Channel Estimation 결과를 이용하는 방법은 먼저 를 구하고, 를 아래 [수학식3]식과 같이 구하여 noise power를 추정하는 방법이다.
[수학식3]
[수학식4]
상기 Channel Estimation을 이용하는 방법은 의 정확성에 의해 그 성능이 결정된다. 즉, 얼마만큼 정확하게 를 추정하였는가에 의해 SNR의 추정 성능이 결정되는 것이다.
저복잡도를 가지는 일반적인 Least Square 방법으로 채널을 추정하여서는 noise power를 추정할 수가 없게 된다. 왜냐하면, 를 Least Square Solution으로 구한다면 아래 [수학식5]와 같아지는데, [수학식5]를 [수학식4]에 대입하면 결과는 0이 되기 때문이다.
[수학식5]
이러한 이유로, MMSE(Minimum Mean Squared Error) 방식이나 그 외의 높은 복잡도를 요구하는 복잡한 방식으로 최대한 잡음을 줄여서 채널을 추정하고, 이 추정된 채널을 가지고 잡음 전력을 추정하는 것이다.
Blind-type Algorithm은 를 로 추정하지 않고 잡음의 파워를 추정하는 방식이다.
무선 랜 시스템과 같은 경우에는 preamble이 두 개의 OFDM symbol에 걸쳐서 반복되므로, 시간축의 채널변화가 없다는 가정아래 잡음전력(noise power)을 아래[수학식6]과 같이 구할 수 있다.
[수학식6]
802.16e의 Mobile WiMax System은 한 OFDM Symbol에만 preamble data가 있으므로, 상기 blind-type Algorithm을 적용할 수 없다.
따라서, 주파수 축의 채널 변화가 상당히 작아서 인접 subcarrier와의 채널이 거의 일정하다는 가정을 한다면 아래 [수학식7]과 같이 noise power를 추정할 수 있다.
[수학식7]
[수학식7]의 방법은 채널의 delay spread가 긴 경우에는 주파수 축의 채널 변화가 빠르기 때문에 성능이 저하되는 문제점이 있다.
본 발명의 목적은 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 고복잡도를 갖는 채널 추정을 필요로 하지 않으면서도 SNR 추정이 우수한 직교주파수분할 다중 무선이동통신 시스템 및 그 신호대 잡음비 추정방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 반복된 2개의 OFDM 심볼은 리소스의 낭비이므로 하나의 OFDM 심볼에만 프리앰블 데이터가 존재하는 경우에도 잡음전력의 추정이 가능한 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 주파수 축의 채널변화가 있더라도 우수한 성능을 내는 저복잡도의 SNR 추정이 가능한 시스템 및 방법을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 방법은 서브 캐리어의 수신신호에 대해 적어도 두개 이상의 인접 서브 캐리어들의 수신신호들로부터 잡음을 추정하고, 추정된 잡음들을 합산하고 그 제곱평균치를 산출하여 잡음전력을 산출한다. 이어서, 수신신호들을 합산하여 수신신호의 제곱평균치를 산출하고, 산출된 수신신호의 제곱 평균치로부터 산출된 잡음전력을 감산하여 신호전력를 산출한다. 산출된 신호전력과 잡음전력으로부터 신호대 잡음비를 산출한다.
본 발명에서 무선이동통신 시스템은 프리앰블이 하나의 OFDM 심볼을 통해서 전송되는 OFDM 시스템으로, 예컨대 WIBRO 또는 WIMAX 시스템 중 어느 하나일 수 있다. 본 발명은 OFDM 심볼에 프리앰블 데이터를 가진 또는 802.11 무선랜 시스템에도 적용가능하다.
본 발명은 인접 서브캐리어들에 수신된 수신신호들을 사용하여 잡음을 추정한다. 인접 서브캐리어를 얼마만큼 사용하느냐에 따라 두가지 추정모드를 갖는다. 두가지 추정모드의 선택은 지연 스프레드의 크고 작음에 따라 결정된다.
지연스프레드가 작을 경우(제1실시예)에 인접하는 두개의 서브캐리어에 수신된 신호를 사용한다. 즉, 잡음을 추정하는 단계는 서브 캐리어(sck)의 수신신호(yk)에 대한 인접 서브 캐리어들(sck-1, sck+1)의 수신신호(yk-1, yk+1)로부터 인접 수신신호성분을 구하고, 상기 수신신호(yk)로부터 상기 인접수신신호성분을 감산하는 것에 의해 추정된다.
제1실시예의 경우 잡음전력은 다음 [수학식8]에 의해 산출되고 신호전력은 [수학식9]에 의해 산출된다.
[수학식8]
(여기서, Npow는 잡음전력, 2/3은 스케일 다운값임)
[수학식9]
(여기서, Spow는 신호전력임)
지연스프레드가 큰 경우(제2실시예)에 인접하는 네개의 서브캐리어에 수신된 신호를 사용한다. 즉, 잡음을 추정하는 단계는 서브 캐리어(sck)의 수신신호(yk)에 대한 인접 서브 캐리어들(sck-2, sck-1, sck+1, sck+2)의 수신신호(yk-2, yk-1, yk+1, yk+2)로부터 인접 수신신호성분을 구하고, 수신신호(yk)로부터 인접수신신호성분을 감산한다.
제2실시예의 경우 잡음전력은 다음 [수학식10]에 의해 산출되고 신호전력은 [수학식11]에 의해 산출된다.
[수학식10]
(여기서, Npow는 잡음전력, 2/3, 1/6, 18/35는 스케일 다운값임)
[수학식11]
(여기서, Spow는 신호전력임)
[수학식10]의 유도 과정은 다음과 같다.
4쌍의 (x,y) data가 주어 졌을 경우, error를 최소화는 아래와 같이 2nd order polynomial fitting을 수행한다. 2차 함수이므로, 이고, 주어진 data를 각각 와 라 하면, error는 다음 [수학식12]와 같다.
[수학식12]
위의 식을 풀어서 Matrix 형태로 바꾸면 아래 [수학식14]와 같다.
[수학식14]
따라서, polynomial 상수들은 아래 [수학식15]와 같이 구할 수 있다.
[수학식15]
x=0에서의 f(0)의 값은 po가 되므로, (-2, y-2), (-1, y-1), (+1, y+1), (+2, y+2)을 수식 9에 대입하면 결국 아래의 [수학식16]을 얻을 수 있다.
[수학식16]
본 발명의 시스템은 신호 대 잡음 추정기를 포함하고, 상기 신호대 잡음 추정기는 k 번째 서브 캐리어의 수신신호에 대해 적어도 두개 이상의 인접 서브 캐리어의 수신신호들로부터 잡음을 추정하는 잡음추정부와, 일정 기간동안 추정된 잡음들을 합산하고 그 제곱평균치를 산출하여 잡음전력을 산출하는 잡음전력 산출부와, 일정 기간동안 수신신호를 합산하여 수신신호의 제곱평균치를 산출하는 수신신호 산출부와, 산출된 수신신호의 제곱 평균치로부터 산출된 잡음전력을 감산하여 신호전력를 산출하는 신호전력 산출부와, 신호전력과 잡음전력으로부터 신호대 잡음비를 산출하는 신호대 잡음비 산출부를 구비한 것을 특징으로 한다.
본 발명의 시스템에서 신호 대 잡음비 추정기는 모드 선택부를 더 포함하고, 모드 선택부는 지연 스프레드의 크고 작음에 연동하여 상기 잡음 추정부에 공급되는 인접 서브 캐리어들의 수신신호들의 수를 적응적으로 제어한다. 바람직하기로는 지연스프레드가 작을 경우에는 잡음 추정부에 공급되는 인접 서브 캐리어들의 수신신호들의 수를 2개로 제한하고, 지연스프레드가 클 경우에는 잡음 추정부에 공급되는 인접 서브 캐리어들의 수신신호들의 수를 4개로 하는 것이 좋다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 구체적으로 설명하고자 한다. 이 실시예는 이 기술에 숙련된 자들이 본 발명을 실시할 수 있게 충분히 상세하게 기술한다.
도 1은 본 발명에 의한 직교주파수 분할 다중 무선통신 시스템의 SNR 추정기의 바람직한 일 실시예의 블록도를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 시스템(100)은 입력버퍼부(110), 모드선택부(120), 잡음 추정부(130), 잡음전력 산출부(140), 수신신호 산출부(150), 신호전력 산출부(160), SNR 산출부(170)을 포함한다.
입력버퍼부(110)는 서브캐리어에 실려서 수신되는 프리앰블 데이터를 5개의 버퍼들(BF1~BF5)에 순차적으로 버퍼링시킨다. 따라서 각 버퍼들(BF1~BF5)에는 수신신호들(yk-2, yk-1, yk, yk+1, yk+2)이 각각 저장된다.
모드선택부(120)는 지연스프레드 검출부(122)와 스위치(SW1, SW2)를 포함한다. 지연스프레드 검출부(122)에서 검출된 지연 스프레드가 작을 경우에는 스위치(SW1, SW2)는 오프상태로 스위칭되고 클 경우에는 스위치(SW1, SW2)는 온상태로 스위칭된다. 따라서 작을 경우에는 잡음 추정부(130)에 yk와 2개의 인접 신호 yk-1 및 yk+1가 공급된다. 클 경우에는 잡음 추정부(130)에 yk와 4개의 인접 신호 yk-2, yk-1, yk+1, yk+2가 공급된다.
잡음 추정부(130)는 공급된 수신신호와 인접신호들을 사용하여 잡음을 추정한다.
잡음 전력 산출부(140)는 잡음 추정부(130)로부터 제공된 잡음들을 공급받고, 추정된 잡음들을 합산하고 그 제곱평균치를 산출하여 잡음전력을 산출한다.
수신신호 산출부(150)는 입력버퍼부(110)의 버퍼(BF3)으로부터 제공된 수신신호(yk)를 입력받아 수신신호들을 합산하여 수신신호들의 제곱평균치를 산출한다.
신호전력 산출부(160)는 수신신호 산출부(150)로부터 제곱 평균치를 제공받고 잡음전력 산출부(140)로부터 잡음전력을 제공받아서 수신신호들의 제곱평균치로 부터 잡음전력을 감산하여 신호전력를 산출한다.
신호대 잡음비 산출부(170)는 잡음전력 산출부(140) 및 신호전력 산출부(160)로부터 각각 제공된 신호전력과 잡음전력으로부터 신호 대 잡음비를 산출한다.
도 2는 본 발명에 의한 직교주파수 분할 다중 무선통신 시스템의 SNR 추정방법을 설명하기 위한 흐름도를 나타낸다.
도 2를 참조하여 본 발명의 동작을 설명하고자 한다. 시스템(100)은 안테나를 통하여 수신된 서브캐리어들(....., sck-2, sck-1, sck, sck+1, sck+2, ......)에 실린 프리앰블 데이터 신호를 수신하여 입력버퍼부(110)의 버퍼(BF1~BF5)에 수신신호들(....., yk-2, yk-1, yk, yk+1, yk+2, ......)을 순차적으로 저장시킨다.
모드 선택부(120)는 지연 스프레드 검출기(122)를 통하여 지연 스프레드가 큰지 작은지를 검출하여 스위치(SW1, SW2)의 스위칭을 제어한다(S102).
지연스프레드가 작은 경우에는 스위치(SW1, SW2)를 오프시켜서 수신신호(yk-2, yk+2)가 잡음 추정부( 120)에 공급되는 것을 차단시켜서 수신신호(yk-1, yk, yk+1)만 잡음 추정부(120)에 공급되도록 제어한다(S104).
잡음 추정부(120)에서는 입력된 인접수신신호(yk-1, yk+1)를 선형 인터폴레이션(linear interpolation)하고 다시 말하면 합산하여 합산값의 평균을 구하여 평균치(Ak)를 획득한다(S106). 이어서 수신신호(yk)로부터 획득된 평균치(Ak)를 감산처리하고 감산된 값을 2/3으로 스케일 다운시켜서 잡음(Bk)을 추정한다(S108). 스케일 다운은 감산값이 노이즈 파워의 1.5배의 파워를 가지고 있으므로 이를 교정하 기 위한 것이다.
잡음전력 산출부(140)에서는 추정된 잡음(Bk)의 제곱을 N-2회 합산하고 그 평균치를 잡음전력(Npow)으로 산출한다(S110).
여기서 N은 WIBRO 시스템의 경우 284를 적용한다.
보충 설명하면, 휴대인터넷 표준에 의하면, 프리앰블의 개수는 각 기지국(Base Station 또는 Radio Access Station)을 구분하기 위한 인덱스인 아이디 셀 32개(0∼31), 한 기지국(Cell)에서 통상 3개의 섹터(Sector)를 구분하기 위한 인덱스인 세그먼트 3개(0∼2), 기타 18개의 프리앰블 패턴(아이디 셀 6개, 세그먼트 3개로 구분되어 있음)으로 이루어져 있으므로, 프리앰블 패턴의 개수는 총 114개(32ㅧ3+18)로 이루어져 있다. 이와 같이 기지국별로 서로 다른 프리앰블 패턴(114개가 기본 단위임)을 이용하여 휴대단말기의 위치를 기지국별로 확인하는 것은 가능하다. 1024개의 서브캐리어에서 널 서브캐리어(Null Subcarrier)를 제외한 864개(k)를 사용하는 서브캐리어 중 284개의 서브캐리어에만 데이터가 존재하고 나머지서브캐리어에는 널(Null)을 맵핑시킨다. Down-link Frame 의 맨 처음 OFDM Symbol에 각 Segment에 따라서 284개의 길이를 가지는preamble data sequence를 보내고 있다.
한편, 수신신호 산출부(150)는 입력버퍼부(110)으로부터 yk를 입력받아 이 신호의 제곱들을 N-2회 합산하여 그 평균치를 산출하고 신호전력 산출부(160)에서는 산출된 제곱평균치로부터 잡음전력(Npow)을 감산하여 신호전력(Spow)을 산출한다(S112).
산출된 신호전력(Spow)와 잡음전력(Npow)은 신호 대 잡음비 산출부(170)에 제공되어 SNR값으로 산출된다(S126).
지연스프레드가 큰 경우(S102)에는 스위치(SW1, SW2)를 온시켜서 수신신호(yk-2, yk-1, yk, yk+1, yk+2)가 잡음 추정부(120)에 공급되도록 제어한다(S114).
잡음 추정부(120)에서는 입력된 인접수신신호(yk-2, yk-1, yk+1, yk+2)를 2차 다항식 피팅(2ndorder polynomial fitting)을 수행한다. 즉 인접수신신호( yk-1, yk+1)합산하고 합산값을 2/3으로 스케일 다운 처리하여 Pk를 구하고(s116), 인접수신신호( yk-2, yk+2)합산하고 합산값을 1/6으로 스케일 다운 처리하여 Qk를 구하고(s118), k번째 수신신호(yk)로부터 Pk를 감산하고 Qk를 가산한 다음에 18/35로 스케일 다운 처리하여(S120) 잡음(Rk)를 추정한다.
스케일 다운은 감산값이 노이즈 파워의 35/18배의 파워를 가지고 있으므로 이를 교정하기 위한 것이다.
잡음전력 산출부(140)에서는 추정된 잡음(Rk)의 제곱을 N-4회 합산하고 그 평균치를 잡음전력(Npow)으로 산출한다(S122).
한편, 수신신호 산출부(150)는 입력버퍼부(110)으로부터 yk를 입력받아 이 신호의 제곱들을 N-4회 합산하여 그 평균치를 산출하고 신호전력 산출부(160)에서는 산출된 제곱평균치로부터 잡음전력(Npow)을 감산하여 신호전력(Spow)을 산출한다(S124).
산출된 신호전력(Spow)와 잡음전력(Npow)은 신호 대 잡음비 산출부(170)에 제공되어 SNR값으로 산출된다(S126).
도 3 내지 도 5는 본 발명에 의한 직교주파수 분할 다중 무선통신 시스템의 SNR 추정기의 성능을 비교평가하기위한 그래프를 나타낸다.
본 발명에서 제안하는 방법을 802.16e OFDM System의 Subset인 한국의 WiBro System에 적용하여 Simulation 해보았다. 프리앰블 데이터는 3개의 서브 캐리어 마다 하나씩 있으며, 그 길이는 284개 이다. 채널은 AWGN channel 및 일반적으로 사용되는 세 가지의 ITU-R 채널 모델을 사용하였다. 비교를 위해 [수학식7]의 방법을 같이 도시(plot)하였으며, 성능측정으로는 10개의 프레임에 대한 SNR Error의 평균값을 사용하였다. (참고로 Preamble data는 data에 비해 9dB Boosting되므로, 도 3~도 5의 SNR은 data SNR로 환산한 것이다.)
도 3에서 볼 수 있는 AWGN에서의 평균에러는 3가지 방법 모두 SNR 20dB에서 평균에러가 - 0.5dB 이하로 떨어지는 않으므로 만족할 만한 성능을 보여준다.
도 4에서는 Veh.A, 30km/h 채널에서 평균에러를 나타낸 것으로 지연 스프레드(delay spread)가 약간 커졌으므로, 제1실시예는 20dB이상이 되면서 Error가 0.5dB 이상이 됨을 확인 할 수 있다. 반면 제2실시예는 적절히 동작한다.
도 5에서는 Ped. B, 3km/h 채널에서의 평균에러를 나타낸 것으로 지연 스프레드(delay spread)가 더 큰 Ped B 채널에서는 제2실시예만이 SNR이 커지더라도 0.5 dB 이하의 추정 오차를 유지함을 확인할 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
상술한 바와같이 본 발명애서는 프리앰블이 하나의 OFDM symbol을 통해서 전송되는 OFDM System에서 낮은 복잡도를 가지면서도 우수한 성능을 보여준다. 따라서, 한국의 WiBro Sytem이나 외국의 Mobile WiMax System에 바로 쉽게 적용할 수 있는 장점이 있다.
또한, 지연스프레드의 크고 작음에 따라 적응적으로 모드전환이 가능하므로 주파수 축의 빠른 채널 변화에 대해서도 고성능을 유지할 수 있다.
Claims (13)
- 서브 캐리어의 수신신호에 대해 적어도 두개 이상의 인접 서브 캐리어들의 수신신호들로부터 잡음을 추정하는 단계;상기 추정된 잡음들을 합산하고 그 제곱평균치를 산출하여 잡음전력을 산출하는 단계;수신신호들을 합산하여 수신신호의 제곱평균치를 산출하는 단계;상기 산출된 수신신호의 제곱 평균치로부터 상기 산출된 잡음전력을 감산하여 신호전력를 산출하는 단계; 및상기 신호전력과 잡음전력으로부터 신호대 잡음비를 산출하는 단계를 구비하고,상기 잡음을 추정하는 단계는 서브 캐리어(sck)의 수신신호(yk)에 대한 인접 서브 캐리어들(sck-1, sck+1)의 수신신호(yk-1, yk+1)로부터 인접 수신신호성분을 구하는 단계 및 상기 수신신호(yk)로부터 상기 인접수신신호성분을 감산하는 단계를 구비하며,상기 잡음전력은 다음 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 무선이동통신 시스템의 통신채널의 신호대 잡음비 추정방법.(여기서, Npow는 잡음전력, 2/3은 스케일 다운값임)
- 제1항에 있어서, 상기 무선이동통신 시스템은프리앰블이 하나의 OFDM 심볼을 통해서 전송되는 OFDM 시스템인 것을 특징으로 하는 무선이동통신 시스템의 통신채널의 신호대 잡음비 추정방법.
- 제2항에 있어서, 상기 OFDM 시스템은WIBRO 또는 WIMAX 시스템 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 무선이동통신 시스템의 통신채널의 신호대 잡음비 추정방법.
- 제1항에 있어서, 상기 무선이동통신 시스템은프리앰블이 OFDM 심볼을 통해서 전송되는 802.11 무선랜 시스템인 것을 특징으로 하는 무선이동통신 시스템의 통신채널의 신호대 잡음비 추정방법.
- 서브 캐리어의 수신신호에 대해 적어도 두개 이상의 인접 서브 캐리어들의 수신신호들로부터 잡음을 추정하는 단계;상기 추정된 잡음들을 합산하고 그 제곱평균치를 산출하여 잡음전력을 산출하는 단계;수신신호들을 합산하여 수신신호의 제곱평균치를 산출하는 단계;상기 산출된 수신신호의 제곱 평균치로부터 상기 산출된 잡음전력을 감산하여 신호전력를 산출하는 단계; 및상기 신호전력과 잡음전력으로부터 신호대 잡음비를 산출하는 단계를 구비하고,상기 잡음을 추정하는 단계는 서브 캐리어(sck)의 수신신호(yk)에 대한 인접 서브 캐리어들(sck-2, sck-1, sck+1, sck+2)의 수신신호(yk-2, yk-1, yk+1, yk+2)로부터 인접 수신신호성분을 구하는 단계 및 상기 수신신호(yk)로부터 상기 인접수신신호성분을 감산하는 단계를 구비하며,상기 잡음전력은 다음 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 무선이동통신 시스템의 통신채널의 신호대 잡음비 추정방법.(여기서, Npow는 잡음전력, 2/3, 1/6, 18/35는 스케일 다운값임)
- 제6항에 있어서, 상기 무선이동통신 시스템은프리앰블이 하나의 OFDM 심볼을 통해서 전송되는 OFDM 시스템인 것을 특징으로 하는 무선이동통신 시스템의 통신채널의 신호대 잡음비 추정방법.
- 제7항에 있어서, 상기 OFDM 시스템은WIBRO 또는 WIMAX 시스템 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 무선이동통신 시스템의 통신채널의 신호대 잡음비 추정방법.
- 제6항에 있어서, 상기 무선이동통신 시스템은프리앰블이 OFDM 심볼을 통해서 전송되는 802.11 무선랜 시스템인 것을 특징으로 하는 무선이동통신 시스템의 통신채널의 신호대 잡음비 추정방법.
- 서브 캐리어의 수신신호에 대해 적어도 두개 이상의 인접 서브 캐리어들의 수신신호들로부터 잡음을 추정하는 잡음 추정부;지연 스프레드의 크고 작음에 연동하여 상기 잡음 추정부에 공급되는 인접 서브캐리어들의 수신신호들의 수를 적응적으로 제어하는 모드 선택부;일정 기간동안 상기 추정된 잡음들을 합산하고 그 제곱평균치를 산출하여 잡음전력을 산출하는 잡음전력 산출부;상기 일정 기간동안 상기 수신신호를 합산하여 수신신호의 제곱평균치를 산출하는 수신신호 산출부;상기 산출된 수신신호의 제곱 평균치로부터 상기 산출된 잡음전력을 감산하여 신호전력를 산출하는 신호전력 산출부; 및상기 신호전력과 잡음전력으로부터 신호대 잡음비를 산출하는 신호대 잡음비 산출부로 구성된 신호 대 잡음비 추정기를 구비한 것을 특징으로 하는 무선이동통신 시스템.
- 삭제
- 제11항에 있어서, 상기 모드 선택부는지연스프레드가 작을 경우에는 상기 잡음 추정부에 공급되는 인접 서브 캐리 어들의 수신신호들의 수를 2개로 제한하고지연스프레드가 클 경우에는 상기 잡음 추정부에 공급되는 인접 서브 캐리어들의 수신신호들의 수를 4개로 하는 것을 특징으로 하는 무선이동통신 시스템.
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