KR100794979B1 - 바이어스 효과가 감소한 신호 대 간섭비 결정 방법 및시스템 - Google Patents

Abstract

무선 통신에서 레이크 출력(rake output) 또는 다중 사용자 검출(MUD) 수신기 출력과 같은 복조기 출력을 사용하여 신호 대 간섭비(SIR) 추정을 수행하는 방법 및 장치. 상기 복조기 출력은 SIR 추정기에 주입되어 추정 평균 신호 전력과 추정 평균 유효 간섭 전력에 기초하여 상기 SIR 추정을 수행한다. 상기 추정 평균 신호 전력은 중앙값 기반 평균 전력 값과 평균값 기반 평균 전력 값 중에서 최소값을 결정하는데 사용되는 최소값 함수이다. SIR 추정기는 SIR 추정에 대한 바이어스 효과를 감소시키며, 8-PSK와 16-QAM과 같은 보다 고차의 변조 방식뿐만 아니라 BPSK 및 QPSK 변조 방식에 이용가능하다. 보정 항은 평균값과 중앙값의 함수로서 사용되어 바이어스 효과를 더욱 완화한다.

다중 사용자 검출, 바이어스 효과, 유효 간섭 전력, 신호 대 간섭비, 배열

Description

바이어스 효과가 감소한 신호 대 간섭비 결정 방법 및 시스템{METHOD AND APPARATUS FOR DETERMINING SIGNAL-TO-INTERFERENCE RATIO WITH REDUCED BIAS EFFECT}

본 발명은 디지털 통신 시스템에서 신호 대 간섭 비(SIR)를 발견하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 바이어스 기여가 감소한 SIR 추정에 관한 것이다.

SIR 측정은 디지털 통신 시스템에서 품질 성능의 중요한 척도이다. 제3 세대(3G) 무선 시스템과 같은 무선 통신 시스템에서, SIR 측정은 전송 전력 제어 및 적응형 변조 및 코딩과 같은 여러 링크 적응 기술에서 사용된다. 통상, 수신 장치에서 측정된 SIR은 특히 다중 접속 간섭(multiple access interference) 또는 다중경로 페이딩 채널의 존재시에 통신되는 링크 신호들의 품질을 직접 반영하기 때문에, 수신 장치에서 측정된 SIR은 전송 장치에서 보다 의미가 있다.

정의에 의하면, 수신 신호는 원하는 신호와 간섭으로 이루어진다. 간섭은 수신 단에서의 다른 신호 및 열 잡음을 포함할 수 있다. 그러나 수신 장치는 통상 신호 전력 또는 잡음 전력의 지식을 갖지 않기 때문에, 수신 장치가 블라인드 방법을 사용하여 수신 신호에 기초한 신호 및 간섭 전력의 추정을 수행할 필요가 있다. 해당 수신 신호에 대한 SIR 측정에서 블라인드 방법은, 수신된 신호에서 원하는 수신 신호와 간섭에 대한 임의의 사전 지식 또는 임의의 트레이닝 시퀀스 없이 수신 신호의 관측 샘플로부터 획득되는 신호 전력과 간섭 전력(결국 SIR)에 관한 것이다.

수신 SIR의 측정을 수행하는 데는 여러 접근법이 존재한다. 종래 기술에서, 해당 신호에 대한 신호 전력은 수신 신호를 시간에 대하여 평균하여 추정되며, 간섭 전력은 수신 신호의 전체 전력을 측정한 후 이 전체 전력에서 추정된 신호 전력을 감산하여 추정된다. 그 후, SIR은 추정 신호 전력 대 간섭 전력 간의 비로서 결정된다.

해당 수신 신호에 대한 SIR 추정은 수신 안테나 단에서, 데이터 복조기에 대한 입력에서, 또는 데이터 복조기에서의 출력에서 등과 같이 수신기 구조의 상이한 관측 지점에서 수행될 수 있다. 그러나, 하나의 측정 장소에서의 신호 이득 또는 간섭량이 다른 장소에서의 측정치와는 상이할 수 있기 때문에, 상이한 위치에서 측정된 SIR 추정치는 통상 서로 다른 정확성 레벨을 갖는다.

데이터 신호의 SIR의 측정 시에 주요 문제점은 SIR 추정치가 대응하는 실제 SIR 값에서 벗어날 수 있다는 점이다. SIR 추정에서 이러한 부정확성은 다음의 두 개의 주요 이유로 인해 야기된다. 첫째, 신호와 이의 간섭은 완전하게 분리할 수는 없다. 둘째, 원하는 신호는 통상 데이터 변조되기 때문에, SIR 추정이 "블라인드(blind)" 방식, 즉, 데이터 신호의 사전 지식이 없이 행해진다는 점이다. 이는 신호 전력 추정시에 불확실성을 증가시킨다.

많은 종래 시스템에서, SIR 추정은 주로 신호 및 잡음 전력을 계산하는 평균값 필터(mean filter)에 의존하여, 바람직하지 않게 큰 바이어스 기여를 유발시킨다. 통상, SIR 추정은 주로 보다 큰 바이어스 기여로 인해 SIR 값이 작아짐에 따라 보다 과대 평가된다.

통상, k번째 복조 심벌(y_k)은 복조기 기반 SIR 추정기로의 입력으로서 다음과 같이 표현될 수 있다:

여기서, s_k ^d는 k번째 복조 QPSK 신호를, n_k ^e는 총 유효 간섭(잔류 셀 내 간섭(residual intra-cell interference), 셀간 간섭(intercell interference) 및 배경 잡음 효과(background noise effect)를 포함함)을 각각 의미한다. 그 후, SIR은 평균 신호 전력 P_S와 유효 간섭 전력 P_I에 의하여 아래의 수학식 2를 이용하여 추정된다.

식 (2)를 3GPP에서 사용된 SIR 정의와 비교함으로써(즉, RSCP*SF/간섭), RSCP 또는 ISCP는 측정에 대하여 명시적으로 평가되지 않는다. 즉, 식 (2)는 3GPP 정의보다 명시적으로 DPCH의 SIR 측정을 표현한다. 또한, SIR 측정은 수신 신호의 데이터 부분 상에서 실행되기 때문에, 수신 장치에서 미지의 전송 데이터로 인해 블라인드 추정이 필요하다.

3GPP에서 사용되는 SIR 정의는 수신 장치에서 사용된 데이터 복조기 유형에 묵시적으로 독립적이지만, 식 (2)에서 SIR 측정은 복조기 출력에서 구현된다. 따라서, 식 (2)에서 주어진 SIR은 상이한 복조기 유형에 대하여 서로 다를 수 있다. 예를 들면, 주로 간섭에 의해 손상된 해당 수신 신호에 대하여, 종래 정합된 필터 수신기에서 측정된 SIR은, 간섭 효과의 감소로 인하여 간섭 제거기(interference canceller)와 같은 개선된 수신기에서의 SIR보다 적을 수 있다. 복조기 출력에서 SIR은 통신 링크 성능의 주요 결정요소이다. 그러나 수신 신호의 데이터 부분에 대한 SIR 측정은 미지의 전송 데이터를 처리하여야 한다.

도 1은 통상의 전송 QPSK 신호 배열(constellation)을 도시하며, 여기서, E는 전송 QPSK 심벌 에너지를 나타낸다. 3GPP 시스템과 같은 무선 시스템에서, QPSK 신호를 확산시킨 후에, 결과적인 확산 신호는 무선 채널을 통해 수신기에 도달한다. 그 후, 수신 신호는 복조기에 의해 처리되며, 복조기는 k=1, 2, ..., N_busrt에 대하여 복조 신호(yk)를 제공하며, 여기서, N_busrt는 수신 신호의 데이터 버스트에서 심벌의 개수이다.

유효 간섭의 부재시에, 페이딩 채널 효과 및 복조기 이득을 고려하면, 소프트 밸류 복조 신호(soft-valued demodulated symbol)의 통상의 신호 배열은 도 2에 도시한 바와 같이 평균으로 측정될 수 있으며, 여기서, S_m는 m번째 복조 신호 심벌이다.

간섭의 존재 시에, 통상의 복조기 출력 심벌은 도 3에 도시한 바와 같이 도시할 수 있다. 해당 전송 심벌(S_k)에 있어서, 이의 출력 심벌은 관련 평균 복조 심벌 E{S_k ^d} 주변을 중심으로 하는 QPSK 배열의 임의의 지점에 해당할 수 있다. 이 경우, 복조기 출력에 대한 블라인드 기반 평균 전력 추정이 수행될 수 있다. 어느 심벌이 전송되었는지에 대한 각각의 복조 심벌에 대한 결정이 행해지는 경우, 주로 유효 간섭 및 페이딩 채널로 인하여 일부의 결정 에러가 발생할 수 있다. 예를 들면, 도 3에 도시한 바와 같이, S₂ ^d가 실제 k번째 심벌에 전송된 경우에도, 간섭은 y_k로 표시된 복조기 출력 심벌이 실제 전송 신호 S₂ ^d보다 1사분면에 있는 S₁ ^d에 더욱 근접하게 할 수 있다. 그 결과, y_k에 대한 부정확한 판정(즉, 판정 에러)이 행해질 수 있다. 판정 에러는 평균 신호 전력 추정치가 과대 평가되게 하고, 그에 따라 SIR 추정치가 과대 평가되게 하는 에러의 주요 원인이다. 낮은 SIR 범위에서(높은 원본(raw) BER 범위에서), 평균 신호 전력(또는, SIR) 추정치는 보다 과대 평가될 수 있다.

따라서, 종래 방법의 단점을 겪지 않고 SIR 추정을 수행하는 방법을 제공하는 것이 바람직하다.

본 발명은 종래 방법에 의해 획득한 추정치보다 정확한 SIR 추정치를 위한 방법 및 장치를 제공한다. 일 실시예에서, 본 발명은 통신 링크 성능의 주요 결정 요소가 데이터 복조기의 출력에서 SIR로 나타나는 점에 주목하여 SIR 추정치에 대한 복조기 출력을 사용하는 것이 바람직한 방법을 구현한다. 이 방법은 SIR 추정에서 이러한 바이어스 기여를 감소하기 때문에 SIR 추정치가 가능한 한 실제 SIR에 근접하게 된다.

본 발명은, 중앙값 필터(median filter)와 평균값 필터(mean filter)를 모두 사용하는 것이 바람직하며, SIR 추정에서 상기 중앙값 필터와 평균값 필터에서의 출력들을 결합한다. 또한, 평균값과 중앙값의 함수로서 보정 항이 바이어스 효과를 더욱 완화하도록 도입되는 이점이 있다.

본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 신규한 SIR 추정기 장치는 데이터 심벌을 사용하는 것에 기초하여 제공된다. 레이크 출력(Rake output) 또는 MUD 출력과 같은 데이터 복조기로부터의 출력이 SIR 추정기에 주입된다. 상술한 바와 같이, 데이터 복조기 출력을 입력으로 사용하는 것으로부터 얻어지는 이점은 복조기 출력이 수신 데이터 신호의 품질을 직접적으로 그리고 효과적으로 반영한다는 것이다. 특히, SIR 측정이 전력 제어와 같은 링크 제어 기술에 사용되는 경우, 이러한 데이터 복조기 기반 SIR 측정이 매우 바람직하다. 또한, 제안된 SIR 추정기 장치는 SIR 추정에 대한 바이어스 효과를 감소시킬 수 있어, SIR 추정이 종래 기술보다 신뢰성있고 정확하게 된다.

본 발명의 보다 상세한 설명은 첨부 도면과 함께 후술하는 바람직한 실시예의 설명을 통해 이해될 것이다.

도 1은 전송 QPSK 심벌에 대한 통상의 신호 배열을 나타내는 도면이다.

도 2는 평균 복조 QPSK 심벌에 대한 통상의 신호 배열을 나타내는 도면이다.

도 3은 간섭의 존재 시에 복조 신호의 종래 공간 표현을 나타내는 도면이다.

도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 동작하는 SIR 추정기의 예시적인 기능 블록도이다.

도 5는 도 4의 SIR 추정기를 포함하는 시스템 블록도이다.

도 6은 도 4의 SIR 추정기에 의해 구현되는 방법을 포함하는 흐름도이다.

*약어*

3GPP: 3세대 파트너십 프로젝트(third generation partnership project)

BER: 블록 에러 레이트(block error rate)

BPSK: 이진 위상 시프트 키잉(binary phase shift keying)

DPCH: 전용 물리 채널(dedicated physical channel)

ISCP: 간섭 신호 코드 전력(interference signal code power)

MUD: 다중 사용자 검출(multi-user detection)

PSK: 위상 시프트 키잉(phase shift keying)

QAM: 직교 진폭 변조(quadrature amplitude modulation)

QPSK: 직교 위상 시프트 키잉(quadrature phase shift keying)

RSCP: 수신 신호 코드 전력(received signal code power)

SF: 확산 인자(spreading factor)

SIR: 신호 대 간섭 비(signal-to-interference ratio)

UE: 사용자 장치(user equipment)

후술하는 본 발명의 바람직한 실시예는 데이터 복조기 출력에 기초하는 신규한 SIR 추정 프로세스를 제공한다. 또한, 본 발명은 SIR 추정 장치를 제공한다. 정의에 의하면, 데이터 복조기 출력이라는 용어는 고찰된 데이터 복조기의 최종 단에서 제공되는 출력을 의미하는 것으로 이해된다. 데이터 복조기는 수신 베이스밴드 신호를 처리하여 전송 심벌의 소프트 밸류 추정치를 제공한다. 이 추정 심벌은 수신 장치가 전송된 데이터 정보를 추출하기 위해서 채널 디코더와 같은 다른 수신기 기능에 의해 더 처리된다.

3GPP 시스템의 경우, 복조기는 정합 필터, 레이크 수신기, 및 등화기와 같은 다중 사용자 검출(MUD) 수신기 또는 단일 사용자 검출(SUD) 수신기로서 구현될 수 있다. BPSK(이진 위상 시프트 키잉)와 QPSK(직교 위상 시프트 키잉) 변조 방식이 바람직한 실시예에서 참조되지만, 본 발명은 8-PSK 및 16-QAM(직교 진폭 변조)과 같은 고차 변조에 적용될 수 있다.

본 발명은 바이어스 효과가 완화되도록 평균 신호를 추정한다. QPSK 심벌이 전송되는 경우, 복조기 출력(y_k)의 평균 신호 전력은 다음과 같이 추정될 수 있다:

여기서, Q_i는 QPSK 신호 배열에서 i사분면을 나타내고, N_Qi는 블라인드 기반 심벌 판정을 각각 행한 후에 i사분면 영역에 속하는 복조기 출력의 개수를 나타내며, y_k(Q_i)는 i사분면에 있는 k번째 출력 심벌이다.

식 3은 QPSK 배열의 각 사분면에서 복조기 출력 심벌의 평균값을 결정하는데 사용된다. 둘째, 식 3은 개별 사분면에서 평균값 신호 지점의 크기에 기초하여 평균 신호 전력을 결정한다. 이러한 2단계 평균(평균값) 메커니즘은 비교적 높은 SIR 범위(낮은 심벌 에러 레이트와 등가)에서 평균 신호 전력에 대한 양호한 추정치를 제공하는 것이다. 그러나 상술한 바와 같이, 실제 SIR이 낮아짐에 따라, 평균 신호 전력 값은 보다 많은 심벌 판정 에러로 인해 바이어스(과도 평가)되고, SIR 값(식 2 참조)이 또한 과도 평가된다. 신호 전력 추정에서 바이어스 효과를 감소시키기 위해서, "중앙값"(분포의 중심)으로 불리는 다른 통계 파라미터가 이하 상세히 설명하는 바와 같이 사용된다.

평균값과 중앙값은 대칭적으로 분포된다. 따라서, 개별 사분면에서 겪은 간섭은 높은 SIR 범위에서 정규 분포에 근사될 수 있기 때문에, 높은 SIR 값에서, 각 사분면에 배치된 복조기 출력의 평균값과 중앙값은 거의 동일하다.

중앙값은 평균값보다 극단적인 샘플값에 덜 민감하다. 중앙값의 이러한 특성은, 로그 노말 분포와 같이 고도의 스큐 분포(highly skewed distribution)에 대하여 또는 SIR이 낮아지고 각 사분면에서 복조기 출력 샘플의 분포가 스큐 분포에 근접함에 따라, 중앙값 기반 평균 전력이 평균값 기반 전력보다 실제 평균 전력에 더욱 근접하게 할 수 있다.

정규 분포를 갖는 큰 샘플들에 대한 중앙값의 표준 편차는 평균값의 표준 편차보다 크다. 따라서, 중앙값은 샘플링 섭동(fluctuation)에 보다 민감하다. 따라서, 정규 분포를 갖는 랜덤 샘플의 개수가 많아지는 경우, 중앙값의 표준 편차는 평균값의 표준 편차보다 통상 크게 된다.

중앙값과 평균값의 상기 통계적 특성을 고려하면, 본 발명은 다음과 같이 중앙값과 평균값 중에서 최소값의 함수로서 평균 신호 전력 추정치를 결정한다:

여기서, 중앙값 (y_k(Qi))과 평균값(y_k(Qi))은 각각 i번째 사분면 Qi에서 복조기 출력 심벌의 중앙값과 평균값을 의미하며, y_k(Qi)은 복소값 심벌이기 때문에,

이고, 유사하게,

이다. 즉, 평균 신호 전력은 모든 사분면에서 대하여 평균된 중앙값 절대치와 평균값 절대치의 최소값의 제곱 크기와 동일하다. 식 4에서, 복조 심벌의 중앙값과 평균값 중에서 최소값을 발견하는 주요 이유는 후술한다. 중앙값과 평균값 중에서 최소값을 사용하는 주요 이유는 바이어스 효과를 감소시키는 것이다. 본 발명에 따라 추정된 SIR 값은, 중앙값과 평균값 중에서 최소값이 중앙값과 평균값 중에서 가장 작은 것이기 때문에, 단지 평균값에 의해서만 유도된 SIR보다 클 수 없음을 이해하여야 한다.

최소값으로서 중앙값을 선택하는 것은 특히 낮은 SIR 범위에서 평균 신호 전력을 추정하는 것에 대한 바이어스 효과를 완화한다. 반면에, 최소값으로서 평균값을 선택하는 것은, 샘플링 섭동에 취약한 것과 같이 중앙값 계산에서의 단점을 보상한다. 따라서, QPSK 배열의 각 사분면에 대한 복조기 출력 심벌의 중앙값과 평균값을 유효하게 결합함으로써, 평균 신호 전력의 추정 성능이 실질적으로 개선된다. 중앙값과 평균값 중에서 최소값이 바람직한 실시예에서 참조되지만, 중앙값과 평균값으로부터의 다른 조합된 값이 평균 신호 전력 추정치를 결정하는 데 사용될 수 있다. 예를 들면, 가중된(조합된) 방법은 다음과 같다:

여기서, 0 ≤ a ≤1이다.

다음으로, 식 4에 기초한 평균 유효 간섭 전력이 추정된다. 식 1 및 식 4로부터, 평균 유효 간섭 전력은 다음과 같이 나타낼 수 있다:

여기서,

은 평균 신호 크기(amplitude)로 간주되고,

은 단위 에너지를 갖는 4개의 QPSK 심벌을 나타낸다.

SIR 추정이 이제 수행되어야 한다. 식 4 및 식 6으로부터 복조기 기반 SIR 추정치는 다음과 같이 나타낼 수 있다:

이러한 SIR 추정치는 링크 레벨 시뮬레이션을 통해 유효하게 되며, 이는 식 7에 기초한 SIR 추정의 성능이 상당한 동작 SIR 범위에서 허용가능함을 나타낸다. 그러나 낮은 SIR 범위에서(예를 들면, 5㏈ 또는 0㏈ 이하), 심벌 에러로 인한 바이어스 효과는 여전히 SIR 추정에 나타나기 때문에, 이는 추정 SIR이 실제 SIR에서 벗어나게 한다. 최소값은 관련 블라인드 기반 심벌 판정을 결정할 때 몇몇 심벌 판정 에러일 수 있기 때문에 특히 낮은 SIR 범위에서 바이어스 효과를 완벽하게 제거할 수 없다. 이 경우, 3GPP 작업 그룹 4(WG4)의 현재 표준 요건을 충족시키기 위해 식 7에 대한 일부 보정이 필요하다. 본 발명(보정 항을 포함)은 이 요건을 넘어선다.

몬테카를로 시뮬레이션을 통한 경험적(heuristic) 접근법에 의해, 계산된 중앙값과 평균값 간의 오프셋 함수로서 상기 식의 분자(신호 전력 항)에 다음과 같이 도입된다:

여기서,

.

이러한 보정 항을 사용하는 근거는, 높은 SIR 범위에서, 보정 항 내의 중앙값과 평균값이 대부분 서로 근접하게 된다는 점이다. 따라서, (보정항이 없더라도 추정된 SIR은 이미 정확성 요건 내에 있기 때문에) 상기 범위에서 보정항이 불필요한 경우 보정 항은 무시될 수 있다. 그러나 대응하는 중앙값과 평균값 간의 차이가 점차 증가할 수 있기 때문에, 실제 SIR이 낮아짐에 따라, 복조기 출력 샘플의 심벌 에러 효과로 인한 스큐 분포가 보정 항을 증가하게 구동할 수 있다. 동시에, 추정된 신호 전력(결국 SIR)이 과대 평가(바이어스)됨에 따라, 보정 항은 SIR 추정에서 바이어스 효과를 감소시킬 수 있게 한다.

상술한 SIR 측정 방법은 실제 MUD 구현에서 복조기 출력이 복소값 QPSK 심벌 시퀀스라는 가정하에 유도되었지만, MUD는 전송기에서 QPSK 변조와 같은 복소값 심벌에 매핑될 수 있는 두 개의 연속 데이터 비트 각 쌍을 갖는 실수값 데이터 비트 시퀀스를 제공한다.

도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 QPSK 심벌 이외의 데이터 비트들을 데이터 입력으로서 취하는 SIR 추정기(400)의 블록도를 나타낸다. SIR 추정기는 입력 비트 시퀀스를 수신하는 입력 포트(405), 하드 리미터(hard limiter; 410), 승산기(415), 중앙값 필터(420), 제1 평균값 필터(425), 최소 프로세스 블록(430), 신호 전력 처리 블록(435), 보정 항 처리 블록(440), 제2 평균값 필터(445), SIR 계산 처리 블록(450), 합산기/비교기(455, 460) 및 처리 블록(465)을 포함한다.

입력 포트(405)는 소프트 밸류 비트 시퀀스를 수신한다. SIR 추정기(400)는 입력 포트(405)를 통해 수신된 비트 시퀀스의 형태로 SIR 추정기로의 심벌 입력의 절대값을 처리한다. 비트 시퀀스는 하드 리미터(410)와 승산기(415)에 라우팅된다. 하드 리미터(410)는 소프트 밸류 비트가 제로 이상이면 승산기(415)에 +1 비트를 제공한다. 그렇지 않으면, 하드 리미터(410)는 -1 비트를 승산기(415)에 제공한다. 그 후, 승산기(415)는 각각의 소프트 밸류 입력 비트(r_i)를 대응하는 하드 리미트된 비트로 승산하여, 개별 입력 비트의 절대값이 얻어진다.

절대값 |r_i|는 각 입력 비트(r_i)에 대한 하드 비트 판정이 행해졌으며, 결과적인 비트 판정이 -1이 되면, 입력 비트가 180도 위상 시프트됨을 나타낸다. 다르게는, 입력 비트가 변화하지 않게 된다. 따라서, 평균 신호 전력과 간섭 전력의 계산이 블라인드 기반 비트 판정에 기초한다. 승산기(415)는 중앙값 필터(420), 제1 평균값 필터(425), 및 합산기/비교기(460)에 절대값 |r_i|를 출력한다. 샘플의 동작 개수에 따라, 중앙값 필터(420)와 평균값 필터(425)는 절대값 비트 시퀀스의 중앙값과 평균값을 각각 결정한다. 중앙값 필터(420; m_d)와 제1 평균값 필터(425; m_e)로부터의 출력은 최소 처리 블록(430)에서 비교되어 중앙값 기반 평균 전력 값(m_d)과 평균값 기반 평균 전력 값(m_e) 간의 최소값(m)을 결정한다. 또한, 보정 항 처리 블록(440)은 중앙값 필터(420; m_d)와 평균값 필터(425; m_e)에서 출력을 수신하여 보정 항 C를 결정하며, 여기서:

최소 처리 블록(430)의 출력(m)은 신호 전력 처리 블록(435)에 그리고 합산기/비교기(460)에 라우팅된다. 합산기/비교기(455)는 신호 전력 처리 블록(435)의 출력(P_s)을 보정 항 C에 비교하며, 여기서,

평균 간섭 전력을 결정하기 위해서, 처리 블록(465)은 합산기/비교기(460)의 출력을 우선 수신하여, 입력 비트 시퀀스로부터 간섭 컴포넌트를 추출하는 (|r_i|-m)² 함수를 수행한다. 제2 평균값 필터(445)는 처리 블록(465)의 출력을 수신하여 SIR 계산 처리 블록(450)에 P_N을 출력한다. SIR은 합산기/비교기(455)와 제2 평균값 필터(445)에서의 출력에 기초하여 SIR 계산 처리 블록(450)에 의해 계산되며, 여기서,

도 5는 소프트 밸류 비트 시퀀스를 SIR 추정기(400)에 입력하는 기지의 소프트 심벌 대 소프트 비트 매퍼(510)와 복조기(505)를 포함하는 시스템(500)을 나타낸다. SIR 추정기(400)는 복소값 복조 심벌이 소프트 심벌 대 소프트 비트 매퍼(510)를 통해 소프트 밸류 비트에 변환되는 경우 8-PSK, 16-QAM, 및 64-QAM과 같은 보다 고차의 변조에 대하여 또한 사용될 수 있다.

도 6은 SIR 추정기(400)에 의해 구현된 방법(600)의 흐름도이다. SIR 추정기는 심벌/비트를 수신하고(단계 605), 심벌/비트의 평균 신호 전력을 심벌/비트의 중앙값 기반 평균 전력 값(m_d,a)과 평균값 기반 평균 전력 값(m_e)을 추정하며(단계 610), 심벌/비트의 평균 유효 간섭 전력을 추정하고(단계 615), 심벌/비트의 추정 평균 신호 전력을 심벌/비트의 추정 평균 유효 간섭 전력으로 나눔으로써 SIR을 계산함으로써(단계 620) 심벌/비트의 SIR을 결정한다. 중앙값 기반 평균 전력 값과 평균값 기반 평균 전력 값의 함수는 중앙값 기반 평균 전력 값과 평균값 기반 평균 전력 값 중에서 최소값(m)을 결정하는 최소값 함수이다. 평균 신호 전력은 모든 사분면 상에서 평균되는 중앙값의 절대값과 평균값의 절대값 중 최소값의 제곱 크기와 동일하다.

이상, 바람직하게는 데이터 심벌에 따른 신규한 SIR 추정기를 나타낸다. 레 이크 출력 또는 MUD 출력과 같은 관심 데이터 복조기의 출력이 SIR 추정기에 주입된다. 상술한 바와 같이, 데이터 복조기 출력을 입력으로서 사용하는 것으로부터의 이점은 복조기 출력이 수신 데이터 신호의 품질을 가장 우수하고 직접적으로 반영한다는 점이다. 특히, SIR 측정이 전력 제어와 같은 링크 제어 기술에 대하여 사용되는 경우, 상술한 바와 같은 데이터 복조기 기반 SIR 측정이 매우 바람직하다. 또한, 제안된 SIR 추정기는 SIR 추정에 대한 바이어스 효과를 감소시킬 수 있어, SIR 추정이 종래 기술보다 신뢰성 있고 정확하게 된다. 이러한 모든 변형 및 변경은 본 발명의 범위 내에 포함된다.

본 발명은 바람직한 실시예에 대하여 설명하였지만, 후술하는 청구항에 기재된 본 발명의 범위 내에서 다른 변형이 당업자에게는 명백할 것이다.

Claims (15)

1. 데이터 복조기 출력에 기초하여 데이터 신호들의 신호 대 간섭비(SIR)를 결정하는 방법에 있어서,

   (a) 상기 데이터 복조기 출력으로부터 복조 심벌(demodulated symbol)들을 수신하는 단계;

   (b) 직교 위상 시프트 키잉(QPSK) 배열(constellation)의 각 사분면에 대하여, 상기 심벌들의 중앙값 기반 평균 전력 값(m_d)과 평균값 기반 평균 전력 값(m_e)의 함수로서 상기 복조 심벌의 평균 신호 전력을 추정하는 단계;

   (c) 상기 심벌들의 평균 유효 간섭 전력을 추정하는 단계; 및

   (d) 상기 심벌들의 상기 추정된 평균 신호 전력을 상기 심벌들의 상기 추정된 평균 유효 간섭 전력으로 나누어 상기 신호 대 간섭비(SIR)를 계산하는 단계를 포함하는 신호 대 간섭비 결정 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 중앙값 기반 평균 전력 값과 상기 평균값 기반 평균 전력 값의 함수는, 상기 중앙값 기반 평균 전력 값과 상기 평균값 기반 평균 전력 값 중에서 최소값(m)을 결정하는 최소값 함수인 것인, 신호 대 간섭비 결정 방법.
3. 제2항에 있어서, 상기 평균 신호 전력은, 모든 사분면에 대하여 평균낸 상기 중앙값의 절대값과 상기 평균값의 절대값의 최소값의 제곱 크기와 동일한 것을 특징으로 하는 신호 대 간섭비 결정 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 데이터 신호들은 복조 데이터 심벌들을 포함하는 것인 신호 대 간섭비 결정 방법.
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6. 제4항에 있어서, 상기 데이터 심벌들은 직교 위상 시프트 키잉(QPSK) 데이터 심벌들인 것인 신호 대 간섭비 결정 방법.
7. 제4항에 있어서, 상기 데이터 심벌들은 이진 위상 시프트 키잉(BPSK) 데이터 심벌들인 것인 신호 대 간섭비 결정 방법.
8. 제1항에 있어서,

   상기 단계 (b)는 다음 식:

   

   을 수행하는 단계를 더 포함하고,

   S_k ^d은 k번째 복조 QPSK 신호이고, i는 QPSK 배열의 사분면을 나타내며, median(y_k(Q_i))은 i번째 사분면 Q_i에서 심벌들의 중앙값을 나타내고, mean(y_k(Q_i))은 i번째 사분면 Q_i에서 심벌들의 평균값을 나타내는 것인, 신호 대 간섭비 결정 방법.
9. 제8항에 있어서,

   상기 단계 (c)는 다음의 식:

   

   을 수행하는 단계를 더 포함하고,

   

   은 상기 평균 신호 진폭이고(regarded),

   

   인 신호 대 간섭비 결정 방법.
10. 제9항에 있어서,

    상기 단계 (d)는 다음 식:

    

    을 수행하는 단계를 더 포함하고,

    

    인 신호 대 간섭비 결정 방법.
11. 제1항에 있어서, 상기 단계 (d)는 보정 항(C)을 계산하는 단계를 더 포함하고,

    

    인 신호 대 간섭비 결정 방법.
12. 데이터 비트의 시퀀스의 신호 대 간섭비(SIR)를 결정하는 방법에 있어서,

    (a) 상기 데이터 비트들을 수신하는 단계;

    (b) 상기 비트들의 중앙값 기반 평균 전력 값(m_d)과 평균값 기반 평균 전력 값(m_e)의 함수로서 상기 비트들의 평균 신호 전력을 추정하는 단계;

    (c) 상기 비트들의 평균 유효 간섭 전력을 추정하는 단계; 및

    (d) 상기 비트들의 추정 평균 신호 전력을 상기 비트들의 추정 평균 유효 간섭 전력으로 나누어 상기 SIR을 계산하는 단계를 포함하는 신호 대 간섭비 결정 방법.
13. 제12항에 있어서, 상기 중앙값 기반 평균 전력 값과 상기 평균값 기반 평균 전력 값의 함수는 상기 중앙값 기반 평균 전력 값과 상기 평균값 기반 평균 전력 값 중에서 최소값(m)을 결정하는 최소값 함수인 신호 대 간섭비 결정 방법.
14. 제13항에 있어서, 상기 평균 신호 전력은 모든 사분면에 대하여 평균된 상기 중앙값의 절대값과 상기 평균값의 절대값 중에서 최소의 제곱 크기와 동일한 것을 특징으로 하는 신호 대 간섭비 결정 방법.
15. 제12항에 있어서, 상기 단계 (d)는 보정 항(C)을 계산하는 단계를 더 포함하고, C는

    

    인 신호 대 간섭비 결정 방법.

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