KR100940466B1 - Ｍｉｍｏ 설계를 위한 용량 기반 랭크 예측 - Google Patents

Abstract

낮은 복잡도 MMSE 수신기 & 랭크 예측을 갖는 단일 코드 워드 (SCW) 설계의 성능은 연속하는 간섭 소거 (SIC) 를 갖는 다중 코드 워드 (MCW) 설계와 유사하다. 랭크 예측의 방법은, 각각의 톤에 대한 레이어 송신에 대응하는 MIMO 채널 매트릭스들을 계산하는 단계, 그 MIMO 채널 매트릭스들에 기초하여 각각의 톤에 대한 신호-대-잡음 비 (SNR) 를 계산하는 단계, 각각의 레이어 송신에 대한 유효 SNR을 생성하기 위해 각각의 톤에 대한 SNR을 매핑하는 단계, 유효 SNR에 대응하는 가산 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 용량을 계산하고, 그 AWGN 용량에 기초하여 종합 스펙트럼 효율도를 최대화하는 단계; 및 그 종합 스펙트럼 효율도를 최대화하는 단계에 기초하여 랭크를 선택하는 단계를 포함한다.

MIMO 설계, SCW 설계, MCW 설계, 간섭 제어, 가산 백색 가우시안 잡음

Description

ＭＩＭＯ 설계를 위한 용량 기반 랭크 예측{CAPACITY BASED RANK PREDICTION FOR MIMO DESIGN}

배경

기술분야

본 발명은 일반적으로 통신에 관한 것으로, 더 상세하게는, 멀티-채널, 예를 들어, 다중-입력 다중-출력 (MIMO), 직교 주파수 분할 멀티플렉싱 (OFDM) 통신 시스템을 통해 송신될 데이터 스트림의 분배를 결정하는 기술에 관한 것이다.

배경기술

무선 통신 시스템에서, 송신기로부터의 RF 변조된 신호는 다수의 전파 경로를 통해 수신기에 도달할 수도 있다. 통상적으로, 전파 경로들의 특성은, 페이딩 및 다중경로와 같은 다수의 펙터 (factor) 들로 인해 시간에 걸쳐 변한다. 불량한 경로 영향들에 대해 다이버시티를 제공하고 성능을 개선시키기 위해, 다중 송신 및 수신 안테나가 사용될 수도 있다. 일반적으로 적어도 어느 정도는 사실인, 송신 안테나와 수신 안테나 사이의 전파 경로가 선형적으로 독립적이면 (즉, 일 경로를 통한 송신이 다른 경로들을 통한 송신들의 선형 결합으로서 형성되지 않으면), 데이터 송신을 정확히 수신하는 가능도가 증가함에 따라 안테나의 수도 증가한다. 일반적으로, 다이버시티가 증가하고 성능이 개선됨에 따라 송신 및 수신 안테나의 수도 증가한다.

다중-입력 다중-출력 (MIMO) 통신 시스템은, 데이터 송신을 위해 다중의 (N_T) 송신 안테나들 및 다중의 (N_R) 수신 안테나들을 이용한다. N_T개의 송신 안테나들 및 N_R개의 수신 안테나들에 의해 형성되는 MIMO 채널은 N_S개의 독립적인 채널들로 분해될 수도 있으며, 여기서 N_S≤min{N_T,N_R} 이다. 또한, N_S개의 독립적인 채널들의 각각은 MIMO 채널의 공간 서브채널 (또는 송신 채널) 로 지칭될 수도 있고, 디멘션에 대응한다. 다중 송신 및 수신 안테나에 의해 생성되는 부가적인 차원 (dimensionality) 이 이용되면, MIMO 시스템은 개선된 성능 (예를 들어, 증가된 송신 용량) 을 제공할 수 있다.

풀-랭크 (full-rank) MIMO 채널에 있어서, 독립적인 데이터 스트림은 N_T개의 송신 안테나들의 각각으로부터 송신될 수도 있으며, 여기서, N_S＝N_T≤N_R 이다. 송신된 데이터 스트림들은 상이한 채널 조건 (예를 들어, 상이한 페이딩 및 다중경로 효과) 을 경험할 수도 있고, 소정량의 송신 전력에 대해 상이한 신호-대-잡음-및-간섭 비 (SNR) 를 달성할 수도 있다. 또한, 연속하는 간섭 소거 프로세싱이 송신된 데이터 스트림을 복원하기 위해 수신기에서 사용되면 (후술함), 상이한 SNR은, 데이터 스트림이 복원되는 특정 순서에 의존하여 데이터 스트림에 대해 달성될 수도 있다. 따라서, 상이한 데이터 레이트는, 상이한 데이터 스트림의 달성된 SNR에 의존하여 그 스트림에 의해 지원될 수도 있다. 채널 조건이 통상적으로 시간과 함께 변하므로, 각각의 데이터 스트림에 의해 지원된 데이터 레이트도 시간 과 함께 변한다.

MIMO 설계는 2개의 모드의 동작, 즉, 단일 코드 워드 (SCW) 및 다중-코드 워드 (MCW) 를 갖는다.

MCW 모드에서, 송신기는, 각각의 공간 레이어를 통해, 가능하면, 상이한 레이트로 독립적으로 송신될 데이터를 인코딩할 수 있다. 수신기는 연속하는 간섭 소거 (SIC) 알고리즘을 이용하며, 그 알고리즘은, 제 1 레이어를 디코딩하고, 그 후, "추정된 채널" 과 그 인코딩된 제 1 레이어를 재인코딩 및 승산한 후 수신 신호로부터 제 1 레이어의 기여를 감산하며, 그 후, 제 2 레이어의 디코딩 등과 같은 작업을 수행한다. 이러한 "어니언-필링 (onion-peeling)" 법은, 각각의 연속하여 디코딩된 레이어가 증가한 신호-대-잡음 (SNR) 을 관측하므로 더 높은 레이트를 지원할 수 있다는 것을 의미한다. 에러-전파의 부재시에, SIC에 의한 MCW 설계는 용량을 달성한다. 이러한 설계의 단점은 각각의 공간 레이어, 즉, (a) 증가된 CQI 피드백 (각각의 레이어에 대한 하나의 CQI); (b) 증가된 ACK/NACK 메세징 (각각의 레이어에 대한 하나의 메세징); (c) 각각의 레이어가 상이한 송신에서 종료할 수 있으므로 하이브리드 ARQ (HARQ) 에서의 복잡화 (complication); (d) 증가된 도플러, 및/또는 낮은 SNR을 갖는 채널 추정 에러에 대한 SIC의 성능 민감도; 및 (e) 각각의 연속하는 레이어가 이전의 레이어들이 디코딩될 때까지 디코딩될 수 없으므로 증가된 디코딩 레이턴시 요건의 레이트를 "관리" 하는 부담에 기인한다.

종래의 SCW 모드 설계에서, 송신기는 "동일한 데이터 레이트" 로 각각의 공간 레이어를 통해 송신된 데이터를 인코딩한다. 수신기는, 각각의 톤에 대해, 최소 평균 제곱 솔루션 (MMSE) 또는 제로 주파수 (ZF) 수신기와 같은 낮은 복잡도 선형 수신기, 또는 QRM과 같은 비-선형 수신기를 이용할 수 있다.

SCW 설계는 MCW 설계의 상술된 구현의 곤란함을 극복한다. 결점은, SCW 모드가 높은 K-펙터 (K-factor) 를 갖는 공간적으로 상관된 채널들 또는 가시선 (line-of-sight; LOS) 채널들에서 MCW 레이트들을 지원할 수 없다는 것이다. 양자의 이러한 시나리오들은 채널 랭크에서의 손실 또는 채널 조건 수에서의 증가 및 증가된 인터-레이어 (inter-layer) 간섭을 초래한다. 이것은 각각의 공간 레이어에 대한 유효 SNR을 극적으로 낮춘다. 따라서, 각각의 레이어에 의해 지원된 데이터 레이트는 낮아지며, 이는 전체 데이터 레이트를 낮춘다.

K-펙터는 비-LOS 채널 전력에 대한 LOS 채널 전력의 비율이다. 랭크는 비-제로 에너지를 갖는 채널에서의 고유-모드 (eigen-mode) 의 수이다. 조건 수는, MIMO 채널의 가장 작은 고유-값에 대한 가장 큰 고유값 (eigenvalue) 의 비율이다.

따라서, 예를 들어, 다중-입력 다중-출력 (MIMO), 직교 주파수 분할 멀티플렉싱 (OFDM) 통신 시스템과 같은 멀티-채널을 통해 송신될 데이터 스트림을 동적으로 분배하는 기술이 당업계에서 요구된다.

요약

일 양태에서, 랭크 예측의 방법은, 각각의 톤에 대한 레이어 송신에 대응하는 MIMO 채널 매트릭스를 계산하는 단계, MIMO 채널 매트릭스에 기초하여 각각의 톤에 대한 신호-대-잡음 비 (SNR) 를 계산하는 단계, 각각의 레이어 송신에 대한 유효 SNR을 생성하기 위해 각각의 톤에 대한 SNR을 매핑하는 단계, Cap₁, Cap₂, Cap₃, Cap₄로 표시되며, 유효 SNR에 대응하는 가산 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 용량들을 계산하는 단계, 최고 Cap들 중 절대 최고 (absolute highest) Cap를 선택하는 단계, 및 선택된 절대 최고 Cap에 기초하여 랭크를 선택하는 단계를 포함한다.

일 양태에서, 무선 통신 디바이스는, 각각의 톤에 대한 레이어 송신에 대응하는 MIMO 채널 매트릭스를 계산하는 수단, MIMO 채널 매트릭스에 기초하여 각각의 톤에 대한 신호-대-잡음 비 (SNR) 를 계산하는 수단, 각각의 레이어 송신에 대한 유효 SNR을 생성하기 위해 각각의 톤에 대한 SNR을 매핑하는 수단, Cap₁, Cap₂, Cap₃, Cap₄로 표시되며, 유효 SNR에 대응하는 가산 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 용량들을 계산하는 수단, 최고 Cap들 중 절대 최고 Cap를 선택하는 수단, 및 선택된 절대 최고 Cap에 기초하여 랭크를 선택하는 수단을 포함한다.

일 양태에서, 프로세서가 랭크 예측의 방법을 실행하도록 프로그래밍되며, 상기 방법은, 각각의 톤에 대한 레이어 송신에 대응하는 MIMO 채널 매트릭스를 계산하는 단계, MIMO 채널 매트릭스에 기초하여 각각의 톤에 대한 신호-대-잡음 비 (SNR) 를 계산하는 단계, 각각의 레이어 송신에 대한 유효 SNR을 생성하기 위해 각각의 톤에 대한 SNR을 매핑하는 단계, Cap₁, Cap₂, Cap₃, Cap₄로 표시되며, 유효 SNR에 대응하는 가산 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 용량들을 계산하는 단계, 최고 Cap들 중 절대 최고 Cap를 선택하는 단계, 및 선택된 절대 최고 Cap에 기초하여 랭크를 선택하는 단계를 포함한다.

일 양태에서, 랭크 예측의 방법을 수록한 컴퓨터 판독가능 매체로서, 상기 방법은, 각각의 톤에 대한 레이어 송신에 대응하는 MIMO 채널 매트릭스를 계산하는 단계, MIMO 채널 매트릭스에 기초하여 각각의 톤에 대한 신호-대-잡음 비 (SNR) 를 계산하는 단계, 각각의 레이어 송신에 대한 유효 SNR을 생성하기 위해 각각의 톤에 대한 SNR을 매핑하는 단계, Cap₁, Cap₂, Cap₃, Cap₄로 표시되며, 유효 SNR에 대응하는 가산 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 용량들을 계산하는 단계, 최고 Cap들 중 절대 최고 Cap를 선택하는 단계, 및 선택된 절대 최고 Cap에 기초하여 랭크를 선택하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다양한 양태들 및 실시형태들은 아래에서 더 상세히 설명된다.

도면의 간단한 설명

본 발명의 특성 및 본질은 도면과 함께 취해졌을 때 아래에 진술된 상세한 설명으로부터 더 명백하게 될 것이며, 도면에서, 동일한 참조 부호는 동일한 대상을 나타낸다.

도 1은 종래의 SCW 송신기를 도시한다.

도 2는 일 실시형태에 따른 랭크 예측을 갖는 SCW 송신기를 도시한다.

도 3은 일 실시형태에 따른, M_T＝4, M＝2, B＝1에 의한 순환 멀티플렉싱 (circular multiplexing) 을 도시한다.

도 4는 일 실시형태에 따른, M_T＝4, M＝2, B＝1에 의한 블록-순환 멀티플렉 싱을 도시한다.

도 5는 일 실시형태에 따른 랭크 예측에 기초하는 용량에 대한 블록도를 도시한다.

상세한 설명

여기에서 "예시적인" 이라는 용어는 "예, 예시, 또는 예증으로서 제공되는"의 의미로 사용된다. "예시적인" 것으로서 여기에서 설명되는 임의의 실시형태 또는 설계는 다른 실시형태에 비하여 반드시 바람직하거나 유리한 것으로서 해석할 필요는 없다.

여기에서 설명된 성능 기초 랭크 예측에 대한 기술은, 코드 분할 다중 액세스 (CDMA) 시스템, 광대역 CDMA (WCDMA) 시스템, 직접 시퀀스 CDMA (DS-CDMA) 시스템, 시간 분할 다중 액세스 (TDMA) 시스템, 주파수 분할 다중 액세스 (FDMA) 시스템, 고속 다운링크 패킷 액세스 (HSDPA) 시스템, 직교 주파수 분할 멀티플렉싱 (OFDM) 기반 시스템, 직교 주파수 분할 다중 액세스 (OFDMA) 시스템, 단일-입력 단일-출력 (SISO) 시스템, 다중-입력 다중-출력 (MIMO) 시스템 등과 같은 다양한 통신 시스템들에 대해 사용될 수도 있다.

OFDM은, 전체 시스템 대역폭을 다중의 (NF) 직교 서브대역들로 효과적으로 파티셔닝 (partition) 하는 멀티-캐리어 변조 기술이다. 또한, 이러한 서브대역들은 톤, 서브캐리어, 빈 (bin), 및 주파수 채널로 지칭된다. OFDM에 관하여, 각각의 서브대역은 데이터와 함께 변조될 수도 있는 각각의 서브캐리어와 관련된다. 최대 NF개의 변조 심볼들이 각각의 OFDM 심볼 주기에서 NF개의 서브대역 들을 통해 송신될 수도 있다. 송신 이전에, 이러한 변조 심볼들은, NF-포인트 인버스 퓨리에 변환 (IFFT) 을 사용하여 시간-도메인으로 변환되어, NF개의 칩들을 포함하는 "변환된" 심볼을 획득한다.

SCW 설계는 MCW 설계의 결점을 극복한다. 그러나, SCW 모드는, 높은 K-펙터를 갖는 공간적으로 상관된 채널들 또는 가시선 (LOS) 채널들에서 MCW 레이트를 지원할 수 없다. 양자의 이러한 시나리오들은 채널 랭크에서의 손실 또는 채널 조건 수에서의 증가 및 증가된 인터-레이어 간섭을 초래한다. 이것은 각각의 공간 레이어에 대한 유효 SNR을 극적으로 낮춘다. 따라서, 각각의 레이어에 의해 지원된 데이터 레이트는 낮아지며, 이는 전체 데이터 레이트를 낮춘다. "유효 SNR" 은 전체 톤에 걸쳐 평균된 SNR들의 기하학적 평균에 (대체로) 비례한다.

인터-레이어 간섭을 감소시키는 일 방식은 낮은-랭크 채널들에서 송신되는 공간 레이어의 수를 줄이고, 인터-레이어 간섭과 MIMO 이득을 트레이드-오프하는 것이다. 예를 들어, 4로부터 3으로 송신되는 레이어의 수를 줄이는 것은, 즉, 4로부터 3으로 랭크를 감소시키는 것은, 3개의 레이어들에 대한 유효 SNR을 극적으로 증가시킬 수 있고, 그에 따라 각각의 레이어에 의해 지원되는 데이터 레이트를 증가시킬 수 있다. 최종적인-효과는, 사실상 3개-레이어 송신이 4개-레이어 송신과 비교하여 더 높은 스펙트럼 효율을 가질 수 있다는 것이다.

일 실시형태에서, SCW 설계는 인터-레이어 간섭과 MIMO 이득을 효과적으로 트레이드 오프하여 전체 스펙트럼 효율을 최대화한다. 이것은 랭크 예측을 통해 달성되며, 여기서, 수신기는, 채널 랭크를 매칭하기 위한 캐리어-품질-대-간섭 (CQI) 이외에 송신을 위한 레이어의 최적의 수를 피드백한다.

종래의 SCW 송신기

도 1은 종래의 SCW 송신기 (100) 을 도시한다. 비트들 (102) 은, 레이트 예측 알고리즘 (112) 에 의해 특정된 패킷 포맷 (PF; 108, 110) 에 의존하여 터보-인코딩 (104) 되고 QAM 매핑된다 (106). 인코딩은 단일-입력 단일-출력 (SISO) 설계와 동일하다. 그 후, 코딩된 심볼들은 M_T개의 레이어 (116) 에 디멀티플렉싱되고 (114), 그 후, M_T개의 OFDM 변조기 (120) 및 안테나 (122) 에 공간적으로 매핑된다 (118). 그 후, 각각의 송신 안테나에 대한 OFDM 프로세싱은, SISO와 동일한 방식으로 진행되고, 그 후 그 신호들은 MIMO 무선 채널로 런칭 (launch) 된다. 레이트 예측 알고리즘은 매 5msec마다 수신기 (126) 로부터의 4-비트 CQI 피드백 (124) 을 이용한다. CQI는 수신기에서 측정된 유효 SNR/공간 레이어의 측정치이다. 공간 매핑은, 각각의 레이어에 대한 SNR이 유사하다는 것을 보장하기 위한 방식으로 수행된다. 상술된 바와 같이, 이러한 설계의 성능은 낮은 랭크 채널에서 손상을 받는다.

랭크 예측을 갖는 SCW 송신기

일 실시형태에 따르면, 랭크 예측을 갖는 단일 코드 워드 (SCW) 설계가 설명된다. 강인한 (robust) 랭크 예측에 대한 알고리즘이 아래에서 제공된다. SNR＜15dB (사용자들 중 90%) 에 있어서, 낮은 복잡도 MMSE 수신기 & 랭크 예측을 갖는 SCW 설계는, 연속하는 간섭 소거 (SIC) 를 갖는 다중 코드 워드 (MCW) 설계와 유사하다. MCQ가 채널 추정 에러에 대해 더 민감하므로, HARQ 없는 SCW가 MCW보다 더 양호하다. 이러한 펙터들은, MCW와 비교하여 더 작은 구현 복잡도 및 오버헤드로 인해 SCW를 MIMO에 대해 매력적이게 한다.

15dB와 20dB 사이의 SNR (사용자들 중 10%) 에 있어서, SCW와 MCW 사이의 성능 갭 (gap) 은 로우 K 채널에 대해 1.0dB 및 하이 K 채널에 대해 2dB 내지 5dB 이하이다. 하이 K 채널들에 있어서, 높은 SNR에서의 성능 열화는 듀얼 분극화 안테나 (dual polarized antenna) 를 이용함으로써 1dB 내지 2dB로 낮아진다. 실제로, SCW 설계는 높은 SNR에서도 MCW 설계의 2dB내에 있다. HARQ의 부재시에, MCW의 성능은, 채널 추정 에러에 대한 SIC의 증가된 민감도로 인해 SNR＜15dB에서 SCW보다 더 악화된다.

도 2는 일 실시형태에 따른 랭크 예측을 갖는 SCW 송신기를 도시한다. 비트들 (202) 은, 레이트 예측 알고리즘 (212) 에 의해 특정된 패킷 포맷 (PF; 208, 210) 에 의존하여 터보-인코딩되고 (204) QAM 매핑된다 (206).

일 실시형태에서, 코딩된 심볼들은, 그 후, M개의 스트림들 (216) 또는 레이어들 (1≤M≤M_T) 로 디멀티플렉싱되며 (214), 여기서, M (228) 은, 5-비트 CQI (224) 이외에, 매 5m-sec 마다 수신기 (226) 피드백에 의해 특정된 2-비트 정수이고, 1≤M≤M_T이다. 그 후, M개의 스트림들 (216) 은 M_T개의 OFDM 변조기 (220) 및 M_T개의 안테나 (222) 에 공간 매핑된다 (218).

공간 매핑

공간 매핑기 (프리코더 (precoder); 218) 는, 각각의 OFDM 톤 k에 대해, M_T개의 안테나상으로 M개의 심볼들을 매핑하는 M_T×M 매트릭스 P(k) 이다. 프리코더에 대해 수개의 선택들이 존재할 수 있다. M_R×M_T MIMO 채널 H(k) 를 고려한다. 프리코더 매트릭스는, 균등한 채널 매트릭스 H(k)P(k) 가 H(k) 와 비교하여 개선된 주파수 선택도를 갖도록 선택될 수 있다. 증가된 주파수 선택도는 디코더에 의해 이용되어 주파수 다이버시티 이득을 획득할 수 있다.

일 실시형태에서, 프리코더 매트릭스는,

와 같은 순열 (permutation) 매트릭스이며, 여기서,

는 항등 매트릭스

의 M열로부터 유도된 M_T×M 서브-순열 매트릭스이고, B는 균등한 채널의 주파수 선택도를 제어하기 위한 파라미터이다.

일 실시형태에 따르면, M_T＝4, M＝2인 경우,

이다.

B＝1에 있어서, 이것은, 도 3에 도시된 바와 같이 2개의 레이어들을 갖는 순환 멀티플렉싱 전략을 유도하며, 도 3에서, 수직-라인 박스 (302) 는 레이어 1로부터의 심볼들에 대응하고, 수평-라인 박스 (304) 는 레이어 2로부터의 심볼들에 대응한다. 도 3은 M_T＝4, M＝2, B＝1에 의한 순환 멀티플렉싱을 도시한다. 수직축 (306) 은 안테나를 나타낸다. 수평축 (308) 은 톤을 나타낸다.

B＝4에 있어서, 이것은, 도 4에 도시된 바와 같이 2개의 레이어들을 갖는 블록-순환 멀티플렉싱 전략을 유도하며, 도 4에서, 수직-라인 박스 (402) 는 레이어 1로부터의 심볼들에 대응하고, 수평-라인 박스 (404) 는 레이어 2로부터의 심볼들에 대응한다. 도 4는 M_T＝4, M＝2, B＝4에 의한 블록-순환 멀티플렉싱을 도시한다. 수직축 (406) 은 안테나를 나타낸다. 수평축 (408) 은 톤을 나타낸다.

B에서의 증가는 균등한 채널의 주파수 민감도에서의 감소를 초래하며, 이는 약한 코드가 이용될 때 바람직할 수도 있다. 또한, 파라미터 B는 채널 인터리버 (interleaver) 선택에 민감하므로, 파라미터 B는 추후에 최적화될 수도 있다.

순환 멀티플렉싱은 채널 딜레이 확산에 관계없이 주파수 다이버시티를 개선시킨다. 강한 터보 코드의 존재시에, (M＝1인) CM의 성능은 공간-시간 송신 다이버시티 (STTD) 에 근접한다. 그러나, 약한 콘볼루션 코드들을 이용하는 제어 채널들 또는 매우 높은 PF들에 있어서, STTD는 CM보다 현저하게 성능이 뛰어날 수 있다.

일 실시형태에서, 프리코더 매트릭스는,

와 같이 일반화된 딜레이 다이버시티 매트릭스이며, 여기서,

는 M_T×M_T DFT 매트릭스의 M열로부터 획득된 M_T×M 서브-DFT 매트릭스이고,

는,

에 의해 제공된 (j,j)번째 엔트리를 갖는 M_T×M_T 대각 매트릭스이다.

파라미터 δ는, 채널의 주파수 선택도를 또한 제어하는 딜레이-파라미터이고, N은 OFDM 톤의 수이다. M＝1에 있어서, 상기 프리코딩 매트릭스는 "순수한" 딜레이 다이버시티를 구현한다는 것을 알 수 있다. 딜레이 다이버시티의 성능은 순환 멀티플렉싱 (및 STTD) 보다 확실히 더 악화되고, 높은 PF에 대한 LOS 채널 조건에서 불량한 성능을 갖는다. 딜레이 다이버시티를 사용하는 유일한 이점은, 매우 낮은 SNR (SNR＜-5dB) 에서 및 높은 이동도 (＞120kmph) 에 대한 개선된 SISO 채널 추정 이득으로부터 이익을 얻는 것이다. 이러한 채널 시나리오들에서, 순환 멀티플렉싱은 SISO 채널 추정 이득으로부터 이익을 얻지 못할 수 있다.

패킷 포맷

현재의 SISO 설계는 스펙트럼 효율도 [0.5, 1, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 4.0] bps/Hz를 갖는 7개의 PF들을 사용한다. 하나의-레이어 송신을 이용하는 SCW 설 계에서, 스펙트럼 효율도 (SE) 에서의 이러한 입도 (granularity) 는 충분해야 한다. 그러나, 4개의 모든 레이어들이 송신을 위해 사용되는 경우, 이것은 2 내지 4bps/Hz와 비슷한 SE 입도를 갖는 [2, 4, 6, 8, 10, 12, 16] bps/Hz의 스펙트럼 효율도로 전환한다. 이러한 사용자들이 그들의 획득가능한 SE보다 훨씬 더 낮은 데이터 레이트에서의 송신에 제약되므로, 이러한 코오스 (coarse) 입도의 결과는 데이터 레이트에서의 손실이다. 각각의 레이어에서의 레이트가 독립적으로 조정될 수 있으므로, SIC를 갖는 MCW 설계가 이러한 입도 문제를 갖지 않으며, 전체적으로 더 정밀한 스펙트럼 효율 입도를 초래한다는 것을 알 수 있다.

표 1은 일 실시형태에 따른 랭크 예측을 갖는 SCW 설계에 대한 패킷 포맷을 도시한다. 표 1은 제 1 내지 제 6 송신물을 타겟팅하는 SE들을 가진 PF들을 나타낸다. 0.5bps/Hz/레이어로부터 4.25bps/Hz/레이어까지의 범위인 레이어당-SE을 가진 16개의 PF들이 제공되며, 제 1 송신물에서는 0.25bps/Hz/레이어 증분이 타겟팅된다. 제 3 송신물을 타겟팅하는 경우, 획득가능한 최대 레이어당-SE는 1.42bps/Hz/레이어이다. 1.42bps/Hz/레이어와 2.13bps/Hz/레이어 사이의 SE는 제 2 송신물을 타겟팅함으로써 달성될 수 있고, 2.13bps/Hz/레이어 보다 더 큰 SE는 제 1 송신물을 타겟팅함으로써 달성될 수 있으며, 여기서, HARQ 이점은 감소한다.

또 다른 실시형태에서, 더 높은 SE가 제 3 송신물을 타겟팅함으로써 달성될 수 있도록, SE/레이어＞4.25 bps/Hz를 가진 더 많은 PF 번호들이 부가될 수도 있으며, HARQ 이득으로부터 이익을 얻는다. 그러한 경우, 6-비트 CQI는 PF 입도가 캡쳐 (capture) 되는 것을 보장하는데 필요할 수도 있다.

용량 기반 랭크 예측 알고리즘

도 5는 일 실시형태에 따른 용량 기반 랭크 예측에 대한 블록도를 도시한다. k번째 톤에 있어서, H(k)P₄(k) (502) 내지 H(k)P₁(k) (508) 은, 각각, MMSE (512) 내지 MMSE (518) 에 입력된다. MMSE (512) 내지 MMSE (518) 는, 각각, SNR₄(k) (522) 내지 SNR₁(k) (528) 을 생성한다. SNR₄(k) (522) 내지 SNR₁(k) (528) 은, 각각, Cap 매핑기 (532) 내지 Cap 매핑기 (538) 에 입력된다. Cap 매핑기 (532) 내지 Cap 매핑기 (538) 는, 각각, EffSNR₄ (542) 내지 EffSNR₁ (548) 및 Cap₄ (552) 내지 Cap₁ (558) 을 생성한다. Cap₄ (552) 내지 Cap₁ (558) 는 결정 유닛 (570) 에 입력된다. 결정 유닛 (570) 은 랭크 (572) 를 생성한다.

EffSNR₄ (542) 내지 EffSNR₁ (548) 및 랭크 (572) 는 선택 & 양자화 유닛 (574) 에 입력된다. 선택 & 양자화 유닛 (574) 은 5-비트 CQI (576) 를 생성한다.

일 실시형태에 따르면, 용량 기반 랭크 예측 알고리즘은 다음과 같이 작동한다.

1. 각각의 톤에서, {1, 2, 3, 4} 레이어 송신에 대응하는 4x4, 4x3, 4x2 및 4x1 MIMO 채널 매트릭스들, H(k)P₁(k), H(k)P₂(k), H(k)P₃(k) 및 H(k)P₄(k) 가 계산된다. MMSE 수신기라고 가정하면, {1, 2, 3, 4} 레이어 송신에 대한 사후-프로세싱 (post-processing) SNR들, SNR₁(k), SNR₂(k), SNR₃(k), SNR₄(k) 는 각각의 톤에 대해 다음과 같이 계산된다.

QRM-MLD 또는 IDD와 같은 다른 수신기를 가정하면, 사후-프로세싱 SNR들은 상이한 방식으로 계산될 것이다.

2. 그 후, 제약되지 않은-용량 매핑이 이용되어 {1, 2, 3, 4} 레이어 송신에 대해, 모든 톤들에 걸쳐 평균된 유효-SNR을 생성하며, 그것들을 EffSNR₁, EffSNR₂, EffSNR₃, EffSNR₄로 나타낸다. 유효 SNR들에 대응하는 가산 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 용량들은, Cap₁, Cap₂, Cap₃, Cap₄로 나타낸다.

3. 최적의 랭크/레이어는, 종합 (over-all) 스펙트럼 효율도, 즉,

를 최대화하도록 선택된다. 그 후, 5-비트 CQI는 피드백되며, 여기서,

이다.

가산 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 용량을 계산하는 공지된 기술들이 이용될 수도 있다는 것은 당업자에게는 명백할 것이다.

여기에서 설명된 기술은 다양한 OFDM-기반 시스템들뿐만 아니라 다른 시스템들에 대해서도 사용될 수도 있다. 여기에서 설명된 랭크 예측 기술들은 다양한 수단에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이들 기술들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 그들의 조합으로 구현될 수도 있다. 하드웨어 구현에 있어서, 간섭 제어를 수행하기 위해 사용되는 프로세서 유닛은, 하나 이상의 주문형 집적회로 (ASIC), 디지털 신호 프로세서 (DSP), 디지털 신호 프로세싱 디바이스 (DSPD), 프로그램가능 로직 디바이스 (PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이 (FPGA), 프로세서, 제어기, 마이크로-제어기, 마이크로프로세서, 여기에서 설명된 기능을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛, 또는 그들의 조합내에서 구현될 수도 있다.

소프트웨어 구현에 있어서, 간섭 제어 기술은 여기에서 설명된 기능을 수행하는 (예를 들어, 절차, 함수 등과 같은) 모듈로 구현될 수도 있다. 소프트웨어 코드는 메모리 유닛에 저장되고 프로세서에 의해 실행될 수도 있다. 메모리 유닛은 프로세서내에서, 또는 프로세서의 외부에서 구현될 수도 있으며, 이 경우, 당업계에 공지된 바와 같은 다양한 수단을 통해 프로세서에 통신적으로 커플링될 수 있다.

개시된 실시형태의 이전의 설명은 당업자가 본 발명을 수행 또는 사용할 수 있도록 제공된다. 이들 실시형태에 대한 다양한 변형은 당업자에게는 용이하게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리는 본 발명의 사상 또는 범위를 벗어나지 않고 다른 실시형태에 적용될 수도 있다. 따라서, 본 발명은 여기에서 설명된 양태들로 제한하려는 것이 아니라, 여기에 개시된 원리 및 신규한 특성에 부합되는 최광의 범위를 부여하려는 것이다.

Claims (20)

1. 무선 통신 디바이스에서 랭크를 예측하는 방법으로서,

   각각의 톤에 대한 레이어 송신들에 대응하는 MIMO 채널 매트릭스들을 계산하는 단계;

   상기 MIMO 채널 매트릭스들에 기초하여 각각의 톤에 대한 신호-대-잡음 비 (SNR) 를 계산하는 단계;

   각각의 레이어 송신에 대한 유효 SNR을 생성하기 위하여 각각의 톤에 대한 상기 SNR을 매핑하는 단계;

   Cap₁, Cap₂, … Cap_M (M 은 레이어 송신들의 수) 로 표시되며, 상기 유효 SNR에 대응하는 가산 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 용량들을 계산하는 단계;

   스펙트럼 효율이 최대가 되도록, 상기 용량들 중 AWGN Cap 을 선택하는 단계; 및

   상기 선택된 AWGN Cap 에 기초하여 랭크 (rank) 를 선택하는 단계를 포함하는, 랭크 예측 방법.
2. 제 1 항에 있어서,

   상기 선택된 랭크에 기초하여 품질 표시자를 전송하는 단계를 더 포함하는, 랭크 예측 방법.
3. 제 2 항에 있어서,

   상기 품질 표시자는 캐리어-품질-대-간섭 (CQI) 인, 랭크 예측 방법.
4. 제 1 항에 있어서,

   상기 레이어 송신들의 수는 4인, 랭크 예측 방법.
5. 제 1 항에 있어서,

   상기 SNR은,

   

   로서 계산되며,

   k는 k번째 톤이고, P_M(k) 는 M 레이어 송신들에 대한 프리코더 매트릭스이고, H(k) 는 MIMO 채널 매트릭스이며, H(k)P₁(k), H(k)P₂(k), H(k)P₃(k) 및 H(k)P₄(k) 는 {1, 2, 3, 4} 레이어 송신에 대응하는, 랭크 예측 방법.
6. 제 1 항에 있어서,

   상기 매핑 단계는 용량에 관해 제약되지 않는, 랭크 예측 방법.
7. 제 1 항에 있어서,

   상기 선택된 랭크

   

   은

   

   로서 계산되는, 랭크 예측 방법.
8. 제 3 항에 있어서,

   상기 품질 표시자 CQI는,

   

   로서 계산되며,

   EffSNR은 상기 선택된 랭크의 유효 SNR인, 랭크 예측 방법.
9. 각각의 톤에 대한 레이어 송신들에 대응하는 MIMO 채널 매트릭스들을 계산하는 수단;

   상기 MIMO 채널 매트릭스들에 기초하여 각각의 톤에 대한 신호-대-잡음 비 (SNR) 를 계산하는 수단;

   각각의 레이어 송신에 대한 유효 SNR을 생성하기 위하여 각각의 톤에 대한 상기 SNR을 매핑하는 수단;

   Cap₁, Cap₂, … Cap_M (M 은 레이어 송신들의 수) 로 표시되며, 상기 유효 SNR에 대응하는 가산 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 용량들을 계산하는 수단;

   스펙트럼 효율이 최대가 되도록, 상기 용량들 중 AWGN Cap 을 선택하는 수단; 및

   상기 선택된 AWGN Cap 에 기초하여 랭크를 선택하는 수단을 포함하는, 무선 통신 디바이스.
10. 제 9 항에 있어서,

    상기 선택된 랭크에 기초하여 품질 표시자를 전송하는 수단을 더 포함하는, 무선 통신 디바이스.
11. 제 9 항에 있어서,

    상기 레이어 송신들의 수는 2 이상인, 무선 통신 디바이스.
12. 제 10 항에 있어서,

    상기 품질 표시자는 캐리어-품질-대-간섭인, 무선 통신 디바이스.
13. 랭크 예측의 방법을 실행하도록 프로그래밍된 프로세서로서, 상기 프로세서는,

    각각의 톤에 대한 레이어 송신들에 대응하는 MIMO 채널 매트릭스들을 계산하는 수단;

    상기 MIMO 채널 매트릭스들에 기초하여 각각의 톤에 대한 신호-대-잡음 비 (SNR) 를 계산하는 수단;

    각각의 레이어 송신에 대한 유효 SNR을 생성하기 위해 각각의 톤에 대한 상기 SNR을 매핑하는 수단;

    Cap₁, Cap₂, … Cap_M (M 은 레이어 송신들의 수) 로 표시되며, 상기 유효 SNR에 대응하는 가산 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 용량들을 계산하는 수단;

    스펙트럼 효율이 최대가 되도록, 상기 용량들 중 AWGN Cap 을 선택하는 수단; 및

    상기 선택된 AWGN Cap 에 기초하여 랭크를 선택하는 수단을 포함하는, 프로세서.
14. 제 13 항에 있어서,

    상기 선택된 랭크에 기초하여 품질 표시자를 전송하는 수단을 더 포함하는, 프로세서.
15. 제 13 항에 있어서,

    상기 레이어 송신들의 수는 2 이상인, 프로세서.
16. 제 14 항에 있어서,

    상기 품질 표시자는 캐리어-품질-대-간섭인, 프로세서.
17. 랭크 예측의 방법을 수록한 컴퓨터 판독가능 매체로서,

    상기 방법은,

    각각의 톤에 대한 레이어 송신들에 대응하는 MIMO 채널 매트릭스들을 계산하는 단계;

    상기 MIMO 채널 매트릭스들에 기초하여 각각의 톤에 대한 신호-대-잡음 비 (SNR) 를 계산하는 단계;

    각각의 레이어 송신에 대한 유효 SNR을 생성하기 위하여 각각의 톤에 대한 상기 SNR을 매핑하는 단계;

    Cap₁, Cap₂, … Cap_M (M 은 레이어 송신들의 수) 로 표시되며, 상기 유효 SNR에 대응하는 가산 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 용량들을 계산하는 단계;

    스펙트럼 효율이 최대가 되도록, 상기 용량들 중 AWGN Cap 을 선택하는 단계; 및

    상기 선택된 AWGN Cap 에 기초하여 랭크를 선택하는 단계를 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
18. 제 17 항에 있어서,

    상기 방법은 상기 선택된 랭크에 기초하여 품질 표시자를 전송하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 매체.
19. 제 17 항에 있어서,

    상기 레이어 송신들의 수는 2 이상인, 컴퓨터 판독가능 매체.
20. 제 18 항에 있어서,

    상기 품질 표시자는 캐리어-품질-대-간섭인, 컴퓨터 판독가능 매체.

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