KR101088089B1 - 광대역 무선통신시스템에서 스마트 안테나 빔 형성 장치 및방법 - Google Patents

광대역 무선통신시스템에서 스마트 안테나 빔 형성 장치 및방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 광대역 무선통신시스템에서 스마트 안테나 빔 형성에 관한 것으로, 수신되는 프리앰블 신호를 이용해 각 부반송파에 대한 채널계수를 산출하며, 상기 프리앰블 신호 또는 파일럿 신호를 이용해 평균 잡음전력을 산출하여 출력하는 채널 및 잡음전력 산출기와, 전체 주파수 대역을 복수의 서브대역들로 분할하고, 상기 각 부반송파에 대한 채널계수 및 상기 평균 잡음전력을 이용해 상기 복수의 서브대역들의 각각에 대해 상기 서브대역내 중심 부반송파의 대표 빔계수를 산출하여 출력하는 대표 빔계수 산출기와, 상기 대표 빔계수 산출기로부터의 복수의 대표 빔계수들 사이를 선형 보간(linear interpolation)하여 상기 서브대역내 중심 부반송파들 사이의 나머지 부반송파들에 대한 빔계수들을 생성하는 선형보간기를 포함한다. 이와 같은 본 발명은 톤(tone) 별로 수행하던 MMSE 연산을 서브대역(sub-band)별로 수행함으로써 연산량(복잡도)을 현저히 감소시킬 수 있는 이점이 있다.
스마트 안테나, SDMA, 빔계수, MMSE, 선형 보간

Description

광대역 무선통신시스템에서 스마트 안테나 빔 형성 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING SMART ANTENNA BEAMS IN BROADBAND WIRELESS COMMUNICATION SYSTEM}
도 1은 통상적인 공간분할다중억세스(SDMA) 방식을 지원하는 셀룰러 시스템을 도시하는 도면.
도 2는 802.16 OFDMA 시스템의 하향링크 및 상향링크 프레임 구조를 도시하는 도면.
도 3은 매 톤(tone)마다 MMSE 연산을 수행하는 빔계수 산출 알고리즘을 개념적으로 도시하는 도면.
도 4는 본 발명에 따라 복수의 서브대역들로 분할되는 SDMA 전체 주파수 대역을 도시하는 도면.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 공간분할다중억세스(SDMA) 방식을 사용하는 OFDM 통신시스템에서 수신기의 구성을 도시하는 도면.
도 6은 도 5에서 설명된 대표 빔계수 산출기(519)의 상세 동작을 보여주는 도면.
도 7은 도 5에서 설명된 선형 보간기(529)의 상세 동작을 보여주는 도면.
도 8은 본 발명에 따른 빔계수 선형 보간 알고리즘의 개념을 보여주는 도면.
도 9는 본 발명(MMSE(per-Bin)과 종래기술(MMSE(per-Tone)의 성능을 비교한 그래프.
본 발명은 광대역 무선통신시스템에서 스마트 안테나 빔 형성 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 안테나 빔 계수(beam weight) 계산에 따른 연산량을 줄이기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
통상적으로, 차세대 통신시스템인 4세대(4th Generation) 통신시스템에서는 약 100Mbps의 전송속도를 가지는 다양한 서비스 품질(QoS : Quality of Service)을 가지는 서비스들을 사용자들에게 제공하기 위한 활발한 연구가 진행되고 있다. 현재 3세대(3rd Generation) 통신시스템은 일반적으로 비교적 열악한 채널 환경을 가지는 실외에서는 약 384Kbps의 전송속도를 지원하며, 비교적 양호한 채널 환경을 가지는 실내에서는 최대 2Mbps 정도의 전송속도를 지원한다.
한편, 무선 근거리 통신 네트워크(LAN : Local Area Network) 시스템 및 무선 도시 지역 네트워크(MAN : Metropolitan Area Network) 시스템은 일반적으로 20Mbps ~ 50Mbps의 전송속도를 지원한다. 상기 무선 MAN 시스템은 그 서비스 영역(coverage)이 넓고, 고속의 전송 속도를 지원하기 때문에 고속 통신 서비스 지원에 는 적합하나, 사용자(Subscriber Station)의 이동성을 전혀 고려하지 않은 시스템이다. 따라서, 현재 4세대 통신시스템에서는 비교적 높은 전송속도를 보장하는 무선 LAN시스템 및 무선 MAN 시스템에 이동성(mobility)과 QoS를 보장하는 형태로 연구가 활발하게 진행되고 있다.
상기 무선 MAN 시스템의 물리채널(Physical channel)에 직교주파수분할다중(OFDM : Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 방식 및 직교주파수분할다중접속(OFDMA : Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 방식을 적용한 것이 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.16 시스템이다. 즉, 상기 IEEE 802.16 시스템은 다수의 부반송파(sub-carrier)들을 사용하여 물리채널 신호를 송신함으로써 고속 데이터 전송을 실현한다.
한편, 상기 IEEE 802.16 시스템에서는 AAS(Adaptive Antenna System : 적응 안테나 시스템)모드와 non-AAS 모드를 하나의 프레임 내에서 지원하기 위한 규격들이 마련되어 있다. 상기 AAS 모드를 시스템에 적용하는 이유는 크게 두 가지로 나누어진다. 첫째는 셀 용량 증대이고, 둘째는 셀 커버리지 증가이다.
즉, 상기 적응 안테나 시스템(AAS)은 셀 커버리지(coverage) 영역을 어레이 안테나를 이용하여 지속적으로 탐지하여 가변하는 무선 채널 환경에 적응적으로 빔 패턴을 형성하는 시스템이다. 예를들어, 단말이 1개이며 간섭이 존재하지 않는 경우, 적응 안테나 시스템은 단말의 움직임을 따라가는 효과적인 안테나 패턴을 생성함으로써 단말의 움직임에 적응적으로 대응한다. 이 때 안테나 패턴은 단말 방향으로 언제나 최고의 이득을 보이는 패턴이 된다. 이러한 적응 안테나 시스템을 이용 하여 공간분할다중억세스(SDMA : Spatial Division Multiple Access) 시스템을 구현할 수 있다. 즉, N개의 단말들이 존재한다면 각각의 단말 방향으로 N개의 빔(Beam)들을 생성할 수 있다.
도 1은 통상적인 공간분할다중억세스(SDMA) 방식을 지원하는 셀룰러 시스템을 도시하고 있다.
도시된 바와 같이, 기지국(101)은 1번 빔(Beam)(102)으로 전송되는 1번 공간채널과 2번 빔(103)으로 전송되는 2번 공간채널을 형성하고 있다. 이때, 상기 1번 공간채널과 2번 공간채널은 동일한 주파수 및 시간 자원을 사용한다. 이와 같이, 하향링크에서 동일 자원을 사용하는 복수의 빔들을 형성하기 위해서는 상향링크 채널 정보를 필요로 한다. 따라서, 기존의 IEEE 802.16 OFDMA 시스템에서는 해당 빔(beam)에 대한 채널상태를 측정하기 위한 프리앰블 심볼을 하향링크와 상향링크에 추가하고 있다.
도 2는 802.16 OFDMA 시스템의 하향링크 및 상향링크 프레임 구조를 도시하고 있다.
도시된 바와 같이, 각각의 하향링크 버스트와 상향링크 버스트의 앞에 AAS 프리앰블을 전송함을 알 수 있다. 기지국은 하향링크 빔 형성을 위해서 상향링크 AAS 프리앰블을 통해 채널을 추정하고 추정된 채널 정보를 이용하여 빔을 형성한다. 이때, 빔에 의해 형성된 공간 채널은 도 1에 도시된 바와 같이 서로 공간적으로 분리되어 있기 때문에, 동일한 주파수 및 시간 자원을 공유해도 서로 간섭이 크지 않다. 따라서, 공간 채널마다 시스템이 허용하는 주파수 및 시간 자원을 모두 활용할 수 있다.
한편, 빔 형성을 위한 빔 계수(beam weight)는 각 부반송파에 대해, 각 송신 안테나에 대해 그리고 각 사용자에 대해 계산되어야 한다. 이하 종래기술에 따른 빔 형성(Beamforming) 알고리즘에 대해 살펴보기로 한다.
먼저, m번째 센서(또는 안테나)로 수신된 k번째 톤(tone)에 대한 신호를 나타내면 하기 수학식 1과 같다.
Figure 112005010483779-pat00001
여기서, U는 동일 주파수에 할당된 사용자의 수를 나타내고, M은 어레이 안테나를 구성하는 개별 안테나의 수를 나타내며, Hu,m(fk)는 m번째 안테나로 수신된 u번째 사용자의 k번째 톤에 대한 채널 계수(channel coefficient 또는 channel signature)를 나타내고, su(fk)는 u번째 사용자의 k번째 톤에 실린 데이터 신호를 나타내며, zm(fk)는 m번째 안테나에서의 k번째 톤에 대한 잡음(thermal noise)을 나타낸다.
상기 수학식 1에서 사용자의 수 U가 1일 경우, 수신신호 Ym(fk)는 non-SDMA 모드에서의 수신신호가 될 수 있고, SDMA 운용에서 동일 대역을 사용하는 사용자의 수가 1인 경우의 수신신호가 될 수 있다.
한편, M개의 안테나들을 통해 수신되는 수신신호의 벡터는 하기 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112005010483779-pat00002
여기서, Ym(fk)는 m번째 안테나에 수신된 k번째 톤에 대한 신호를 나타내고, Hm,u(fk)는 m번째 안테나로 수신된 u번째 사용자의 k번째 톤에 대한 채널 계수(channel signature)를 나타내며, su(fk)는 u번째 사용자의 k번째 톤에 실린 데이터 신호(data signal)를 나타낸다.
잘 알려진 바와 같이, OFDMA-SDMA 검출(detection)의 최적 솔루션(optimum solution)은 ML(Maximum Likelihood) 알고리즘이다. 그러나, 계산 복잡도(computational complexity)가 너무 크기 때문에 구현이 사실상 불가능하다. 그래서, 준최적(sub-optimum) 알고리즘으로 알려진 MMSE(Minimum Mean Squared Error) 알고리즘을 사용하고 있다. 상기 MMSE 알고리즘에 대해 살펴보면 다음과 같다.
먼저, u번째 사용자에 대해 어레이 결합(array combining)을 수행하는 경우, 수신 SDMA 신호는 하기 수학식 3과 같다.
Figure 112005010483779-pat00003
여기서, Wu,m(fk)는 m번째 안테나에 수신된 u번째 사용자의 k번째 톤에 적용된 빔계수(beam weight)를 나타낸다.
한편, 모든 사용자들에 대해 어레이 결합(또는 안테나 결합)을 수행하는 경우, 수신 SDMA 벡터는 하기 수학식 4와 같다.
Figure 112005010483779-pat00004
여기서, Wu,m(fk)는 m번째 안테나에 수신된 u번째 사용자의 k번째 톤에 적용된 빔계수를 나타낸다.
상기 수학식 4에서 정의한 OFDMA-SDMA 필터 매트릭스 W(fk)의 u번째 열(column)은 u번째 사용자에 대한 SDMA 필터에 해당한다. 한편, 상기 채널 계수 매트릭스 H(fk)는 AAS 프리앰블(preamble)로부터 추정된 채널값
Figure 112005010483779-pat00005
을 사용한다.
이때, 상기 어레이 결합(antennal combining)에 적용된 MMSE 빔계수 매트릭스(weighting matrix)는 하기 수학식 5와 같이 산출된다.
Figure 112005010483779-pat00006
여기서, H(fk)는 k번째 톤에 대한 MㅧU 채널 계수 매트릭스(channel signature matrix)로, 상기 수학식 2에 나타낸 바와 같다.
Figure 112005010483779-pat00007
는 허미시안(Hermitian) 매트릭스 연산을 나타내며,
Figure 112005010483779-pat00008
는 평균 잡음전력(noise variation)을 나타내고, I는 M×M 항등 행렬(identity matrix)을 나타내며,
Figure 112005010483779-pat00009
은 역(inverse) 매트릭스 연산을 나타낸다.
상술한 바와 같이, 종래기술에 따르면, 매 톤(부반송파)마다 MMSE 연산을 수행한다. 도 3은 매 톤(tone)마다 MMSE 연산을 수행하는 빔계수 산출 알고리즘을 개념적으로 도시한 것이다. 상기 수학식 5는 모든 안테나들에 대한 fk번째 톤의 빔계수들을 산출하기 위한 것으로, 전체 864×M(M 안테나 개수)개의 톤들에 대한 빔계수들을 산출하기 위해서는 864번의 MMSE 연산을 수행해야 한다. 이 경우, 864번의 직접 매트릭스 역(DMI : direct matrix inverse) 연산이 요구된다. 알려진 바와 같이, M×M 매트릭스를 DMI 연산하기 위해서
Figure 112005010483779-pat00010
의 연산량이 필요하다. 즉, 종래기술은 어레이 사이즈가 증가할수록 빔계수 산출 연산량은 급수적으로 증가하는 문제점이 있다. 따라서, 상기 수학식 5에 따른 빔계수 산출 연산량을 줄이기 위한 방안이 요구되고 있다.
따라서, 본 발명의 목적은 스마트 안테나를 사용하는 광대역 무선통신시스템에서 안테나 빔 계수 산출에 따른 연산량을 줄이기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 복수의 공간채널들을 지원하는 광대역 무선통신시스템에서 안테나 빔 계수 산출에 따른 연산량을 줄이기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 복수의 공간채널들을 지원하는 광대역 무선통신시스템에서 서브대역별로 대표 빔계수를 산출하고, 나머지 부반송파들에 대한 빔계수들은 선형 보간을 통해 산출하기 위한 장치 및 방법을 제공함에 있다.
상기 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제1견지에 따르면, 적어도 하나의 공간채널을 사용하는 광대역 무선통신시스템에서 스마트 안테나 빔 형성 장치에 있어서, 전체 주파수 대역을 복수의 서브대역들로 분할하고, 상기 복수의 서브대역들의 각각에 대해 상기 서브대역내 중심 부반송파의 대표 빔계수를 산출하여 출력하는 대표 빔계수 산출기와, 상기 대표 빔계수 산출기로부터의 복수의 대표 빔계수들 사이를 선형 보간(linear interpolation)하여 상기 서브대역내 중심 부반송파들 사이의 나머지 부반송파들에 대한 빔계수들을 생성하는 선형보간기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제2견지에 따르면, 적어도 하나의 공간채널(spatial channel)을 지원하는 광대역 무선통신시스템에서 스마트 안테나 빔 형성 장치에 있어서, 수신되는 프리앰블 신호를 이용해 각 부반송파에 대한 채널계수를 산출하며, 상기 프리앰블 신호 또는 파일럿 신호를 이용해 평균 잡음전력을 산출하여 출력하는 채널 및 잡음전력 산출기와, 전체 주파수 대역을 복수의 서브대역들로 분할하고, 상기 각 부반송파에 대한 채널계수 및 상기 평균 잡음전력을 이용해 상기 복수의 서브대역들의 각각에 대한 상기 서브대역내 중심 부반송파의 대표 빔계수를 산출하여 출력하는 대표 빔계수 산출기와, 상기 대표 빔계수 산출기로부터의 복수의 대표 빔계수들 사이를 선형 보간(linear interpolation)하여 상기 서브대역내 중심 부반송파들 사이의 나머지 부반송파들에 대한 빔계수들을 생성하는 선형보간기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제3견지에 따르면, 적어도 하나의 공간채널을 사용하는 광대역 무선통신시스템에서 스마트 안테나 빔 형성 방법에 있어서, 전체 주파수 대역을 복수의 서브대역들로 분할하고, 상기 복수의 서브대역들의 각각에 대해 상기 서브대역내 중심 부반송파의 대표 빔계수를 산출하는 과정과, 상기 산출된 복수의 대표 빔계수들 사이를 선형 보간(linear interpolation)하여 상기 서브대역내 중심 부반송파들 사이의 나머지 부반송파들에 대한 빔계수들을 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면의 참조와 함께 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다.
이하 본 발명은 복수의 공간채널들을 지원하는 광대역 무선통신시스템에서 서브대역별로 대표 빔계수를 산출하고, 나머지 부반송파들에 대한 빔계수들은 선형 보간을 통해 산출하기 위한 방안에 대해 살펴보기로 한다. 이 경우, 서브대역당 한번의 DMI(Direct matrix inverse)연산이 필요하기 때문에 빔 계수 산출에 따른 연산량을 현저히 줄일 수 있다.
그러면, 이하 빔계수 산출에 따른 연산량을 줄이기 위한 알고리즘에 대해 구체적으로 살펴보기로 한다.
도 4는 본 발명에 따라 복수의 서브대역들로 분할되는 SDMA 전체 주파수 대역을 도시한 것이다.
도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 SDMA 전체 대역은 G개의 서브대역들로 분할되고, 각 서브밴드는 K개의 톤들로 구성된다. 이때, 각 그룹(또는 서브대역)을 구성하는 톤들의 개수 K는 채널 코히런스 대역(channel coherence bandwidth)을 고려하여 결정된다. 예를들어, 데이터 버스트 채널을 구성하는 주파수 대역이 연속적인 AMC 빈(bin)들 또는 PUSC(Partial Usage of SubCarrier) 타일(tile)들로 구성되는 경우, 상기 서브대역은 AMC 빈(또는 PUSC 타일)단위로 결정할수 있다. 이하 설명은 서브대역을 AMC 빈(bin) 단위로 정의한 경우를 예를들어 살펴보기로 한다.
먼저, 빈(또는 타일)별 MMSE 솔루션(solution)의 비용함수(cost function)를 나타내면 하기 수학식 6과 같다.
Figure 112005010483779-pat00011
여기서,
Figure 112005010483779-pat00012
는 기대 값(expectation value)을 나타내고, k0는 해당 빈의 시작을 지정하기 위한 부반송파 인덱스를 나타내며,
Figure 112005010483779-pat00013
는 빈(bin)내 k번째 톤에 대한 인덱스를 나타내고, K는 빈(bin)을 구성하는 톤의 개수를 나타낸다. 한편,
Figure 112005010483779-pat00014
와
Figure 112005010483779-pat00015
는 수학식 2에서 설명한 바와 같으며,
Figure 112005010483779-pat00016
는 상기 수학식 4에서 설명한 바와 같다.
상기 수학식 6에서 정의된 비용함수에 대한 솔루션은 하기 수학식 7과 같다. 즉, 각 빈(bin)에 대한 대표 빔계수 매트릭스를 산출하기 위한 솔루션은 하기 수학식 7과 같다.
Figure 112005010483779-pat00017
여기서, k0는 해당 빈의 시작을 지정하기 위한 부반송파 오프셋을 나타내고,
Figure 112005010483779-pat00018
는 빈(타일) 내 k번째 톤에 대한 인덱스를 나타내며, K는 빈을 구성하는 톤들의 개수를 나타내고, Hm,n(fk)는 m번째 안테나로 수신된 u번째 사용자의 k번째 톤에 대한 채널계수(channel signature)를 나타낸다.
한편, 상기 수학식 7을 통해 각 빈(bin)에 대한 대표 빔계수가 산출되면, 선형 보간을 통해 나머지 부반송파들에 대한 빔계수들을 산출한다. 이와 같이, 서브대역별로 대표 빔계수를 산출하고, 선형보간을 통해 나머지 빔계수들을 산출하기 위한 시스템 구성 및 그 동작을 살펴보면 다음과 같다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 공간분할다중억세스(SDMA) 방식을 사용하는 OFDM 통신시스템에서 수신기의 구성을 도시하고 있다.
도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 수신기는, 복수의 안테나(501-1 내지 503-M)들로 구성되는 어레이 안테나, 복수의 FFT연산기들(503-1 내지 503-M), 부반송파 디매핑기(505), 채널 및 잡음전력 추정기(507), 어레이 결합기(509), 복조기(511) 및 복호기(513)를 포함하여 구성된다. 여기서, 상기 어레이 결합기(509)는 대표 빔계수 산출기(519), 선형 보간기(529) 및 빔형성기(539)를 포함하여 구성된다.
도 5를 참조하면, 도시하지는 않았지만 제1안테나(501-1)를 통해 수신된 신호는 기저대역 샘플데이터로 변환되어 제1 FFT연산기(503-1)로 입력된다. 마찬가지로, 제M안테나(501-M)를 통해 수신된 신호는 기저대역 샘플데이터로 변환되어 제M FFT연산기(503-M)로 입력된다. 상기 제1 FFT연산기(503-1) 내지 상기 제M FFT연산기(503-M)는 각각 입력되는 시간영역의 샘플데이터를 고속 푸리에 변환(FFT : Fast Fourier Transform)하여 출력한다. 즉, 상기 FFT연산기들(503-1 내지 503-m)은 수 신된 신호를 각 부반송파의 값으로 복조하여 출력한다.
부반송파 디매핑기(505)는 상기 FFT연산기들(503-1 내지 503m)로부터의 부반송파 값들중 데이터가 실린 부반송파 값들은 어레이 결합기(509)로 출력하고, 프리앰블(preamble) 및 파일럿이 실린 부반송파 값들은 채널 및 잡음전력 추정기(507)로 출력한다. 도면은 각 FFT연산기에 대응하여 전체 1024개의 부반송파들중 실제 데이터가 실린 864개의 부반송파 값들이 어레이 결합기(509)로 제공되는 것을 예를들어 도시하고 있다. 이때, 상기 어레이 결합기(509)로 입력되는 수신신호 Y(fk)를 수식으로 나타내면 상기 수학식 2와 같다. 상기 수학식 2에서 Y1(fk)는 제1안테나(501-1)를 통해 수신된 신호를 나타내고, YM(fk)는 제M 안테나(501-M)를 통해 수신된 신호를 나타낸다.
상기 채널 및 잡음전력 추정기(507)는 상기 부반송파 디매핑기(505)로부터의 프리앰블 신호(프리앰블 부반송파 값들)를 이용해 채널계수(H(fk))를 산출하여 어레이 결합기(509) 및 복조기(511)로 제공한다. 여기서, 상기 채널계수(H(fk))는 상기 수학식 7에 나타난 바와 같다. 또한, 상기 채널 및 잡음전력 추정기(507)는 상기 프리앰블 신호 혹은 상기 파일럿 신호를 이용해 잡음전력(
Figure 112005010483779-pat00019
)을 산출하여 상기 어레이 결합기(509) 및 상기 복조기(511)로 제공한다.
상기 어레이 결합기(509)는 서브대역(빈 또는 타일)별 대표 빔계수(Wg)를 산출하고, 상기 산출된 대표 빔계수들 사이를 선형 보간(linear interpolation)하여 전체 부반송파들에 대한 빔계수들을 산출한다. 그리고, 상기 산출된 빔계수들과 상기 부반송파 디매핑기(505)로부터의 수신 신호 Y(fk)를 이용해서 사용자 신호
Figure 112005010483779-pat00020
를 추출한다.
좀더 자세히 살펴보면, 대표 빔계수 산출기(529)는 각 부반송파에 대한 채널계수(H(fk))와 잡음전력(
Figure 112005010483779-pat00021
)을 이용해 서브대역별 대표 빔계수(Wg)를 산출하여 출력한다. 여기서, 상기 서브대역별 대표 빔계수 산출 알고리즘은 상술한 수학식 7과 같다. 상기 대표 빔계수 산출기(519)의 동작은 후술되는 도 6의 참조와 함께 상세히 살펴보기로 한다.
선형 보간기(529)는 상기 대표 빔계수 산출기(519)로부터의 대표 빔계수들 사이를 선형 보간하여 각 부반송파에 대한 빔계수 W(fk)를 산출하여 출력한다. 이때, 선형 보간이 불가능한 영역에 대해서는 상수 보간(constant interpolation)을 수행한다. 상기 선형 보간기(529)의 동작은 후술되는 도 7 및 도 8의 참조와 함께 상세히 살펴보기로 한다.
빔형성기(539)는 상기 부반송파 디매핑기(505)로부터 입력되는 수신신호 Y(fk)와 상기 선형 보간기(529)로부터의 각 부반송파에 대한 빔계수 W(fk)를 이용해 어레이 결합하여 SDMA 필터링된 사용자 신호
Figure 112005010483779-pat00022
를 획득한다. 상기 사용자 신호
Figure 112005010483779-pat00023
를 획득하기 위한 알고리즘은 상기 수학식 4와 같고, 이렇게 획득된 사용 자 신호
Figure 112005010483779-pat00024
는 복조기(511)로 제공된다.
상기 복조기(511)는 상기 어레이 결합기(509)로부터의 사용자 신호
Figure 112005010483779-pat00025
를 상기 채널 및 잡음전력추정기(507)로부터의 채널계수 및 잡음전력을 이용해 복조(demodulation)하여 출력한다. 복호기(513)는 상기 복조기(511)로부터의 복조심볼(또는 LLR(Log likelihood Ratio)값)들을 복호(decoding)하여 정보 비트열(bit stream)을 출력한다.
만일, SDMA 사용자의 수가 2명이라면, 상기 어레이 결합기(509)에서 출력되는 사용자 신호는 2개가 되고, 이후 복조기(511) 및 복호기(513)는 각각의 사용자 신호에 대하여 복조 및 복호를 수행한다.
도 6은 도 5에서 설명된 대표 빔계수 산출기(519)의 상세 동작을 보여준다.
도 6을 참조하면, 먼저 상기 대표 빔계수 산출기(519)는 601단계에서 각 톤(부반송파)의 채널계수 매트릭스 H(fk)와 평균 잡음전력(
Figure 112005010483779-pat00026
)을 입력한다. 상기 채널계수 매트릭스 H(fk)와 상기 평균 잡음전력(
Figure 112005010483779-pat00027
)는 상기 채널 및 잡음전력 추정기(507)로부터 입력된다.
그리고, 상기 대표 빔계수 산출기(519)는 603단계에서 각 톤의 채널계수 매트릭스의 허미시안(Hermitian) 매트릭스를 산출한다. 이후, 상기 대표 빔계수 산출기(519)는 605단계에서 대응되는 채널계수 매트릭스와 허미시안 매트릭스를 곱한후 서브대역별로 합산한다.
그리고, 상기 대표 빔계수 산출기(519)는 607단계에서 상기 서브대역별 합산 매트릭스와 노이즈 성분 매트릭스를 가산하고, 상기 가산된 매트릭스의 역 매트릭스(inverse matrix)를 산출한다. 여기서, 상기 노이즈 성분 매트릭스는 상기 수학식 7에 나타난 바와 같이, 빈(bin)을 구성하는 톤들의 개수(K), 상기 잡음전력(
Figure 112005010483779-pat00028
) 및 항등행렬(I)을 곱해서 산출된다. 한편, 상기 대표 빔계수 산출기(519)는 609단계에서 상기 입력된 채널계수 매트릭스들을 서브대역별로 합산한다.
이후, 상기 대표 빔계수 산출기(519)는 611단계에서 대응되는 상기 역 매트릭스와 서브대역별 채널계수 합산 매트릭스를 곱하여 서브대역별 대표 빔계수 매트릭스 Wg(Wgroup-MMSE) 산출한다. 이렇게 계산된 대표 빔계수 매트릭스들을 이용해 선형 보간 방식으로 각 톤의 채널계수 매트릭스를 산출한다.
도 7은 도 5에서 설명된 선형 보간기(529)의 상세 동작을 보여준다.
도 7을 참조하면, 먼저 선형 보간기(529)는 701단계에서 서브대역 인덱스 g 값을 '1'로 초기화한다. 그리고 상기 선형 보간기(529)는 703단계에서 상기 서브대역 인덱스 g 값이 미리 정해진 서브대역 개수 G보다 작은지를 검사한다. 상기 서브대역 인덱스 g 값이 상기 서브대역 개수 G보다 작으면, 상기 선형 보간기(529)는 705단계로 진행하고, 그렇지 않으면 본 알고리즘을 종료한다.
이후, 상기 선형 보간기(529)는 상기 705단계에서 (g+1)번째 서브대역의 대 표 빔계수 매트릭스(Wg+1)와 g번째 서브대역의 대표 빔계수 매트릭스(Wg)의 차이(??)를 산출한다. 상기 차이를 산출한후, 상기 선형 보간기(529)는 707단계에서 변수 k 값을 '1'로 초기화한다.
그리고, 상기 선형 보간기(529)는 709단계로 진행하여 변수 k 값이 미리 정해진 부반송파 개수 K(서브대역내 구성되는 톤들의 개수로 정해짐)보다 작은지를 검사한다. 상기 변수 k 값이 상기 K보다 작으면, 상기 선형 보간기(529)는 711단계로 진행하고, 그렇지 않으면 715단계로 진행하여 상기 서브대역 인덱스 g값을 '1'만큼 증가한후 상기 703단계로 되돌아간다.
이후, 상기 선형 보간기(529)는 상기 711단계에서
Figure 112005010483779-pat00029
번째 부반송파에 대한 빔계수 매트릭스
Figure 112005010483779-pat00030
을 하기 수학식 8과 같이 산출한다.
Figure 112005010483779-pat00031
여기서, k0는 부반송파 오프셋 인덱스를 나타내는 것으로, 해당 서브대역의 중심에 해당하는 부반송파 인덱스로 결정한다.
상기와 같이,
Figure 112005010483779-pat00032
번째 부반송파에 대한 빔계수 매트릭스를 산출한후, 상기 선형 보간기(529)는 713단계로 진행하여 상기 변수 k 값을 '1'만큼 증가한후 상기 709단계로 되돌아간다.
도 8은 본 발명에 따른 빔계수 선형 보간 알고리즘의 개념을 보여준다.
도 8을 참조하면, 각 빈(bin)의 중심 부반송파에 대한 빔계수(weight coefficient)들은 상기 수학식 7을 통해 산출된 서브대역별 대표 빔계수를 나타낸다. 도시된 바와 같이, 1번째 빈의 대표 빔계수와 2번째 빈의 대표 빔계수를 이용해 상기 1번째 빈의 중심과 상기 2번째 빈의 중심 사이에 위치하는 부반송파들의 각각에 대한 빔계수를 선형 보간 방식으로 산출한다. 마찬가지로, 2번째 빈의 대표 빔계수와 3번째 빈의 대표 빔계수를 이용해 상기 2번째 빈의 중심과 상기 3번째 빈의 중심 사이에 위치하는 부반송파들의 각각에 대한 빔계수를 선형 보간 방식으로 산출한다. 이렇게, 4번째 빈의 중심과 5번째 빈의 중심 사이에 위치하는 부반송파들에 대한 빔계수들을 산출한후, 나머지 선형 보간이 불가능한 영역에 대해 상수 보간(constant interpolation)을 수행함으로써, 전체 SDMA 대역(bandwidth)에 대한 빔계수들을 획득한다. 이런 경우, 빔계수를 산출하기 위해 필요한 DMI(Direct matrix Inverse) 연산(operation)이 서브대역(또는 빈)별로 한번만 수행되기 때문에, 연산량을 현저히 줄일수 있다.
한편, 상술한 빔계수 선형 보간 알고리즘을 수식으로 정리하면 하기 수학식 9와 같다.
Figure 112005010483779-pat00033
여기서, G는 서브대역의 개수를 나타내고, K는 서브대역을 구성하는 톤들의 개수를 나타내며, k0는 선형보간의 시작점을 결정하기 위한 부반송파 오프셋을 나타낸다. 앞서 설명된 바와 같이, 상기 k0는 해당 g번째 서브대역(빈)의 중심 부반송파 인덱스로 결정된다.
이상 살펴본 바와 같이. MMSE-SDMA 필터링 매트릭스(빔계수 매트릭스)를 산출함에 있어서, 종래기술(수학식 5)은 각 톤(부반송파)당 하나의 역행렬(DMI : Direct Matrix Inverse)연산이 요구되나, 본 발명(수학식 7)은 각 서브대역(빈 혹은 타일)당 하나의 역행렬 연산이 필요하기 때문에, 계산량(복잡도)을 현저히 감소시킬수 있다. 특히, 어레이 안테나(array antenna)의 사이즈가 증가할수록 본 발명에 따른 계산량은 지수적으로 감소된다.
여기서, 본 발명에 따른 계산량과 종래기술의 계산량을 구체적으로 비교해보면 하기 표 1과 같다.
Figure 112005010483779-pat00034
U : 동일 주파수를 사용하는 SDMA 사용자의 수
M : 스마트 안테나 어레이 사이즈
Ntone : 부반송파중 트래픽 데이터가 할당된 톤들의 수
G : 서브대역의 수
K : 서브대역을 구성하는 톤들의 수
Pr : 실수 곱셈 연산의 수
Ar : 실수 덧셈 연산의 수
Dr : 실수 나눗셈 연산의 수
상기 <표 1>은 Ntone= 864, M=4, U=2, K=9, G=96일 때, 종래기술(MMSE) 및 본 발명(Group-MMSE)의 각각에 대해 1초간 필요한 연산량을 비교한 것이다. DSP(Digital Processor) 복잡도는 ADSP-TS201 칩(chip)을 기준으로 산출한 것이다.
상기 <표 1>에서 보여지는 바와 같이, 본 발명에 따른 방식을 사용할 경우, DSP 사이클(cycle) 측면의 복잡도가 대략 1/6로 감소함을 알 수 있다. 특히, 본 발명에 따른 방식은 성능 저하를 동반하지 않는 이점이 있다.
도 9는 본 발명(MMSE(per-Bin)과 종래기술(MMSE(per-Tone)의 성능을 비교한 그래프이다. Wibro 업링크 스마트 안테나의 모의 실험(simulation) 결과로, Urban Macro 채널 환경에서 기지국이 4개의 안테나들로 신호를 수신하는 경우, QPSK, R=1/2를 사용하였을 때의 실험 결과를 나타낸 것이다.
도시된 바와 같이, 링크 성능을 FER(Frame Error Rate) 관점에서 비교했을 때, MMSE, MMSE-SIC(successive interference cancellation) 모두 per-tone 알고리즘(종래기술) 성능과 per-bin 알고리즘(본 발명) 성능이 거의 일치함을 알수 있다. 즉, 본 발명은 성능 저하를 동반하지 않으면서도 복잡도를 현저히 줄일수 있는 알고리즘이라 할수 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 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
상술한 바와 같이, 본 발명은 스마트 안테나 기능을 지원하는 OFDM(A) 시스템에서 톤(tone) 별로 수행하던 MMSE 연산을 서브대역(sub-band)별로 수행함으로써 연산량(복잡도)을 현저히 감소시킬 수 있다. 특히, 본 발명은 복잡도를 줄이면서도 성능 저하를 동반하지 않는 이점이 있다.

Claims (24)

  1. 적어도 하나의 공간채널을 사용하는 광대역 무선통신시스템에서 스마트 안테나 빔 형성 장치에 있어서,
    전체 주파수 대역을 복수의 서브대역들로 분할하고, 상기 복수의 서브대역들의 각각에 대해 상기 서브대역내 중심 부반송파의 대표 빔계수를 산출하여 출력하는 대표 빔계수 산출기와,
    상기 대표 빔계수 산출기로부터의 복수의 대표 빔계수들 사이를 선형 보간(linear interpolation)하여 상기 서브대역내 중심 부반송파들 사이의 나머지 부반송파들에 대한 빔계수들을 생성하는 선형보간기를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 서브대역은 빈(bin) 또는 타일(tile) 단위로 결정되는 것을 특징으로 하는 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 대표 빔계수 산출기는 하기 수학식 10을 이용해 각 서브대역에 대한 대표 빔계수를 산출하는 것을 특징으로 하는 장치.
    Figure 112005010483779-pat00035
    여기서, g는 서브대역의 인덱스를 나타내고, M은 어레이 안테나에 구성되는 센서들의 개수를 나타내며, U는 동일 주파수를 사용하는 사용자의 개수를 나타내고, k0는 해당 서브대역의 시작을 지정하기 위한 부반송파 오프셋을 나타내며,
    Figure 112005010483779-pat00036
    는 서브대역내 k번째 부반송파에 대한 인덱스를 나타내고, K는 서브대역을 구성하는 부반송파들의 개수를 나타내며, H(fk)는 k번째 부반송파에 대한 채널계수를 나타내고, Hm,n(fk)는 m번째 안테나로 수신된 u번째 사용자의 k번째 부반송파에 대한 채널계수(channel signature)를 나타내며,
    Figure 112005010483779-pat00037
    는 평균 잡음전력(noise variation)을 나타내고, I는 M×M 항등 행렬(identity matrix)을 나타냄.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 채널계수 H(fk)는 프리앰블(preamble) 신호를 이용해 산출되는 것을 특징으로 하는 장치.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 평균 잡음전력
    Figure 112005010483779-pat00038
    는 프리앰블 신호 또는 파일럿(pilot) 신호를 이용해 산출되는 것을 특징으로 하는 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 선형보간기는 하기 수학식 11을 이용해 각 부반송파에 대한 빔계수를 산출하는 것을 특징으로 하는 장치.
    Figure 112005010483779-pat00039
    여기서, G는 서브대역의 개수를 나타내고, K는 서브대역을 구성하는 부반송파들의 개수를 나타내며, k0는 g번째 서브대역내 선형보간의 시작을 결정하기 위한 부반송파 오프셋을 나타냄.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 대표 빔계수 산출기에서 산출되는 대표 빔계수들의 각각은 해당 서브대역내 중심 부반송파에 대한 빔계수로 결정되는 것을 특징으로 하는 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 선형보간기로부터의 전체 부반송파들에 대한 빔계수들과 수신 부반송파값들을 이용해 어레이 결합하여 SDMA(Spatial Division Multiple Access) 사용자 신호를 추출하는 빔형성기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  9. 적어도 하나의 공간채널(spatial channel)을 지원하는 광대역 무선통신시스템에서 스마트 안테나 빔 형성 장치에 있어서,
    수신되는 프리앰블 신호를 이용해 각 부반송파에 대한 채널계수를 산출하며, 상기 프리앰블 신호 또는 파일럿 신호를 이용해 평균 잡음전력을 산출하여 출력하는 채널 및 잡음전력 산출기와,
    전체 주파수 대역을 복수의 서브대역들로 분할하고, 상기 각 부반송파에 대한 채널계수 및 상기 평균 잡음전력을 이용해 상기 복수의 서브대역들의 각각에 대한 상기 서브대역내 중심 부반송파의 대표 빔계수를 산출하여 출력하는 대표 빔계수 산출기와,
    상기 대표 빔계수 산출기로부터의 복수의 대표 빔계수들 사이를 선형 보간(linear interpolation)하여 상기 서브대역내 중심 부반송파들 사이의 나머지 부반송파들에 대한 빔계수들을 생성하는 선형보간기를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 서브대역은 빈(bin) 또는 타일(tile) 단위로 결정되는 것을 특징으로 하는 장치.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 대표 빔계수 산출기는 하기 수학식 12을 이용해 각 서브대역에 대한 대표 빔계수를 산출하는 것을 특징으로 하는 장치.
    Figure 112005010483779-pat00040
    여기서, g는 서브대역의 인덱스를 나타내고, M은 어레이 안테나에 구성되는 센서들의 개수를 나타내며, U는 동일 주파수를 사용하는 사용자의 개수를 나타내고, k0는 해당 서브대역의 시작을 지정하기 위한 부반송파 오프셋을 나타내며,
    Figure 112005010483779-pat00041
    는 서브대역내 k번째 부반송파에 대한 인덱스를 나타내고, K는 서브대역을 구성하는 부반송파들의 개수를 나타내며, H(fk)는 k번째 부반송파에 대한 채널계수를 나타내고, Hm,n(fk)는 m번째 안테나로 수신된 u번째 사용자의 k번째 부반송파에 대한 채널계수(channel signature)를 나타내며,
    Figure 112005010483779-pat00042
    는 평균 잡음전력(noise variation)을 나타내고, I는 M×M 항등 행렬(identity matrix)을 나타냄.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 선형보간기는 하기 수학식 13을 이용해 각 부반송파에 대한 빔계수를 산출하는 것을 특징으로 하는 장치.
    Figure 112011039023395-pat00043
    여기서, G는 서브대역의 개수를 나타내고, K는 서브대역을 구성하는 부반송파들의 개수를 나타내며, k0는 g번째 서브대역내 선형보간의 시작을 결정하기 위한 부반송파 오프셋을 나타냄.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 대표 빔계수 산출기에서 산출되는 대표 빔계수들의 각각은 해당 서브대역내 중심 부반송파에 대한 빔계수로 결정되는 것을 특징으로 하는 장치.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 선형보간기로부터의 전체 부반송파들에 대한 빔계수들과 수신 부반송파값들을 이용해 어레이 결합하여 SDMA(Spatial Division Multiple Access) 사용자 신호를 추출하는 빔형성기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  15. 적어도 하나의 공간채널을 사용하는 광대역 무선통신시스템에서 스마트 안테나 빔 형성 방법에 있어서,
    전체 주파수 대역을 복수의 서브대역들로 분할하고, 상기 복수의 서브대역들의 각각에 대해 상기 서브대역내 중심 부반송파의 대표 빔계수를 산출하는 과정과,
    상기 산출된 복수의 대표 빔계수들 사이를 선형 보간(linear interpolation)하여 상기 서브대역내 중심 부반송파들 사이의 나머지 부반송파들에 대한 빔계수들을 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 서브대역은 빈(bin) 또는 타일(tile) 단위로 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 대표 빔계수는 하기 수학식 14와 같이 산출되는 것을 특징으로 하는 방법.
    Figure 112005010483779-pat00044
    여기서, g는 서브대역의 인덱스를 나타내고, M은 어레이 안테나에 구성되는 센서들의 개수를 나타내며, U는 동일 주파수를 사용하는 사용자의 개수를 나타내고, k0는 해당 서브대역의 시작을 지정하기 위한 부반송파 오프셋을 나타내며,
    Figure 112005010483779-pat00045
    는 서브대역내 k번째 부반송파에 대한 인덱스를 나타내고, K는 서브대역을 구성하는 부반송파들의 개수를 나타내며, H(fk)는 k번째 부반송파에 대한 채널계수(channel signature)를 나타내고, Hm,n(fk)는 m번째 안테나로 수신된 u번째 사용자의 k번째 부반송파에 대한 채널계수를 나타내며,
    Figure 112005010483779-pat00046
    는 평균 잡음전력(noise variation)을 나타내고, I는 M×M 항등 행렬(identity matrix)을 나타냄.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 채널계수 H(fk)는 프리앰블(preamble) 신호를 이용해 산출되는 것을 특징으로 하는 방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 평균 잡음전력
    Figure 112005010483779-pat00047
    는 프리앰블 신호 또는 파일럿(pilot) 신호를 이용해 산출되는 것을 특징으로 하는 방법.
  20. 제15항에 있어서,
    상기 전체 부반송파들의 각각에 대한 빔계수는 하기 수학식 15와 같이 산출되는 것을 특징으로 하는 방법.
    Figure 112005010483779-pat00048
    여기서, G는 서브대역의 개수를 나타내고, K는 서브대역을 구성하는 부반송파들의 개수를 나타내며, k0는 g번째 서브대역내 선형보간의 시작을 결정하기 위한 부반송파 오프셋을 나타내고, Wg는 g번째 서브대역의 대표 빔계수를 나타냄.
  21. 제15항에 있어서,
    상기 산출된 복수의 대표 빔계수들의 각각은 해당 서브대역내 중심 부반송파에 대한 빔계수로 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  22. 제15항에 있어서,
    상기 생성된 전체 부반송파들에 대한 빔계수들과 수신 부반송파값들을 이용해 어레이 결합하여 SDMA(Spatial Division Multiple Access) 사용자 신호를 추출하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  23. 제15항에 있어서, 상기 서브대역들에 대한 대표 빔계수들을 산출하는 과정은,
    전체 부반송파들의 각각에 대해 M×U(M은 안테나 개수, U는 사용자 개수) 채널계수 매트릭스의 허미시안(Hermitian) 매트릭스를 산출하는 과정과,
    서로 대응되는 채널계수 매트릭스와 허미시안 매트릭스를 곱한후 서브대역별 로 합산하는 과정과,
    상기 서브대역별 합산 매트릭스들의 각각에 노이즈 성분을 가산한후 역 매트릭스를 산출하는 과정과,
    상기 전체 부반송파들에 대한 채널계수 매트릭스들을 서브대역별로 합산하는 과정과,
    각각의 서브대역에 대하여 해당 채널계수 합산 매트릭스와 역 매트릭스를 곱하여 서브대역별 대표 빔계수 매트릭스를 산출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  24. 제15항에 있어서, 상기 전체 부반송파들에 대한 빔계수들을 생성하는 과정은,
    서브대역 인덱스를 나타내는 g(1≤g≤G-1, G는 서브대역의 개수)값을 독출하는 과정과,
    g+1번째 서브대역의 대표 빔계수와 g번째 서브대역의 대표 빔계수의 차이(△)를 계산하는 과정과,
    상기 g번째 서브대역의 대표 빔계수가 할당된 부반송파와 상기 g+1번째 서브대역의 대표 빔계수가 할당된 부반송파 사이에 존재하는 부반송파들의 각각에 대해 하기 수학식 16으로 빔계수를 산출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
    Figure 112011039023395-pat00049
    여기서, k0은 g번째 서브대역의 중심에 해당하는 부반송파 인덱스를 나타내고, k는 1≤k≤K-1(K는 서브대역내 존재하는 부반송파들의 개수)이며, Wg는 g번째 서브대역의 대표 빔계수를 나타냄.
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