KR101397347B1

KR101397347B1 - A method for generating soft decision information in mimo system

Info

Publication number: KR101397347B1
Application number: KR1020070076851A
Authority: KR
Inventors: 전경훈; 설창규
Original assignee: 포항공과대학교 산학협력단; 엘지전자 주식회사
Priority date: 2007-07-31
Filing date: 2007-07-31
Publication date: 2014-05-20
Also published as: KR20090012747A

Abstract

송신안테나의 개수가 T이고 수신안테나의 개수가 N인 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 시스템에서 수신 신호 벡터 y에 대한 채널 복호기의 입력으로서 송신 비트들에 대한 연판정 정보를 생성하는 방법을 제공한다. 채널 행렬 H에서 선택한 L(1≤L≤T) 개의 열벡터들 중에서 하나의 열벡터를 상기 행렬 H의 왼쪽으로부터 T번째 열에 위치하는 열벡터와 자리를 서로 맞바꾸고, 상기 T번째 열에 위치할 열벡터가 선택된 상태에서 나머지 T-1개의 열벡터들에 대하여 순열을 결정하여 채널 행렬 H'을 생성한다. 상기 채널 행렬 H'에 대해 H'=Q’R’와 같이 QR 분해(decomposition)를 수행한다. 상기 수신 신호 벡터 y에 상기 행렬 Q의 허미션(Hermitian) 행렬 Q ^H를 곱하여 변형된 수신 벡터 z를 구한다. 변조 지수가 log₂M이고, 가능한 M-ary 성상 상에서의 모든 점들에 대해 상기 변형된 수신 벡터 z를 이용하여 M개의 후보 심벌 벡터를 구한다. There is provided a method of generating soft decision information on transmission bits as an input of a channel decoder for a received signal vector y in a MIMO (Multi-Input Multi-Output) system in which the number of transmission antennas is T and the number of reception antennas is N do. One column vector among the L (1? L? T) column vectors selected in the channel matrix H is replaced with a column vector located in the Tth column from the left of the matrix H , and a column located in the Tth column In the state that the vector is selected, a permutation is determined for the remaining T-1 column vectors to generate a channel matrix H ' . QR decomposition is performed on the channel matrix H ' as H' = Q'R ' . To the received signal vector y by multiplying the Hermitian (Hermitian) matrix Q ^H of the matrix Q is obtained a modified received vector z. M candidate symbol vectors are obtained using the modified received vector z for all points on the possible M-ary constellation with a modulation index of log ₂ M.

Description

ＭＩＭＯ 시스템에서 연판정 정보 생성 방법{A METHOD FOR GENERATING SOFT DECISION INFORMATION IN MIMO SYSTEM}[0001] The present invention relates to a method for generating soft decision information in a MIMO system,

본 발명은 무선통신에 관한 것으로, 보다 상세하게는 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 시스템에서 수신기의 채널 복호기의 입력으로써 연판정(soft decision) 정보를 생성하는 방법에 관한 것이다. The present invention relates to wireless communication, and more particularly, to a method for generating soft decision information as an input to a channel decoder of a receiver in a multi-input multi-output (MIMO) system.

다수의 송수신 안테나를 사용하는 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 시스템은 단일 송수신 안테나를 사용하는 시스템에 비해 추가적인 대역폭이 없이 이론적인 채널 용량을 크게 증가시킬 수 있어 차세대 무선 통신 시스템에서의 핵심 기술로 주목을 받고 있다. 추가적으로 터보 부호와 같이 오류 정정 능력이 우수한 부호를 MIMO 시스템에 연접하여 사용하면 이론적인 채널 용량으로의 근접이 가능하므로 MIMO 시스템과 채널 부호화기를 연접한 시스템들이 여러 표준안에서 제안된 바 있다. A multi-input multi-output (MIMO) system using multiple transmit and receive antennas can significantly increase the theoretical channel capacity without additional bandwidth compared to a system using a single transmit and receive antenna. It is getting attention. In addition, turbo codes such as turbo codes are used in conjunction with MIMO systems, which are close to the theoretical channel capacity. Therefore, systems that link MIMO systems with channel encoders have been proposed in various standards.

실제적인 MIMO 시스템으로써 제안된 V-BLAST(Vertical Bell labs LAyered Space-Time architecture) 시스템과 채널 부호가 연접한 시스템을 이용하여 이론적인 채널 용량에 근접하기 위해서는 V-BLAST 시스템으로부터 채널 복호기의 입력으 로써 연판정 정보를 생성하는 과정이 필수적이다. 채널 복호기의 입력으로서 연판정 정보라 함은 M-ary 변조된 성상(constellation)으로 사상된 각 송신 비트에 대한 로그 우도 비(LLR; Log-Likelihood Ratio)에 해당한다. 이 최대 우도 알고리즘에 따라서 수행할 경우 계산 복잡도가 M^T에 비례하므로 실제 하드웨어로 구현하는 데에는 많은 제약이 따르게 된다. 반면에 계산 복잡도를 낮추기 위한 목적으로 제안되었던 zero-forcing 알고리즘은 최대 우도 알고리즘에 비해 성능 열화가 매우 크다. In order to approximate the theoretical channel capacity by using a system that concatenates channel codes with the proposed V-BLAST (Vertical Bell Labs LAyered Space-Time Architecture) system as a practical MIMO system, the input of the channel decoder from the V- A process of generating soft decision information is essential. The soft decision information as input to the channel decoder corresponds to a log-likelihood ratio (LLR) for each transmitted bit mapped by an M-ary modulated constellation. Since the computational complexity is proportional to M ^T when it is performed according to the maximum likelihood algorithm, there are a lot of constraints on real hardware implementation. On the other hand, the zero-forcing algorithm proposed for the purpose of lowering the computational complexity has a much higher performance degradation than the maximum likelihood algorithm.

따라서 계산 복잡도가 낮으면서도 최대 우도 알고리즘에 비해 성능 열화가 거의 없는 알고리즘이 요구된다.Therefore, an algorithm is required which has a low computational complexity and hardly degrades performance compared to the maximum likelihood algorithm.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 계산 복잡도가 최대 우도 알고리즘에 비해 낮지만 성능은 최대 우도 알고리즘에 근접하는 채널 복호기 입력으로써의 로그 우도 비를 계산하는 방법을 제공하는 데 있다.It is an object of the present invention to provide a method of calculating a log likelihood ratio as a channel decoder input whose computational complexity is lower than that of the maximum likelihood algorithm but whose performance approximates the maximum likelihood algorithm.

송신안테나의 개수가 T이고 수신안테나의 개수가 N인 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 시스템에서 수신 신호 벡터 y에 대한 채널 복호기의 입력으로서 송신 비트들에 대한 연판정 정보를 생성하는 방법을 제공한다. 채널 행렬 H에서 선택한 L(1≤L≤T) 개의 열벡터들 중에서 하나의 열벡터를 상기 행렬 H의 왼쪽으로부터 T번째 열에 위치하는 열벡터와 자리를 서로 맞바꾸고, 상기 T번째 열에 위치할 열벡터가 선택된 상태에서 나머지 T-1개의 열벡터들에 대하여 순열을 결정하여 채널 행렬 H'을 생성한다. 상기 채널 행렬 H'에 대해 H'=Q’R’와 같이 QR 분해(decomposition)를 수행한다. 상기 수신 신호 벡터 y에 상기 행렬 Q의 허미션(Hermitian) 행렬 Q ^H를 곱하여 변형된 수신 벡터 z를 구한다. 변조 지수가 log₂M이고, 가능한 M-ary 성상 상에서의 모든 점들에 대해 상기 변형된 수신 벡터 z를 이용하여 M개의 후보 심벌 벡터를 구한다.There is provided a method of generating soft decision information on transmission bits as an input of a channel decoder for a received signal vector y in a MIMO (Multi-Input Multi-Output) system in which the number of transmission antennas is T and the number of reception antennas is N do. One column vector among the L (1? L? T) column vectors selected in the channel matrix H is replaced with a column vector located in the Tth column from the left of the matrix H , and a column located in the Tth column In the state that the vector is selected, a permutation is determined for the remaining T-1 column vectors to generate a channel matrix H ' . QR decomposition is performed on the channel matrix H ' as H' = Q'R ' . To the received signal vector y by multiplying the Hermitian (Hermitian) matrix Q ^H of the matrix Q is obtained a modified received vector z. M candidate symbol vectors are obtained using the modified received vector z for all points on the possible M-ary constellation with a modulation index of log ₂ M.

상술한 바와 같이 본 발명에 의하면, T개의 송신 안테나와 N개의 수신안테나 를 사용하고 각 송신안테나에서 전송되는 심벌의 변조지수가 log₂M 인 MIMO 시스템에서 연판정 정보 생성을 위해 필요한 후보 심벌 벡터의 개수를 M^T에서 MT으로 줄임으로써 계산 복잡도가 감소한다. 최대 우도 알고리즘에 비해 성능 열화가 거의 없다. As described above, according to the present invention, in a MIMO system using T transmit antennas and N receive antennas and a modulation index of a symbol transmitted from each transmit antenna is log ₂ M, a candidate symbol vector Reducing the number from M ^T to MT reduces the computational complexity. There is almost no performance degradation compared to the maximum likelihood algorithm.

본 발명에서는 로그 우도 비 계산시 필요한 후보 심벌 벡터의 개수를 효율적으로 줄이는 방법을 제안하고 있다. 대표적인 V-BLAST 시스템의 수신 신호 모델은 다음 수학식 1과 같다.The present invention proposes a method for efficiently reducing the number of candidate symbol vectors required for calculating the log likelihood ratio. The received signal model of a typical V-BLAST system is shown in Equation (1).

여기서 T은 각각 송신 안테나 개수를 나타내고, N은 수신 안테나 개수를 나타낸다. 채널 행렬 H의 경우 각 원소가 분산이 1(E[|h_i _,j|²]=1. i=1,2,...,N, j=1,2,...,T )인 복소 가우시안 확률 변수이며 백색 가우시안 잡음 벡터 n은 각 원소가 E[|n_i _,j|²]=σ_n ², i=1,2,...,N 를 만족하는 복소 가우시안 확률 변수이다.Where T denotes the number of transmit antennas, and N denotes the number of receive antennas. In the case of the channel matrix H , each element has a variance of 1 (E [| h _i _{, j} | ² ] = 1. The complex Gaussian random variable, a white Gaussian noise vector n, is defined by E [| n _i _{, j} | ² ] = σ _n ² , i = 1,2, ..., N.

수학식 1에서 주어진 채널 행렬 H의 i번째 열벡터를 h _i 라고 할 때 h _i 와 h _T 의 위치를 서로 맞바꾸고, h _j (j=1,2,...,T, j≠i)들 간의 순열을 특정 기준에 따라 결정한다. 여기서 열벡터들의 순열이 결정되기 전 단계에서 주어진 채널 행렬 H의 j번째 열벡터가 순서가 결정된 후의 행렬에서 σ(j)번째에 해당한다고 가정하면 수학식 1에서의 Ha은 수학식 2에서 정의한 H'a'와 같이 다시 쓸 수 있다. When h _i as the i-th column vector of the channel matrix H given in equation 1 h and _i with each other to change the position of the _{_{h T, h j (j =}} 1,2, ..., T, j ≠ i) Are determined according to a specific criterion. Assuming that the jth column vector of the given channel matrix H before the permutation of the column vectors is determined corresponds to the σ (j) -th order in the matrix after the order is determined, Ha in Equation 1 is H You can rewrite it like 'a' .

수학식 2에서 N≥T 이고 H'의 랭크(rank)가 T일 때, H'에 대하여 QR 분해(decomposition)를 수행한 결과를 Q’R’이라고 하자. 수학식 1의 양변에 Q행렬의 허미션(Hermitian) 행렬 Q ^H을 곱한 결과를 수학식 3과 같이 쓸 수 있다.Let Q &apos; R ' be the result of performing QR decomposition on H ' when N > = T and H' rank is T in Equation (2). The results are multiplied by the Hermitian (Hermitian) matrix Q ^H of the matrix Q on both sides of the equation (1) can be written as equation (3).

각 송신안테나에서의 변조 지수가 log₂M 이라고 가정할 때, M-ary 성상 (constellation) 상에서의 모든 점들을 s₁, s₂, ..., s_M 라고 하면 수학식 4에서

에 임의의 s_l 을 대입하고 수학식 4의 y_j(j=T-1,...,1)를 계산한다.Assuming that the modulation index at each transmit antenna is log ₂ M, letting all the points on the M-ary constellation be s ₁ , s ₂ , ..., s _M ,

Substituting an arbitrary s in _l and calculates of Equation _{4 y j (j = T-} 1, ..., 1).

이어서, 각 y_j에 대하여 분할(slicing)을 수행하면 하나의 후보 심벌 벡터

를 얻게 된다. 여기서 벡터 x ^T는 벡터 x의 전치 (transpose)를 나타낸다. 이 과정을 모든 가능한 s_l(l=1,...,M) 에 대하여 수행하면 M 개의 후보 심벌 벡터들

을 얻게 된다. 이렇게 얻은

들의 각 원소들의 순서는 효율적인 검출을 위해 도입된 것으로 원래 순서와 다르므로 각 후보 심벌 벡터의 원소들의 순서를 원래 순서대로 재배치한다.Subsequently, when slicing is performed for each y _j , one candidate symbol vector

. Where the vector x ^T represents the transpose of the vector x . If we perform this procedure for all possible s _l (l = 1, ..., M), M candidate symbol vectors

. So obtained

Are introduced for efficient detection and are different from the original order, so that the order of the elements of each candidate symbol vector is rearranged in the original order.

상기 설명한 과정을 주어진 채널 행렬 H의 모든 열벡터들 h _i(i=1,...,T) 에 대하여 수행하면 모두 MT개의 후보 심벌 벡터들을 얻게 된다. 이 MT개의 심벌 벡터들을 이용하여 수학식 5를 계산하면 λ번째 비트에 대한 로그 우도 비를 얻을 수 있으며 모든 λ에 대하여 계산한 후 채널 복호기에 입력하면 된다.When the above process is performed on all the column vectors h _i (i = 1, ..., T) of a given channel matrix H , all MT candidate symbol vectors are obtained. By calculating Equation (5) using the MT symbol vectors, a log likelihood ratio for the lambda < th > bit can be obtained and calculated for all lambda and input to the channel decoder.

여기서, A_λ ¹ 는 상기 설명한 과정을 통하여 얻은 MT개의 후보 심벌 벡터들 중에서 λ번째 비트가 1에 해당하는 후보 심벌 벡터들의 집합이고, A_λ ⁰ 는 λ번째 비트가 0에 해당하는 후보 심벌 벡터들의 집합이다.Here, A _? ¹ is a set of candidate symbol vectors corresponding to the lambda-th bit among the MT candidate symbols obtained through the process described above, and A _? ⁰ is a set of candidate symbol vectors corresponding to the? It is a set.

연판정 정보를 생성하기 위해 다수의 후보 심벌 벡터가 필요하다. 먼저 수신 신호 모델을 벡터와 행렬 형태로 나타내었을 때의 각 열을 계층이라 정의한다. 여러 계층들 중에서 하단으로부터 i(i=1,…,T)번째 계층을 가장 하단에 있는 열과 위치를 서로 맞바꾸고 나머지 계층들의 순서는 특정 순열 (permutation)에 따라서 정한다. 주어진 채널 행렬 H에 대하여 특정 순열에 따라서 열벡터들의 위치를 재설정한 행렬 H'을 H'=Q’R’로 QR 분해를 수행한 후 수신 벡터에 Q 행렬의 허미션 행렬 Q ^H 을 곱한다. 첫 번째 검출 계층(제일 하단에 위치한 계층)에 대해서는 모든 가능한 후보 심벌을 고려하고 나머지 T-1개의 송신 심벌에 대해서는 판정 궤환 등화 (DFE; Decision Feedback Equalization) 검출 방법을 적용하여 M개의 후보 심벌 벡터를 얻는다(여기서 변조 지수는 log₂M). 이 과정을 모든 i(i=1,…,T)에 대하여 수행함으로써 MT개의 후보 심벌 벡터를 얻을 수 있다. A number of candidate symbol vectors are needed to generate soft decision information. First, each row of the received signal model is represented by a vector and a matrix. Among the various layers, the i (i = 1, ..., T) th layer from the bottom is aligned with the bottom row and the positions of the remaining layers are determined according to a specific permutation. After performing the QR decomposition, the H 'matrix H resetting the position of the column vector in accordance with a particular permutation for a given channel matrix H in = Q'R' Q in the received vector is multiplied by the Hermitian matrix of the matrix Q ^H. For all the possible candidate symbols for the first detection layer (the layer at the bottom end) and the decision feedback equalization (DFE) detection method for the remaining T-1 transmitted symbols, M candidate symbol vectors are calculated (Where the modulation index is log ₂ M). By performing this process on all i (i = 1, ..., T), MT candidate symbol vectors can be obtained.

송신안테나의 개수가 T이고 수신안테나의 개수가 N인 MIMO 시스템에서 채널 복호기의 입력으로서 송신 비트들에 대한 로그 우도 비를 생성하는 방법은 다음과 같다. 주어진 채널 행렬 H에서 선택한 L(1≤L≤T) 개의 열벡터들 중에서 하나의 열벡터를 채널 행렬 H의 왼쪽으로부터 T번째 열에 위치하는 열벡터와 자리를 서로 맞바꾼다. 이때, L<T인 경우 채널 행렬 H의 각 열벡터들의 놈(norm)의 대소관계를 기준으로 L개의 열벡터를 선택할 수 있다. 또는, L<T인 경우 특정 순열에 따라 채널 행렬 H의 각 열벡터들의 위치를 바꾼 다음 Q’R’로 QR 분해를 수행하여 행렬 R’의 대각선 원소의 절대값의 대소관계를 기준으로 L개의 열벡터를 선택할 수 있다.A method of generating a log likelihood ratio for transmission bits as an input of a channel decoder in a MIMO system in which the number of transmission antennas is T and the number of reception antennas is N is as follows. One column vector among the L (1? L? T) column vectors selected in a given channel matrix H is swapped with a column vector located in the Tth column from the left of the channel matrix H. At this time, when L < T, L column vectors can be selected based on the magnitude relation of the norms of the column vectors of the channel matrix H. Or, L of the L <T in case basis depending on the specific permutation change the position of each column vector of the channel matrix H and then the magnitude relation of the absolute value of the diagonal elements of Q'R 'to perform a QR decomposition to the matrix R' Column vectors can be selected.

상기 T번째 열에 위치할 열벡터가 선택된 상태에서 나머지 T-1개의 열벡터들에 대하여 순열을 결정한다. 결정된 특정 순열에 의해 주어진 채널 행렬 H의 열벡터들의 위치가 달라진 행렬을 H'라 한다. 이 때, 각 열벡터의 놈(norm)의 대소관계를 기준으로 순열을 결정할 수 있다. 또는, T-1개의 열벡터들로 이루어진 행렬 H _T _-1 에 대하여 Q _T _-1 R _T _- ₁ 로 QR 분해를 수행하였을 때, 서로 다른 순열에 대한 행렬 R _T _-1의 대각선 원소들의 절대값의 대소관계를 기준으로 순열을 결정할 수 있다. The permutation is determined for the remaining T-1 column vectors in a state in which the column vector to be located in the T-th column is selected. Let H ' denote the matrix whose position of the column vectors of the channel matrix H given by the determined specific permutation is changed. At this time, the permutation can be determined on the basis of the magnitude relation of the norm of each column vector. Or, Q _T with respect to the matrix H _-1 _T consisting of the T-1 of a column vector _-1 R _T _- ₁ time obtained by performing QR decomposition, each absolute value of the diagonal elements of the matrix R _T _-1 on different permutations The permutation can be determined on the basis of the magnitude relation of.

행렬 H'을 H'=Q'R'과 같이 QR 분해를 수행하고, 수신 신호 벡터에 행렬 Q의 허미션 행렬 Q ^H 를 곱하여 변형된 수신 벡터 z를 구한다. 수신 벡터 z에서 하나의 송신 심벌을 후보 심벌로 선택한다. 이때, T번째 원소(산출된 열벡터에서 가장 아래에 있는 원소)에 해당하는 송신 심벌을 후보 심벌로 선택할 수 있다. 'H a' matrix H and performs QR decomposition as Q'R = ", and by multiplying the Hermitian matrix Q ^H of the matrix Q to the reception signal vector is determined for the modified received vector z. And selects one transmitted symbol from the received vector z as a candidate symbol. At this time, a transmission symbol corresponding to the T-th element (the element at the bottom of the calculated column vector) can be selected as a candidate symbol.

상기 후보 심벌이 가질 수 있는 모든 가능한 성상 (constellation) 상의 점 들 중에서 C(1≤C≤M)개를 선택한다. 이 때, C<M인 경우 변형된 수신 벡터 z를 이용하여 C개를 선택할 수 있다. And selects C (1? C? M) out of all possible constellation points that the candidate symbol may have. At this time, if C <M, C number can be selected by using the modified reception vector z .

상기 후보 심벌로서 선택된 각 점에 대하여 변형된 수신 벡터 z로부터 간섭제거를 수행한 후 DF(decision feedback) 검출 방법을 적용하여 C개의 후보 심벌 벡터를 구한다. For each point selected as the candidate symbol, interference cancellation is performed from the modified reception vector z , and then C candidate symbol vectors are obtained by applying a decision feedback (DF) detection method.

주어진 채널 행렬 H에서 선택한 L(1≤L≤T)개의 모든 열벡터들에 대하여 상기 모든 단계들을 수행하여 CL개의 후보 심벌 벡터들을 구한다.All the above steps are performed for all L (1? L? T) column vectors selected from a given channel matrix H to obtain CL candidate symbol vectors.

이하, 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 채널 복호기의 입력으로써 필요한 각 송신 비트들에 대한 로그 우도 비 계산을 위해 효율적인 후보 심벌 벡터들을 선택하는 방법을 첨부된 도면을 참조하여 설명한다.Hereinafter, a method for selecting efficient candidate symbol vectors for log likelihood ratio calculation for each transmission bit required as an input of a channel decoder according to a preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

도 1은 송수신 안테나의 개수가 모두 2인 V-BLAST 시스템에 대하여 본 발명의 실시예에 따른 연판정 정보 생성 방법을 나타낸 순서도이다. 1 is a flowchart showing a soft decision information generating method according to an embodiment of the present invention for a V-BLAST system in which the number of transmit / receive antennas is two.

먼저 102단계에서 수신 벡터 y와 채널 행렬 H을 입력으로 받는다. First, in step 102, the reception vector y and the channel matrix H are input.

104 단계에서 주어진 채널 행렬 H에 대하여 QR 분해를 수행한 후 얻은 Q행렬의 허미션 행렬 Q ^H 을 수신 벡터 y에 곱해준다. 그리고 M-ary 성상 (constellation) 상에서의 각 점들에 대한 인덱스(index)를 가리키는 l을 1로 초기화한다. The received vector y is multiplied by the hermetian matrix Q ^H of the Q matrix obtained after performing the QR decomposition on the channel matrix H given in step 104. [ And initializes l to 1 indicating an index for each point on the M-ary constellation.

108 단계에서는 a₂에 해당하는 심벌을 s_l로 가정하고, a₁에 해당하는 심벌은 z₁으로부터 a₂에 의한 간섭을 제거한 후 r₁₁으로 정규화 해준 결과에 대하여 분 할(slicing)을 하여 검출한다. In step 108, a symbol corresponding to a ₂ is assumed to be s ₁ , a symbol corresponding to a ₁ is removed from interference by a ₂ from z _1, and then the result is normalized to r ₁₁ , do.

110 단계에서는 검출한 결과를

이라 할 때

를 하나의 후보 심벌 벡터로서 출력한다. In step 110,

When you say

As a candidate symbol vector.

106 단계에서는 인덱스(index)를 가리키는 l이 M이 될 때까지, 즉 성상 (constellation)상에 있는 모든 점에 대하여 108 단계과 110 단계를 수행하도록 한다. In step 106, steps 108 and 110 are performed on all points on the constellation until l indicating the index becomes M.

102~110 단계의 반복을 통해 총 M개의 후보 심벌 벡터를 얻게 된다. l과 M이 같으면 112 단계로 진행한다.Through the repetition of steps 102 to 110, a total of M candidate symbol vectors are obtained. If l and M are equal, step 112 is performed.

112 단계에서는 채널 행렬 H의 두 열벡터의 위치를 서로 맞바꾼다. 두 열벡터의 위치를 맞바꾼 행렬을 H'로 정의한다. In step 112, the positions of the two column vectors of the channel matrix H are swapped with each other. Let H ' be a matrix that shifts the position of two column vectors.

114 단계에서 행렬을 H'에 대해 QR 분해를 수행한다. QR 분해 후 얻은 행렬을 Q'R' 이라 할 때 행렬 Q'의 허미션 행렬 Q' ^H 를 수신 벡터 y에 곱해준다.In step 114, the matrix is subjected to QR decomposition for H ' . QR decomposition then allows multiplying the Hermitian matrix Q 'of ^H' matrix Q to as' the obtained matrix Q'R the received vector y.

116~120 단계에서는 106~110 단계에서 수행했던 과정과 동일한 과정을 반복한다. 단, 108 단계에서는 분할을 통해 검출한 결과가 첫 번째 안테나에서 송신한 심벌에 해당하는 반면에 118 단계에서는 두 번째 안테나에서 송신한 심벌에 해당한다. In steps 116 to 120, the same processes as those performed in steps 106 to 110 are repeated. However, in step 108, the result detected through the division corresponds to the symbol transmitted from the first antenna, while in step 118, the symbol corresponds to the symbol transmitted from the second antenna.

도 2와 도 3은 송수신 안테나의 개수가 모두 2인 V-BLAST 시스템에 CTC (Convolutional Turbo Code) 연접한 시스템에서 본 발명에서 제안하는 방법에 따라 후보 심벌 벡터를 선택한 후 수학식 5를 이용하여 로그 우도 비를 계산하였을 때의 프레임 오율(FER, Frame error rate)을 관찰한 그래프이다. FIGS. 2 and 3 illustrate a method of selecting a candidate symbol vector according to a method proposed by the present invention in a system in which a CTC (Convolutional Turbo Code) is connected to a V-BLAST system in which the number of transmit and receive antennas is two, And a frame error rate (FER) when the likelihood ratio is calculated.

도 2 CTC (Convolutional Turbo Code)로 사용하고 프레임길이가 144 비트인 부호화된 V-BLAST 시스템에서 본 발명에 따른 연판정 정보 생성 방법과 최대 우도 알고리즘에 따른 연판정 정보 생성 방법을 사용했을 때의 성능을 비교한 그래프이고, 도 3은 CTC (Convolutional Turbo Code)로 사용하고 프레임길이가 480 비트인 부호화된 V-BLAST 시스템에서 본 발명에 따른 연판정 정보 생성 방법과 최대 우도 알고리즘에 따른 연판정 정보 생성 방법을 사용했을 때의 성능을 비교한 그래프이다. 2 shows the performance when the soft decision information generation method according to the present invention and the soft decision information generation method according to the maximum likelihood algorithm are used in the coded V-BLAST system using the frame length of 144 bits as the CTC (Convolutional Turbo Code) FIG. 3 is a graph illustrating a soft decision information generation method according to the present invention and a soft decision information generation method according to the maximum likelihood algorithm in a coded V-BLAST system using a CTC (Convolutional Turbo Code) with a frame length of 480 bits This is a graph comparing the performance when using the method.

본 실험에서 사용한 파라미터들은 다음과 같다. The parameters used in this experiment are as follows.

- 송신 안테나 개수: 2- Number of transmit antennas: 2

- 수신 안테나 개수: 2- Number of receiving antennas: 2

- 변조 방식: QPSK, 16-QAM, 64-QAM- Modulation scheme: QPSK, 16-QAM, 64-QAM

- 정보 프레임 길이: 144 비트 (도 2), 480 비트 (도 3)Information frame length: 144 bits (FIG. 2), 480 bits (FIG. 3)

- 부호율: 1/3- Code rate: 1/3

- 복호 방식: 최대 로그 맵 (Max-log MAP), 비례 상수 (scaling factor) 0.7 적용- Decoding method: Max-log MAP, scaling factor 0.7 applied.

- 채널 행렬의 각 원소는 평균이 0이고 분산이 1인 i.i.d. (independently and identically distributed) 한 복소 가우시안 확률 변수이다.- each element of the channel matrix is i.i.d with an average of 0 and a variance of 1. is an arbitrary and identically distributed complex Gaussian random variable.

도 2와 도 3에서 확인할 수 있듯이 송신 안테나 개수 및 수신 안테나 개수가 모두 2인 부호화된 V-BLAST 시스템에서 본 발명을 적용하였을 때 최대 우도 알고리 즘의 성능에 비해 성능 열화가 거의 없음을 확인할 수 있다.As can be seen from FIGS. 2 and 3, when the present invention is applied to a coded V-BLAST system in which both the number of transmit antennas and the number of receive antennas are two, it is confirmed that there is almost no performance deterioration as compared with the performance of the maximum likelihood algorithm have.

상술한 모든 기능은 상기 기능을 수행하도록 코딩된 소프트웨어나 프로그램 코드 등에 따른 마이크로프로세서, 제어기, 마이크로제어기, ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등과 같은 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 상기 코드의 설계, 개발 및 구현은 본 발명의 설명에 기초하여 당업자에게 자명하다고 할 것이다.All of the functions described above may be performed by a processor such as a microprocessor, a controller, a microcontroller, an application specific integrated circuit (ASIC), etc. according to software or program code or the like coded to perform the function. The design, development and implementation of the above code will be apparent to those skilled in the art based on the description of the present invention.

이상 본 발명에 대하여 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시켜 실시할 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 상술한 실시예에 한정되지 않고, 본 발명은 이하의 특허청구범위의 범위 내의 모든 실시예들을 포함한다고 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes and modifications may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention. You will understand. Therefore, it is intended that the present invention covers all embodiments falling within the scope of the following claims, rather than being limited to the above-described embodiments.

도 2 CTC (Convolutional Turbo Code)로 사용하고 프레임길이가 144 비트인 부호화된 V-BLAST 시스템에서 본 발명에 따른 연판정 정보 생성 방법과 최대 우도 알고리즘에 따른 연판정 정보 생성 방법을 사용했을 때의 성능을 비교한 그래프이다.2 shows the performance when the soft decision information generation method according to the present invention and the soft decision information generation method according to the maximum likelihood algorithm are used in the coded V-BLAST system using the frame length of 144 bits as the CTC (Convolutional Turbo Code) FIG.

도 3은 CTC (Convolutional Turbo Code)로 사용하고 프레임길이가 480 비트인 부호화된 V-BLAST 시스템에서 본 발명에 따른 연판정 정보 생성 방법과 최대 우도 알고리즘에 따른 연판정 정보 생성 방법을 사용했을 때의 성능을 비교한 그래프이다. FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of generating a soft decision information according to the present invention and a soft decision information generation method according to a maximum likelihood algorithm in a coded V-BLAST system using a CTC (Convolutional Turbo Code) with a frame length of 480 bits This is a graph comparing performance.

Claims

송신안테나의 개수가 T이고 수신안테나의 개수가 N인 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 시스템에서 수신 신호 벡터 y에 대한 채널 복호기의 입력으로서 송신 비트들에 대한 연판정 정보를 생성하는 방법에 있어서,A method for generating soft decision information on transmission bits as an input of a channel decoder for a received signal vector y in a multi-input multi-output (MIMO) system in which the number of transmit antennas is T and the number of receive antennas is N ,

채널 행렬 H에서 선택한 L(1≤L≤T) 개의 열벡터들 중에서 하나의 열벡터를 상기 행렬 H의 왼쪽으로부터 T번째 열에 위치하는 열벡터와 자리를 서로 맞바꾸고, 상기 T번째 열에 위치할 열벡터가 선택된 상태에서 나머지 T-1개의 열벡터들에 대하여 순열을 결정하여 채널 행렬 H'을 생성하는 단계;One column vector among the L (1? L? T) column vectors selected in the channel matrix H is replaced with a column vector located in the Tth column from the left of the matrix H , and a column located in the Tth column Determining a permutation for the remaining T-1 column vectors with the vector selected and generating a channel matrix H ' ;

상기 채널 행렬 H'에 대해 H'=Q’R’와 같이 QR 분해(decomposition)를 수행하는 단계; Performing QR decomposition such that H ' = Q'R' for the channel matrix H ' ;

상기 수신 신호 벡터 y에 상기 행렬 Q의 허미션(Hermitian) 행렬 Q ^H를 곱하여 변형된 수신 벡터 z를 구하는 단계; 및Obtaining a modified received vector z to the received signal vector y by multiplying the Hermitian (Hermitian) matrix Q ^H of the matrix Q; And

변조 지수가 log₂M이고, 가능한 M-ary 성상 상에서의 모든 점들에 대해 상기 변형된 수신 벡터 z를 이용하여 M개의 후보 심벌 벡터를 구하는 단계를 포함하는 방법.Determining a M candidate symbol vector using the modified received vector z for all points on a possible M-ary constellation with a modulation index of log ₂ M.

제 1 항에 있어서,The method according to claim 1,

상기 채널 행렬 H의 T개의 열벡터에 대해 모두 상기 단계를 반복하여 MT개의 후보 심벌 벡터를 구하는 단계를 포함하는 방법.And repeating the above steps for all T column vectors of the channel matrix H to obtain MT candidate symbol vectors.