KR101498267B1 - 미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 방법 및 그 시스템 - Google Patents

미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 방법 및 그 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 시스템은, 적어도 수신심벌을 수신하는 수신부; 성좌정보와 안테나정보를 활용하여 트리를 구성하는 트리구성부; 및 상기 트리의 각 레벨 별로 독립하여, 상기 수신심벌에 대응하는 후보 노드를 검출하는 검출부가 포함된다. 본 발명에 따르면, 어떠한 성좌의 경우에도 스피어 디코딩의 복잡도를 현저하게 감소시킬 수 있다. 또한, 심벌벡터의 구조나 특징에 의존적이지 않으므로 모든 변조방식에 공통적으로 적용할 수 있다. 또한, 단일 스피어 디코딩 기법만이 수신단에 수록되어 있으므로 수신단의 메모리 활용도가 높아지고 신호처리의 복잡도가 줄어드는 이점을 기대할 수 있다.

Description

미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 방법 및 그 시스템{SPHERE DECODING METHOD AND SYSTEM FOR SIGNAL RECONSTRUCTION IN MIMO SYSTEM}
본 발명은 미모 시스템, 다시 말하면 다중 안테나 시스템의 신호를 복구할 수 있는 스피어 디코딩 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
몇 년 사이에 무선 단말기가 급속하게 보급되고 있고, 아울러 무선 단말기를 경유하는 데이터의 용량이 폭발적으로 증가하고 있다. 상기 데이터 중에서 고화질 영상 및 음향은 통신용량을 증가시키는 중요한 요인이 되고 있다.
상기 배경 하에서 초고속 무선 통신 서비스가 요청되지만, 현재 사용 중인 무선 통신 주파수에는 여분이 없고, 추가로 무선 주파수의 대역폭을 확보하는 것에있어서도 어려움이 있다. 이를 해결하는 방법으로서, 미모(MIMO:Multiple Input Multiple Output:다중 안테나 시스템)기술이 다시금 각광을 받고 있다.
상기 미모기술은 추가적인 대역폭 할당없이 송신단과 수신단에 안테나의 수를 늘리는 것만으로 통신용량을 증가시킬 수 있다. 그러나, 무선 통신 시스템의 송신단과 수신단의 안테나가 늘어나면 늘어날수록, 수신단에서 수신한 수신심벌로부터 송신단에서 송신한 송신심벌을 검출하기 위하여, 수신단에서 처리해야 하는 신호처리의 복잡도(complexity)는 기하급수적으로 늘어난다.
종래 수신심벌로부터 송신심벌을 검출하는 방법으로서 ML(Maximum Likelihood) 검출기법이 제안된 바가 있다. 상기 ML검출기법은 송신심벌을 검출하기 위하여 변조방식에 대응하는 전송 가능한 모든 경우의 심벌벡터에 대해 유클리드 거리(Euclidean distance)를 계산하고 비교하는 기술로서, 성능 측면에서 우수한 기술이다. 그러나, 안테나 수와 변조방식이 증가할 수록, 그 복잡도가 지수적으로 증가하기 때문에 구현이 매우 어렵다는 문제점이 있다. 이러한 ML 검출의 복잡도를 감소시키기 위하여 스피어 디코딩(Sphere Decoding) 기법이 개발되었다.
상기 스피어 디코딩 기법은, 잡음분산과 채널상태를 고려하여 초기에 설정된 반경으로 이루어진 구(sphere) 내에 존재하는 심벌 벡터 집합에 대해서만 유클리드 거리를 계산함으로써, ML 검출의 복잡도를 감소시킨다. 그런데, 스피어 디코더는 초기 반지름에 따라 복잡도가 달라지는 문제점이 있다. 다시 말하면, 초기 반지름을 너무 크게 설정하면 수많은 격자벡터들이 초기 반지름 내에 존재하게 되어 ML 검출기와 거의 동일한 복잡도를 가지게 된다. 또한, 초기 반지름이 너무 작은 경우 유효한 격자 벡터를 찾을 수 없게 된다. 아울러, 스피어 디코더는 SNR이 낮을수록 트리 탐색시의 방문 노드 수 즉, 복잡도가 급격히 증가하여, 디코딩 효율이 저하되는 문제가 있다. 이러한 요인으로 인하여 여전이 신호 처리의 복잡도가 높은 문제점이 있다. 이러한 문제는 미모기술에서 안테나의 수가 늘어날 수록 큰 문제로 대두되고 있다.
상기 스피어 디코딩 기법의 복잡도를 감소시키는 일 방편으로서 실수-SD(Real Valued Sphere Decoding)기술이 제안된 바가 있다. 상기 실수-SD 기술은 심벌벡터의 허수부분과 실수부분을 별도처리하여 복잡도를 단순화시키는 기술이다. 그러나 실수-SD 방법은 변조방법에 따른 성좌(constellation)에 제한이 있어, 사각형 QAM 성좌에만 적용가능한 문제점이 있다. 마찬가지로 복소수-SD(Complex Valued SD)경우에도 사각형 QAM과 PSK 성좌에만 적용가능한 문제점이 있다. 아울러, 상기 실수-SD 및 상기 복소수-SD 모두가, 성좌가 복잡해 짐에 따라서 복잡도가 증가하고, 어느 하나의 성좌 또는 어느 한 종류의 성좌에 대해서만 적용이 가능한 문제점이 있다.
본 발명은 상기되는 문제점을 해결하기 위하여 제안되는 것으로서, 신호처리의 복잡도를 감소시킬 수 있고, 모든 성좌에 적용할 수 있고, 디코딩 방법의 변화없이 모든 성좌를 단일의 기법으로 처리할 수 있는 미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 방법 및 그 시스템을 제안한다.
본 발명에 따른 미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 시스템은, 미모 시스템에 있어서, 적어도 수신심벌을 수신하는 수신부; 성좌정보와 안테나정보를 활용하여 트리를 구성하는 트리구성부; 및 상기 트리의 각 레벨 별로 독립하여, 상기 수신심벌에 대응하는 후보 노드를 검출하는 검출부가 포함된다.
상기 디코딩 시스템에 있어서, 상기 후보 노드는 원형제약에 의해서 선정되고, 상기 원형제약은,
Figure 112013111930014-pat00001
이고, 여기서,
Figure 112013111930014-pat00002
이고,
Figure 112013111930014-pat00003
이고, x는 원형제약의 중심점(X는
Figure 112013111930014-pat00004
r, r은 받은 수신신호)이고, s는 송신심벌이고, H는 채널정보이고, k는 안테나의 레벨(K는 1~n 사이의 값이고, Sk는 S벡터의 k번째요소)인 것을 특징으로 한다. 이로써 정확한 레벨별 제약조건을 부여할 수 있다.
상기 디코딩 시스템에 있어서, 상기 검출부에서는, 2차원 원형제약을 이용하여 설정치를 만족하는 범위 내의 후보노드를 검출하는 것을 특징으로 한다. 이로써, 이로써 간단한 계산으로도 후보노드를 구분해 낼 수 있다. 한편, 상기 검출부에서는 더 나아가, 각 레벨 별로 후보 성좌들을 구분해 내고, 그 후 각 레벨 후보들을 모두 고려한 n차원 벡터 신호의 후보들을 구성한다. 그 후 n차원 벡터 신호 후보들을 H메트릭스로 곱한 후 그 값들과 수신신호와의 거리를 계산한다. 그 후, 그 중 거리가 가장 작은 것을 송신신호로 예측할 수 있다. 이로써, 모든 레벨에 대한 심벌벡터를 확정할 수 있다.
다른 측면에 따른 본 발명의 미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 시스템은, 트리의 각 레벨 별로 독립하여 후보 노드를 검출하고, 트리에서의 최하위노드의 심벌에 H 메트릭스를 곱한 후 수신심벌에서 거리가 가장 짧은 것을 선택하는 검출부가 포함된다.
다른 측면에 따른 본 발명의 미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 방법에는, 적어도 수신심벌과 성좌정보와 안테나정보를 수신하는 단계; 상기 성좌정보와 상기 안테나정보를 활용하여 트리를 구성하는 단계; 및 상기 트리의 각 레벨 별로 독립하여 후보 노드를 검출하는 단계가 포함된다.
상기 디코딩 방법에 있어서, 상기 후보 노드는, 상기 각 레벨에서 2차원 제약을 이용하여 설정치를 만족하는 것을 특징으로 한다. 이로써 신속하게 후보노드를 검색할 수 있다.
본 발명에 따르면, 안테나의 수가 늘어나더라도 복잡도가 지수적으로 늘어나지 않으므로 수신기에서 신호처리의 복잡도가 감소하고, 성좌(constellation)에 따른 차이가 없이 단일한 디코딩 기법으로 모든 성좌에 대하여 신호처리할 수 있는 장점을 기대할 수 있다.
도 1은 실시예에 따른 미모 시스템의 구성도.
도 2는 실시예에 따른 스피어 디코더의 구성도.
도 3은 실시예에 따른 스피어 코딩에 사용되는 트리.
도 4는 실시예에 따른 미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 방법을 설명하는 흐름도.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명의 사상은 이하에 제시되는 실시예에 제한되지 아니하고, 구성요소의 부가, 변경, 삭제, 및 추가 등에 의해서 다른 실시예를 용이하게 제안할 수 있을 것이나, 이 또한 본 발명 사상에 포함된다고 할 것이다.
도 1은 실시예에 따른 미모 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 미모 시스템은, 적어도 두 개의 송신 안테나별로 각각 독립적인 송신심벌을 전송하는 송신기(1)와, 적어도 두 개의 수신 안테나별로 수신된 수신심벌로부터 송신심벌을 검출해내는 수신기(2)를 포함한다.
상기 송신기(1)는 전송하고자 하는 입력 신호에 해당하는 비트열을 인코딩하고 인터리빙한 후, 안테나의 수에 따라 직병렬 변환한다. 그리고, 병렬 변환된 격자형 송신심벌은 각각의 안테나를 통해 동시에 전송된다. 상기 수신기(2)는 상기 송신기(1)에 구비된 복수의 안테나로부터 전송된 송신심벌을 수신하고, 수신된 수신심벌에 포함된 복수의 독립적인 송신심벌을 검출하여 검출 신호를 출력한다. 상기 수신심벌은 송신기(1)와 수신기(2) 사이의 통신환경에 따라서 송신심벌과 달라지는 것은 당연하게 이해될 것이다. 상기 수신기(20)는 송신심벌을 검출하기 위한 스피어 디코더(Sphere Decoder)(3)를 포함하고 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 스피어 디코더의 구성도이다.
도 2를 참조하면, 상기 스피어 디코더(3)에는, 복수의 수신심벌 및 변조방법에 따른 성좌를 수신하는 수신부(31), 안테나관련정보와 성좌관련정보를 활용하여 스피어 디코딩을 위한 트리를 구성하는 트리구성부(32), 및 송신심벌을 검출하는 검출부(33)가 포함된다.
미모 시스템의 모델링을 통하여 구현되는 스피어 디코딩 방법을 설명한다.
상기 수신기(2)의 안테나가 M개이고, 상기 송신기(1)의 안테나가 N개 일 때의 미모 시스템의 채널 모델은 아래와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112013111930014-pat00005
여기에서,
Figure 112013111930014-pat00006
은 수신된 신호를 나타낸다. H는 M×N 블록 레일리 페이딩 채널 행렬(Rayleigh fading channel matrix)를 나타낸다. H의 각 엔트리들은 IID(independently and identically distributed) 복소수 제어-평균 유닛 분산 가우시안 랜덤 변수이다. 여기에서 채널 행렬은 수신기(2)에 알려져 있는 값일 수 있다.
Figure 112013111930014-pat00007
는 송신기(1)로부터 송신된 심벌벡터를 나타내며,
Figure 112013111930014-pat00008
을 만족한다. 여기에서
Figure 112013111930014-pat00009
는 복소수 성좌를 지칭하며,
Figure 112013111930014-pat00010
는 복소수 도메인을 나타낸다.
Figure 112013111930014-pat00011
은 AWGN(additive white Gaussian noise)벡터를 나타내며, 제로-평균, 분산
Figure 112013111930014-pat00012
을 가진다.
Figure 112013111930014-pat00013
는 행렬 H의 k번째 열(row)을 나타내고,
Figure 112013111930014-pat00014
는 행렬 H의 k번째 행(column)을 나타내고,
Figure 112013111930014-pat00015
는 행렬 H의 복합공액전치행렬을 나타내고,
Figure 112013111930014-pat00016
는 H의 수도(pseudo)역수를 나타낸다. 벡터의 각 성분들은 첨자로 표시된다. 예를 들어
Figure 112013111930014-pat00017
는 S의 k번째 성분을 나타낸다. 한편,
Figure 112013111930014-pat00018
은 s의 마지막 N-k+1요소를 취하는 벡터이고,
Figure 112013111930014-pat00019
은 집합
Figure 112013111930014-pat00020
의 카디널리티(cardinality)이고,
Figure 112013111930014-pat00021
은 벡터 S의 2nd 놈(norm)이다.
상기 미모 시스템에 있어서, 도 2의 상기 수신부(31)에서는 성좌관련정보와 수신심벌을 수신한다. 이후에는 트리구성부(32)에서 안테나의 수와 성좌관련정보를 참조하여 트리를 구성한다. 상기 트리구성부(32)는 임의의 방법으로 트리를 구성할 수도 있고, 가지치기(prunning)가 될 가능성이 높은 순서로 트리를 구성할 수도 있다.
일반적인 스피어 디코딩 방법은, 1)소정의 제약을 만족하는 심벌벡터를 후보로서 확인하고, 2)후보가 된 심벌벡터 중에서 수신신호와 최소의 거리를 가지는 후보를 선정하는 과정을 진행할 수 있다.
상기 제약으로는 구형제약은 (SC:sphere constraint)이 사용될 수 있다. 구형제약은 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112013111930014-pat00022
여기서,
Figure 112013111930014-pat00023
이다.
상기 수학식 1은 모든 심벌벡터에 대한 거리인 d(s)를 설정치 C와 비교하고 이 제약을 만족하는 심벌벡터를 선택하는 것을 나타낸다. 그러나 상기 수학식 1에서 유클리드 거리(d(s))를 계산하는 것은 두 번의 계산이 요청되므로 바람직하지 않다. 따라서, 수학식 1을 수학식 2로 바꾸어 쓸 수 있다.
Figure 112013111930014-pat00024
상기 수학식 2에서,
Figure 112013111930014-pat00025
은
Figure 112013111930014-pat00026
의 QR 분해(decomposition))에서 어퍼 삼각 행렬(upper triangular matrix)이고,
Figure 112013111930014-pat00027
이고,
Figure 112013111930014-pat00028
일때
Figure 112013111930014-pat00029
이고, x는 중심점이다. 그러므로, k>l일때, 거리계산는
Figure 112013111930014-pat00031
값이 변할 때 중복해서 수행할 필요가 없다. 따라서,
Figure 112013111930014-pat00032
는 부분 유클리드 거리(parital euclidean distance:PED)라고 한다.
추가적인 계산을 요구하지 않는 상기 수학식 2가 수학식 1을 대신하여 스피어 디코딩의 구형제약의 만족여부를 판단할 때 사용될 수 있다. 상기 구형제약이 만족하지 않는 트리 상의 노드는 가지치기(prunning)을 수행함으로써 복잡도를 현저히 떨어뜨릴 수 있다. 이때 가지치기를 한 노드에 대해서는, 가지치기 한 이하의 노드에 대해서도 검색을 수행하지 않을 수 있고, 이로써 복잡도를 떨어뜨릴 수 있다.
그러나, 상기 수학식 2의 경우에도 여전이 복잡도가 높고 k번째 레벨의 거리 계산이 Sk 이외의 다른 S의 엘리멘트들에도 의존적이고 트리의 레벨에 종속적이다. 이러한 문제점을 더욱 줄이기 위하여 기존에 구형제약(SC)을 단순화시키는 시도가 이루어져 왔는데, 구형제약의 단순화는 특정 성좌의 특징과 구조를 활용하는 것을 바탕으로 이루어져 왔다. 이로써, 특정한 성좌에만 적합한 스피어 디코딩 기법을 제안하는 것으로 발전하였다. 그러나 역으로 이미 언급한 바와 같이, 특정 스피어 디코딩 기법은 특정 성좌를 가지는 변조방식에만 적용되고 다른 성좌에 대해서는 적용될 수 없는 문제점을 나았다. 따라서, 수신단에는 어느 성좌에 적합한 디코딩 기법을 개별적으로 수록하고 있어야 하는 문제점이 있다. 또한 수신단의 메모리 용량을 차지하는 문제점이 있다. 또한 개별적인 디코딩 방법의 호출 및 신호처리에 추가적인 시간을 소모하는 문제점이 있다.
실시예에서는 성좌에 구속적이지 않아서 어느 성좌에 대해서도 적용이 가능하고, 복잡도가 현저하게 줄어들고, 트리의 레벨에 종속적이지 않는 2차원의 원형제약(CC:circular constraint)조건을 제안한다. 먼저 수학식 1의 조건은 하기 수학식 3으로 바꾸어 쓸 수 있다.
Figure 112013111930014-pat00033
상기 수학식 3은 수학식 4와 같은 변환과정을 거칠 수 있다. 여기서, x는 구형제약의 가상적인 중심이 되는 것은 설명한 바가 있다.
Figure 112013111930014-pat00034
상기 수학식 4에서 (a)는 코시-슈바르츠 부등식의 적용결과이고, (b)는
Figure 112013111930014-pat00035
가
Figure 112013111930014-pat00036
에서 풀랭크를 가질 때
Figure 112013111930014-pat00037
가 성립한다는 사실이 적용된 결과이다.
수학식 3과 수학식 4를 합하고 결과를 정리하면 수학식 5와 같이 표현할 수 있다.
Figure 112013111930014-pat00038
여기서,
Figure 112013111930014-pat00039
이고,
Figure 112013111930014-pat00040
이다. 여기서, x는 원형제약의 중심점(X는
Figure 112013111930014-pat00041
r, r은 받은 수신신호)이고, s는 송신심벌이고, H는 채널정보이고, k는 안테나의 레벨(K는 1~n 사이의 값이고, Sk는 S벡터의 k번째요소)이다. 상기 수학식 5의 조건을 원형제약(circular constraint)라고 할 수 있고, 상기 원형제약을 만족하는 심벌벡터가 상기 트리구성부(32)에 구성된 트리의 각 레벨의 후보노드로서 선택될 수 있다.
상기
Figure 112013111930014-pat00042
는 스피어 디코딩의 검색이 수행되기 전에 계산될 수 있을 뿐만 아니라,
Figure 112013111930014-pat00043
행렬이 변하기 전까지는 변하지 않는다. 그러므로 채널정보가 동일한 때에는 동일한 값이 사용될 수 있다. 상기
Figure 112013111930014-pat00044
는 C-메트릭(metric)이라고 하기로 한다. 상기
Figure 112013111930014-pat00045
는 현재 레벨(k)(안테나의 레벨일 수 있다)에만 의존하는 값으로서 다른 레벨(l:
Figure 112013111930014-pat00046
)에는 영향을 받지 않는다. 상기 x는 수신심벌과 관련되는 정보로서 원형제약의 중심점이 될 수 있다. 그러므로, C-메트릭을 계산함에 있어서 다섯번의 부동소수점연산(FLOPs)만이 필요하기 때문에, 10(N-k)+8번의 부동소수점연산이 필요한 PED 계산에 비하여 계산량이 줄어든다. 또한, 트리 상에서 현재 레벨의 모든 노드에 대해서만 원형제약을 적용하므로 c-메트릭의 계산량이 줄어든다.
상기되는 장점으로 인하여 원형제약은 복잡도가 획기적으로 줄어드는 이점을 기대할 수 있다. 도 2의 검출부(33)는 상기 원형제약을 적용하여 검색을 수행하고 트리 상의 각 레벨 별로 심벌벡터를 얻을 수 있다. 이하에서는 트리를 예로 들어 상세하게 원형제약의 적용에 대하여 설명한다.
도 3은 스피어 코딩에 사용되는 트리를 예로 들어 나타내었다. 도 3은 송신단의 안테나가 4개이고 심벌벡터가 두개인 성좌(예를 들어, BPSK변조방식)의 경우를 예를 들어 보인다. 물론 다른 미모 시스템과 다른 변조방식도 마찬가지로 적용할 수 있는 것은 당연하다.
트리의 각 레벨에서 원형제약을 만족하는 노드를 표시하였다. 상세하게는, 레벨(k)이 1인 경우에는 트리 상의 좌측에서 세번째 노드가 원형제약을 만족하고, 레벨(k)이 2와 3인 경우에는 좌측의 두 개 노드가 원형제약을 만족하고, 레벨(k)이 4인 경우에는 모든 노드가 원형제약을 만족하는 것을 볼 수 있다. 이와 같은 경우에는 도 3에서 굵은 실선의 거리가 가장 짧은 것을 확인할 수 있고, 이 정보를 송신심벌로 확정할 수 있다.
만약, 각 레벨에서 원형제약을 만족하는 노드가 지나치게 많거나 적은 경우에는 수학식 5의 설정치(C)의 크게하거나 작게할 수 있다. 이로써 적정한 수의 노드가 도출되도록 할 수 있다. 또 다른 경우로서 각 레벨 별로 원형제약을 만족하는 노드가, 레벨 단위로 서로 연결되는 경우가 적어도 두 개가 있는 경우에는, 트리에서의 최하위노드의 심벌에 H를 곱한 후 수신심벌에서 거리가 가장 짧은 것을 선택할 수 있다. 다시 말하면, 각 레벨별로 후보 성좌들을 구분해 내고, 그 후 각 레벨 후보들을 모두 고려한 n차원 벡터 신호의 후보들을 구성한다. 그 후 n차원 벡터 신호 후보들에 H메트릭스를 곱한 후 그 값들과 수신신호와의 거리를 계산한다. 그 중에서 거리가 가장 작은 것을 송신신호로 예측할 수 있다.
어떠한 경우에도 실시예에서는 각 레벨 별로 원형제약을 만족하는 노드를 별도로 얻어낼 수 있으므로 그 복잡도를 현저하게 감소시킬 수 있다. 또한, 심벌벡터의 구조나 특징에 의존적이지 않으므로 모든 변조방식에도 적용할 수 있고, 이 경우에 변조방식은 수신단에서 알고 있는 것으로 한다. 또한, 단일 기법만이 수신단에 수록되어 있으므로 수신단의 메모리 활용도가 높아지고 신호처리의 복잡도가 줄어드는 이점을 기대할 수 있다.
도 4는 실시예에 따른 미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 방법을 설명하는 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 미모 시스템에서 적어도 두 개의 안테나로부터 적어도 수신심벌과 성좌와 송신단의 안테나와 관련되는 정보를 각각 수신한다(S1). 성좌와 송신단의 안테나를 참조하여 트리를 구성하고(S2), 각 레벨별로 후보 성좌를 구분해 내고, 그 후 각 레벨 후보들을 모두 고려한 n차원 벡터 신호의 후보들을 구성한다. 그 후 n차원 벡터 신호 후보들에 H메트릭스를 곱한 후 그 값들과 수신신호와의 거리를 계산하여 그 중 거리가 가장 작은 것을 송신신호로 예측한다(S3).
상기 노드를 검색함에 있어서는, 수학식 5로 제시되는 2차원의 원형제약(CC)를 활용한다. 상기 원형제약을 만족하는 심벌벡터가 상기 트리의 각 레벨의 후보노드로서 선택될 수 있다.
만약, 각 레벨에서 원형제약을 만족하는 노드가 지나치게 많거나 적은 경우에는 수학식 5의 설정치(C)의 크게하거나 작게할 수 있다. 이로써 적정한 수의 노드가 검색되도록 할 수 있다. 또 다른 경우로서 각 레벨별로 원형제약을 만족하는 노드가 서로 연결되는 경우가 적어도 두 개가 있는 경우에는, 트리에서의 최하위노드의 심벌에 H를 곱한 후 수신심벌에서 거리가 가장 짧은 것을 선택할 수 있다.
본 발명에 따르면, 어떠한 성좌의 경우에도 스피어 디코딩의 복잡도를 현저하게 감소시킬 수 있다. 또한, 심벌벡터의 구조나 특징에 의존적이지 않으므로 모든 변조방식에 공통적으로 적용할 수 있다. 또한, 단일 스피어 디코딩 기법만이 수신단에 수록되어 있으므로 수신단의 메모리 활용도가 높아지고 신호처리의 복잡도가 줄어드는 이점을 기대할 수 있다.
따라서, 안테나가 늘어나더라도 충분히 대응할 수 있어서, 고속 무선 통신망에 시급한 적용이 요망된다고 할 수 있다.
3: 스피어 디코더

Claims (7)

  1. 미모 시스템에 있어서,
    적어도 수신심벌을 수신하는 수신부;
    성좌정보와 안테나정보를 활용하여 트리를 구성하는 트리구성부; 및
    상기 트리의 각 레벨 별로 독립하여 원형제약으로 상기 수신심벌에 대응하는 후보 노드를 검출하는 검출부가 포함되는 미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 후보 노드는 상기 원형제약에 의해서 선정되고,
    상기 원형제약은,
    Figure 112014104113032-pat00055
    이고,
    여기서,
    Figure 112014104113032-pat00056
    이고,
    Figure 112014104113032-pat00057
    이고, x는 원형제약의 중심점(X는
    Figure 112014104113032-pat00058
    r, r은 받은 수신신호)이고, s는 송신심벌이고, H는 채널정보이고, k는 안테나의 레벨(K는 1~n 사이의 값이고, Sk는 S벡터의 k번째요소)인,
    미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 검출부에서는, 2차원 원형제약을 이용하여 설정치를 만족하는 범위 내의 후보노드를 검출하는, 미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 검출부에서는, 각 레벨 별로 후보 성좌들을 구분하여, 상기 후보성좌들을 모두 고려한 n차원 벡터 신호 후보들을 구성하고, 상기 n차원 벡터 신호 후보들에 H메트릭스를 곱하여, 그 값들과 수신신호와의 거리를 비교하여 가장 작은 것을 송신신호로 예측하는, 미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 시스템.
  5. 미모 시스템에 있어서,
    트리의 각 레벨 별로 독립하여 원형제약을 통해 후보 노드를 검출하고,
    트리에서의 최하위노드의 심벌에 H 메트릭스를 곱한 후, 수신심벌에서 거리가 가장 짧은 것을 선택하는 검출부가 포함되는 미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 시스템.
  6. 적어도 수신심벌과 성좌정보와 안테나정보를 수신하는 단계;
    상기 성좌정보와 상기 안테나정보를 활용하여 트리를 구성하는 단계; 및
    상기 트리의 각 레벨 별로 독립하여 원형제약을 통해 후보 노드를 검출하는 단계가 포함되는 미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 후보 노드는, 상기 각 레벨에서 2차원 제약을 이용하여 설정치를 만족하는 것인, 미모 시스템의 신호 복구를 위한 스피어 디코딩 방법.
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Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Moritz Borgmann 외 4인, IEEE 논문 "VLSI Implementation of MIMO Detection Using the Sphere Decoding Algorithm"(2005.07.) *

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