KR102263225B1 - Apparatus and method for channel estimation based on non orthogonal pilot signal - Google Patents

Abstract

비직교 파일럿 신호 기반 채널 추정 장치 및 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 채널 추정 방법은, 복수의 파일럿 신호를 포함하는 수신 신호를 수신하는 단계와, 상기 복수의 파일럿 신호들에 대응하는 복수의 루트 시퀀스들 및 상기 수신 신호에 기초하여 상기 복수의 파일럿 신호들을 재구성한 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 생성하는 단계와, 상기 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 이용하여 상기 복수의 파일럿 신호들에 대한 채널들을 결정하는 단계를 포함한다.A non-orthogonal pilot signal-based channel estimation apparatus and method are disclosed. A method for estimating a channel according to an embodiment includes: receiving a received signal including a plurality of pilot signals; and a plurality of route sequences corresponding to the plurality of pilot signals and the plurality of pilots based on the received signal. generating a plurality of first reconstructed pilot signals obtained by reconstructing signals; and determining channels for the plurality of pilot signals by using the plurality of first reconstructed pilot signals.

Description

비직교 파일럿 신호 기반 채널 추정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CHANNEL ESTIMATION BASED ON NON ORTHOGONAL PILOT SIGNAL}Apparatus and method for estimating channels based on non-orthogonal pilot signals {APPARATUS AND METHOD FOR CHANNEL ESTIMATION BASED ON NON ORTHOGONAL PILOT SIGNAL}

아래 실시예들은 비직교 파일럿 신호 기반 채널 추정 장치 및 방법에 관한 것이다.The following embodiments relate to an apparatus and method for estimating a channel based on a non-orthogonal pilot signal.

IoT(Internet of Things)는 IP 기반 네트워크를 통해 많은 수의 IoT 장치들을 광범위한 응용 프로그램과 연결하는 기술이다. 가트너(Gartner)는 2020년까지 수십억 개의 IoT 장치들이 LTE/LTE-A, LTE-M, NB-IoT, LoRa 및 SigFox와 같은 다양한 유형의 통신 프로토콜을 통해 네트워크에 연결될 것으로 예상하고 있다.The Internet of Things (IoT) is a technology that connects a large number of IoT devices with a wide range of applications through an IP-based network. Gartner predicts that by 2020, billions of IoT devices will be connected to networks via different types of communication protocols such as LTE/LTE-A, LTE-M, NB-IoT, LoRa and SigFox.

많은 수의 IoT 장치들을 수용하기 위해, 기지국에 필요한 선험적 지식(priori knowledge)은 업링크 채널 상태 정보(Channel State Information, CSI)를 획득하는 것이다. 채널 추정의 정확성은 데이터 패킷의 디코딩 성능에 큰 영향을 미치므로, 이러한 자원 공유 시나리오에서 업링크 채널 상태 정보의 획득이 더욱 중요하다.In order to accommodate a large number of IoT devices, a priori knowledge required for a base station is to obtain uplink channel state information (CSI). Since the accuracy of channel estimation greatly affects the decoding performance of data packets, obtaining uplink channel state information is more important in such a resource sharing scenario.

기존의 채널 추정기는 채널 추정 방법으로 자도프 추 시퀀스(Zadoff-Chu sequence) 기반 직교 파일럿 구조(orthogonal pilot structure)를 이용한다. 하지만, 기존의 채널 추정기는 최대 동시 채널 추정 가능 단말 수를 제한됨으로써 IoT 서비스를 위한 초연결성(massive connectivity) 제공에 한계를 지닌다. 또한, 기존의 채널 추정기가 비직교 파일럿 구조(non-orthogonal pilot structure)를 사용하여 채널을 추정하면 기존 직교 파일럿 구조에서는 발생하지 않았던 비직교 파일럿 신호간 간섭 문제를 발생시킨다.A conventional channel estimator uses an orthogonal pilot structure based on a Zadoff-Chu sequence as a channel estimation method. However, the existing channel estimator has a limit in providing massive connectivity for IoT services by limiting the maximum number of simultaneous channel estimation possible terminals. In addition, when a conventional channel estimator estimates a channel using a non-orthogonal pilot structure, an interference problem between non-orthogonal pilot signals, which has not occurred in the existing orthogonal pilot structure, occurs.

실시예들은 비직교 파일럿 신호들을 루트 시퀀스별로 재구성하여 비직교 파일럿 신호 간 간섭을 제거한 상황에서 채널을 추정함으로써, 비직교 파일럿 신호 간 간섭 문제가 발생하지 않으며 정확하게 채널을 추정할 수 있는 기술을 제공할 수 있다.Embodiments provide a technique for accurately estimating a channel without causing interference between non-orthogonal pilot signals by estimating a channel in a situation in which interference between non-orthogonal pilot signals is removed by reconstructing non-orthogonal pilot signals for each root sequence. can

일 실시예에 따른 채널 추정 방법은, 복수의 파일럿 신호를 포함하는 수신 신호를 수신하는 단계와, 상기 복수의 파일럿 신호들에 대응하는 복수의 루트 시퀀스들 및 상기 수신 신호에 기초하여 상기 복수의 파일럿 신호들을 재구성한 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 생성하는 단계와, 상기 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 이용하여 상기 복수의 파일럿 신호들에 대한 채널들을 결정하는 단계를 포함한다.A method for estimating a channel according to an embodiment includes: receiving a received signal including a plurality of pilot signals; and a plurality of route sequences corresponding to the plurality of pilot signals and the plurality of pilots based on the received signal. generating a plurality of first reconstructed pilot signals obtained by reconstructing signals; and determining channels for the plurality of pilot signals by using the plurality of first reconstructed pilot signals.

상기 복수의 파일럿 신호들은 복수의 비직교 파일럿 신호들일 수 있다.The plurality of pilot signals may be a plurality of non-orthogonal pilot signals.

상기 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 생성하는 단계는, 상기 수신 신호에 기반하는 잔여 수신 신호 및 상기 복수의 루트 시퀀스들을 이용하여 복수의 코릴레이션(correlation) 값들을 계산하는 단계와, 상기 복수의 코릴레이션 값들에 기초하여 상기 잔여 수신 신호에 대해서 상기 복수의 루트 시퀀스들과의 복수의 전력 지연 프로파일들(power delay profiles)을 계산하는 단계와, 상기 복수의 전력 지연 프로파일들 중에서 최대 값을 선택하는 단계와, 상기 최대 값, 상기 복수의 코릴레이션 값들 및 상기 복수의 루트 시퀀스들에 기초하여 복수의 제2 재구성 파일럿 신호들을 복구하여 상기 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들로 생성하는 단계와, 상기 수신 신호 및 상기 복수의 제2 재구성 파일럿 신호들에 기초하여 상기 잔여 수신 신호를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.The generating of the plurality of first reconstructed pilot signals may include calculating a plurality of correlation values using a residual received signal based on the received signal and the plurality of root sequences; calculating a plurality of power delay profiles with the plurality of root sequences for the residual received signal based on relation values; and selecting a maximum value from among the plurality of power delay profiles; and recovering a plurality of second reconstructed pilot signals based on the maximum value, the plurality of correlation values, and the plurality of root sequences to generate the plurality of first reconstructed pilot signals; and calculating the residual received signal based on the plurality of second reconstructed pilot signals.

상기 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 생성하는 단계는, 상기 잔여 수신 신호가 상기 수신 신호에 대한 잡음 전력(noise power) 이하가 되는 m번째 라운드(round)까지 반복될 수 있다(m은 0보다 큰 자연수).The generating of the plurality of first reconstructed pilot signals may be repeated until an m-th round in which the residual received signal is equal to or less than a noise power of the received signal (m is greater than 0). natural number).

일 실시예에 따른 채널 추정 장치는, 복수의 파일럿 신호를 포함하는 수신 신호를 수신하는 복수의 안테나와, 상기 복수의 파일럿 신호들에 대응하는 복수의 루트 시퀀스들 및 상기 수신 신호에 기초하여 상기 복수의 파일럿 신호들을 재구성한 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 생성하고, 상기 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 이용하여 상기 복수의 파일럿 신호들에 대한 채널들을 결정하는 프로세서를 포함한다.A channel estimator according to an embodiment includes a plurality of antennas for receiving a reception signal including a plurality of pilot signals, a plurality of route sequences corresponding to the plurality of pilot signals, and the plurality of signals based on the received signal. and a processor that generates a plurality of first reconstructed pilot signals obtained by reconstructing pilot signals of , and determines channels for the plurality of pilot signals by using the plurality of first reconstructed pilot signals.

도 1은 기존의 채널 추정기가 채널을 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 2 내지 도 4는 기존의 채널 추정기가 채널을 추정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 채널 추정 시스템을 나타낸 도면이다.
도 6은 도 5에 도시된 채널 추정 장치(200)를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 7 및 도 8은 채널 추정 시스템이 채널을 추정하는 전체 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 기존 채널 추정기와 채널 추정 장치의 상관 연산 수를 비교한 도면이다.
도 10은 채널 추정 장치가 각 라운드에서 재구성된 채널 계수와 대응하는 실제 채널 계수 사이의 평균 제곱 오차를 나타낸 도면이다.
도 11은 채널 추정 장치와 기존의 추정기의 채널 추정 결과를 비교한 도면이다.
도 12는 채널 추정 장치의 성능을 검증하기 위한 파라미터 및 시뮬레이션 값 들의 일 예를 나타낸다.
도 13 및 도 14는 채널 추정 장치와 기존 채널 추정기 간의 평균 제곱 오차를 비교한 도면이다.
도 15 및 도 16은 채널 추정 장치와 기존 채널 추정기 간의 파일럿 길이에 따른 평균 비트 에러율을 비교한 도면이다.
도 17 내지 도 20은 채널 추정 장치와 기존의 채널 추정기 간의 IoT 장치 수에 따른 평균 네트워크 처리량을 비교한 도면이다.1 is a diagram for explaining a method for estimating a channel by a conventional channel estimator.
2 to 4 are diagrams for explaining a process of estimating a channel by a conventional channel estimator.
5 is a diagram illustrating a channel estimation system according to an embodiment.
FIG. 6 is a diagram schematically illustrating the channel estimation apparatus 200 shown in FIG. 5 .
7 and 8 are diagrams for explaining an overall operation of estimating a channel by the channel estimation system.
9 is a diagram comparing the number of correlation operations between a conventional channel estimator and a channel estimator.
10 is a diagram illustrating a mean square error between a channel coefficient reconstructed in each round by a channel estimation apparatus and a corresponding actual channel coefficient.
11 is a diagram comparing channel estimation results of a channel estimator and a conventional estimator.
12 shows an example of parameters and simulation values for verifying the performance of the channel estimation apparatus.
13 and 14 are diagrams comparing mean square errors between a channel estimator and a conventional channel estimator.
15 and 16 are diagrams comparing average bit error rates according to pilot lengths between a channel estimator and an existing channel estimator.
17 to 20 are diagrams comparing average network throughput according to the number of IoT devices between a channel estimator and a conventional channel estimator.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.

Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, since various changes may be made to the embodiments, the scope of the patent application is not limited or limited by these embodiments. It should be understood that all modifications, equivalents and substitutes for the embodiments are included in the scope of the rights.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the examples are used for description purposes only, and should not be construed as limiting. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In the present specification, terms such as “comprise” or “have” are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, but one or more other features It should be understood that this does not preclude the existence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

제1 또는 제2등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 실시예의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.Terms such as first or second may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The terms are only for the purpose of distinguishing one element from another element, for example, without departing from the scope of rights according to the concept of the embodiment, a first element may be named as a second element, and similarly The second component may also be referred to as the first component.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the embodiment belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. does not

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same components are given the same reference numerals regardless of the reference numerals, and the overlapping description thereof will be omitted. In the description of the embodiment, if it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the gist of the embodiment, the detailed description thereof will be omitted.

도 1은 기존의 채널 추정기가 채널을 추정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram for explaining a method for estimating a channel by a conventional channel estimator.

IoT(Internet of Things)는 IP 기반 네트워크를 통해 방대한 수의 IoT 장치들을 광범위한 응용 프로그램과 연결하는 기술이다. IoT는 Industry 4.0의 주요 지원 요소(key enabler)로 간주된다. 가트너(Gartner)는 2020년까지 수십억 개의 IoT 장치들이 LTE/LTE-A, LTE-M, NB-IoT, LoRa 및 SigFox와 같은 다양한 유형의 통신 프로토콜을 통해 네트워크에 연결될 것으로 예상하고 있다.The Internet of Things (IoT) is a technology that connects a vast number of IoT devices with a wide range of applications through an IP-based network. IoT is considered a key enabler of Industry 4.0. Gartner predicts that by 2020, billions of IoT devices will be connected to networks via different types of communication protocols such as LTE/LTE-A, LTE-M, NB-IoT, LoRa and SigFox.

점점 더 많아지는 IoT 장치들은 현재의 통신 시스템에 몇 가지 과제(challenge)를 제기한다. 특히, IoT 장치들의 초고밀도(ultra-high density)를 지원하기 위한 스펙트럼 효율(spectral-efficient) 무선 자원 관리는 여전히 해결해야 할 과제 중 하나이다.An increasing number of IoT devices pose several challenges to current communication systems. In particular, spectrum-efficient radio resource management to support ultra-high density of IoT devices is still one of the challenges to be solved.

기존 셀룰러 인프라의 비용 효율성 때문에, 최근 셀룰러 네트워크 영역에서는 제한된 양의 무선 리소스를 사용하여 많은 수의 IoT 장치들을 수용하기 위한 광범위한 연구가 진행되고 있다. 많은 수의 IoT 장치들을 수용하기 위한 방법으로 중첩 코딩(superposition coding)에 기초한 MPR(Multi Packet Reception)이 제안되었다. 또한, 기지국(base station; BS)은 단일 안테나가 장착되어 있어도 많은 수의 IoT 장치들이 동일한 무선 자원을 공유할 수 있게 한다.Due to the cost-effectiveness of the existing cellular infrastructure, recently extensive research has been conducted to accommodate a large number of IoT devices using a limited amount of radio resources in the cellular network area. Multi Packet Reception (MPR) based on superposition coding has been proposed as a method for accommodating a large number of IoT devices. In addition, a base station (BS) enables a large number of IoT devices to share the same radio resource even when a single antenna is mounted.

최근에는, 많은 수의 IoT 장치들을 수용하기 위한 방법으로 SCMA(Sparse Code Multiple Access), MUSA(Multi-User Shared Access) 및 RSMA(Resource Spread Multiple Access)와 같은 다양한 NOMA(Non-Orthogonal Multiple Access) 메커니즘이 여러 장치를 동시에 지원하기 위해 제안되었다. 제안된 IoT 장치들을 수용하기 위한 방법들은 스펙트럼 효율을 현저히 증가시킬 수 있는 가능성을 보여준다.Recently, various Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) mechanisms such as Sparse Code Multiple Access (SCMA), Multi-User Shared Access (MUSA), and Resource Spread Multiple Access (RSMA) as a method to accommodate a large number of IoT devices. It has been proposed to support multiple devices simultaneously. The proposed methods for accommodating IoT devices show the potential to significantly increase the spectral efficiency.

또한, 많은 수의 IoT 장치들을 수용하기 위해서는 기지국(BS)에 대한 선험적 지식(priori knowledge)이 필요하다. 기지국(BS)에 필요한 선험적 지식은 업링크 채널 상태 정보(Channel State Information, CSI)를 획득하는 것이다. 하지만, 대부분의 연구에서는 기지국(BS)에서 완벽한 채널 상태 정보를 가정하여 IoT 장치들을 수용한다. 채널 추정의 정확성은 데이터 패킷의 디코딩 성능에 큰 영향을 미치므로, 이러한 자원 공유 시나리오에서 업링크 채널 상태 정보의 획득이 더욱 중요하다.In addition, in order to accommodate a large number of IoT devices, a priori knowledge of the base station (BS) is required. The a priori knowledge required for the base station (BS) is to obtain uplink channel state information (CSI). However, in most studies, IoT devices are accommodated by assuming perfect channel state information in the base station (BS). Since the accuracy of channel estimation greatly affects the decoding performance of data packets, obtaining uplink channel state information is more important in such a resource sharing scenario.

신뢰성 있고 정확한 채널 추정을 위해 직교 구조(orthogonal structure)를 갖는 파일럿 신호들(또는 기준 신호들)이 사용된다. 예를 들어, 이산 푸리에 변환(discrete Fourier transform, DFT) 기반 채널 추정 방법은 구현의 복잡성이 낮기 때문에 LTE/LTE-A 시스템에 널리 적용되었다. 그러나, 이산 푸리에 변환 기반 채널 추정 방법은 다음과 같은 이유로 기존 셀룰러 네트워크에서 많은 수의 IoT 장치들을 직접 지원하기가 어려울 수 있다.For reliable and accurate channel estimation, pilot signals (or reference signals) having an orthogonal structure are used. For example, a discrete Fourier transform (DFT)-based channel estimation method has been widely applied to LTE/LTE-A systems because of its low implementation complexity. However, it may be difficult for the discrete Fourier transform-based channel estimation method to directly support a large number of IoT devices in an existing cellular network for the following reasons.

i) 생성 가능한 직교 시퀀스들(generable orthogonal sequences)의 수는 유한 시퀀스 길이(finite sequence length)에 대해 제한되며, 이는 확장성이 직교 구조로 제공될 수 없음을 의미한다.i) The number of generable orthogonal sequences is limited for a finite sequence length, which means that scalability cannot be provided with an orthogonal structure.

ii) 무선 자원들을 공유하는 장치의 수에 비례하여 더 많은 무선 자원들이 파일럿 신호 전송을 위해 할당되어야 하며, 이는 주어진 무선 자원에 대한 파일럿 오버 헤드의 증가로 인해 스루풋 성능(throughput performance)을 상당히 저하시킨다. IoT 시나리오에서 이러한 파일럿 부족 문제는 셀룰러 네트워크에서 IoT 서비스를 제공하기위한 병목 현상이 될 수 있다.ii) more radio resources should be allocated for pilot signal transmission in proportion to the number of devices sharing radio resources, which significantly degrades throughput performance due to an increase in pilot overhead for a given radio resource . In IoT scenarios, this lack of pilots can become a bottleneck for delivering IoT services in cellular networks.

이러한 한계를 극복하기 위하여, 기존 셀룰러 시스템 내에서 채널을 추정하기 위해 비직교 파일럿 신호들을 사용하면 적은 비용으로 더 많은 IoT 장치를 지원할 수 있다. 채널 추정을 위해 비직교 파일럿 신호들을 사용하는 대부분의 연구는 심각한 파일럿 부족 문제로 인하여 시분할 이중화(time division duplex, TDD) 대규모 MIMO(Multiple-Input and Multiple-Output) 시스템에서 수행되었다. 또한, FDD 기반 셀룰러 네트워크에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 즉, 기존의 제안된 채널 추정 방법은 TDD 시스템에서만 유효한 채널 상호 속성(channel reciprocity property)을 사용했기 때문에, 기존 FDD 기반 셀룰러 시스템에 직접 적용할 수 없다.To overcome this limitation, using non-orthogonal pilot signals to estimate a channel in an existing cellular system can support more IoT devices at a lower cost. Most studies using non-orthogonal pilot signals for channel estimation have been performed in a time division duplex (TDD) large-scale Multiple-Input and Multiple-Output (MIMO) system due to a serious pilot shortage problem. In addition, few studies have been done on FDD-based cellular networks. That is, the existing proposed channel estimation method cannot be directly applied to the existing FDD-based cellular system because it uses a channel reciprocity property that is valid only in the TDD system.

또한, 셀룰러 네트워크에서 많은 수의 IoT 장치들의 연결을 제공하려면 고정확도(high accuracy)로 많은 수의 IoT 장치들의 채널 상태 정보를 동시에 수집하는 것이 중요하다. 기존의 채널 추정기(channel estimator; CE)는 셀룰러 네트워크상에서 직교 파일럿 구조(orthogonal pilot structure)를 채택하여 파일럿 오버 헤드를 크게 증가시키지 않으면서 많은 수의 IoT 장치에 높은 확장성(high scalability)을 제공할 수 없다.In addition, in order to provide connection of a large number of IoT devices in a cellular network, it is important to simultaneously collect channel state information of a large number of IoT devices with high accuracy. A conventional channel estimator (CE) adopts an orthogonal pilot structure on a cellular network to provide high scalability to a large number of IoT devices without significantly increasing pilot overhead. can't

기존의 채널 추정기는 채널 추정 방법으로 자도프 추 시퀀스(Zadoff-Chu sequence) 기반 직교 파일럿 구조를 이용한다. 하지만, 기존의 채널 추정기는 최대 동시 채널 추정 가능 단말 수를 제안함으로써 IoT 서비스를 위한 초연결성(massive connectivity) 제공에 한계를 지닌다. 기존의 채널 추정기가 비직교 파일럿 구조(non-orthogonal pilot structure)를 사용하여 채널을 추정하면 기존 직교 파일럿 구조에서는 발생하지 않았던 비직교 파일럿 신호 간 간섭 문제를 발생시킨다.A conventional channel estimator uses a Zadoff-Chu sequence-based orthogonal pilot structure as a channel estimation method. However, the existing channel estimator has a limitation in providing massive connectivity for IoT services by proposing the maximum number of simultaneous channel estimation possible terminals. When a conventional channel estimator estimates a channel using a non-orthogonal pilot structure, an interference problem between non-orthogonal pilot signals, which has not occurred in the existing orthogonal pilot structure, occurs.

도 2 내지 도 4는 기존의 채널 추정기가 채널을 추정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.2 to 4 are diagrams for explaining a process of estimating a channel by a conventional channel estimator.

설명의 편의를 위해, 기존의 채널 추정기(CE)는 직교 주파수 분할 다중 접속(OFDMA) 기반 FDD 셀룰러 네트워크에 설치된 것을 가정한다. 예를 들어, 기존의 채널 추정기(CE)는 FDD 기반 LTE/LTE-A 네트워크에 설치된 것을 가정한다.For convenience of description, it is assumed that the conventional channel estimator (CE) is installed in an orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) based FDD cellular network. For example, it is assumed that the existing channel estimator (CE) is installed in an FDD-based LTE/LTE-A network.

기지국(BS)은 복수의 안테나들을 포함한다. 복수의 IoT 장치들(D1 내지 D

)은 각각 단일 안테나를 포함한다. 기지국(BS)이 포함하는 복수의 안테나들의 인덱스 세트를

로 정의한다. 기지국(BS) 및 복수의 IoT 장치들(D1 내지 D

)은 활성화되어 있다.A base station (BS) includes a plurality of antennas. A plurality of IoT devices (D1 to D

) each contain a single antenna. The index set of a plurality of antennas included in the base station (BS)

to be defined as A base station (BS) and a plurality of IoT devices (D1 to D)

) is activated.

복수의 IoT 장치들(D1 내지 D

)은 독립적인 짧은 데이터 패킷들(P1 내지 P

)을 기지국(BS)에 보고한다. 복수의 IoT 장치들(D1 내지 D

)은 Random Access 절차가 완료된 후 기지국(BS)과 완전히 연결되어 있다고 가정한다. 기지국(BS) 및 복수의 IoT 장치들(D1 내지 D

) 간의 통신은 중앙 집중 방식으로 기지국(BS)에 의해 제어된다.A plurality of IoT devices (D1 to D

) are independent short data packets P1 to P

) to the base station (BS). A plurality of IoT devices (D1 to D

) is assumed to be completely connected to the base station (BS) after the random access procedure is completed. A base station (BS) and a plurality of IoT devices (D1 to D)

) is controlled by a base station (BS) in a centralized manner.

복수의 IoT 장치들(D1 내지 D

)의 총 개수는 U라고 가정한다. 기지국(BS)은 독립적인 M개의 업링크 무선 자원들을 이용하여 U개의 IoT 장치들(D1 내지 D

)을 지원한다. 즉,

을 만족한다.A plurality of IoT devices (D1 to D

) is assumed to be U. The base station (BS) uses the M independent uplink radio resources for U IoT devices D1 to D

) is supported. In other words,

is satisfied with

각 무선 자원은 I개의 복수의 IoT 장치들(D1 내지 D

)이 기지국(BS)에 자신의 데이터 패킷을 전송할 때 동시에 공유된다. 안테나 기술에 의해 지원될 수 있는 최대 데이터 스트림 수가 기지국(BS)에서의 안테나 수 보다는 작다. 즉, 기존의 채널 추정기(CE)가 채널을 추정하는 방법에 있어서,

라는 점에 주목할 가치가 있다.Each radio resource is a plurality of I IoT devices (D1 to D)

) is shared at the same time when transmitting its data packet to the base station (BS). The maximum number of data streams that can be supported by the antenna technology is less than the number of antennas at the base station (BS). That is, in the method of the existing channel estimator (CE) estimating the channel,

It is worth noting that

무선 자원을 공유하는 복수의 IoT 장치들(D1 내지 D

)의 인덱스 세트를

로 정의한다. 즉, 무선 자원을 공유하는 복수의 IoT 장치들의 개수는

개이고, 기지국(BS)의 안테나 개수는

개(

)이다.A plurality of IoT devices (D1 to D) sharing radio resources

) of the index set

to be defined as That is, the number of a plurality of IoT devices sharing a radio resource is

, and the number of antennas of the base station (BS) is

dog(

)to be.

할당된 무선 자원들 각각은 주파수 영역(frequency domain)에서

개의 부반송파들(subcarriers)과 시간 영역(time domain)에서

개의 OFDM 심벌들로 구성된다. 여기서

개의 OFDM 심벌들은

개의 파일럿 심벌들(또는 파일럿 신호들) 및

개의 데이터 심벌들로 구성된다. 즉,

로 정의된다.Each of the allocated radio resources is in the frequency domain (frequency domain).

in the subcarriers and time domain

It consists of OFDM symbols. here

OFDM symbols are

n pilot symbols (or pilot signals) and

It consists of data symbols. In other words,

is defined as

LTE/LTE-A 시스템에서, 자원 블록(resource block, RB)은 주파수 영역에서 12개의 부반송파와 시간 영역에서 7개의 OFDM 심벌(정규 CP(cyclic prefix)을 가짐)을 포함한다. 예를 들어, 7 개의 OFDM 심벌 중에서, 제4 심벌(4번째 심볼)은 파일럿 심벌을 운반하는데 사용된다. 이 경우

이다. 주어진

에 대한

와

사이의 비율은 파일럿 오버 헤드를 결정한다.In the LTE/LTE-A system, a resource block (RB) includes 12 subcarriers in the frequency domain and 7 OFDM symbols (having a regular cyclic prefix (CP)) in the time domain. For example, among the 7 OFDM symbols, the fourth symbol (the fourth symbol) is used to carry the pilot symbol. in this case

to be. given

for

Wow

The ratio between determines the pilot overhead.

각 패킷 내의 전체 심볼들이 동일한 채널을 경험한다고 가정한다. 따라서, 기존의 채널 추정기(CE)는 파일럿 신호로부터의 채널 추정치를 패킷 내의 데이터 심볼을 디코딩하는데 사용할 수 있다.Assume that all symbols in each packet experience the same channel. Thus, a conventional channel estimator (CE) can use the channel estimate from the pilot signal to decode the data symbols in the packet.

기존의 채널 추정기(CE)는 Zadoff-Chu(이하 ZC) 시퀀스를 이용한다. ZC는 파일럿 신호들을 생성하기 위한 루트 시퀀스(root sequence)로 이용한다. ZC 시퀀스는 다음과 같은 속성을 갖는다.A conventional channel estimator (CE) uses a Zadoff-Chu (hereinafter ZC) sequence. ZC is used as a root sequence for generating pilot signals. The ZC sequence has the following properties.

(1) 속성 1(Property 1)(1) Property 1

원형 쉬프트 버전(circularly shifted version)과의 자기 상관(auto-correlation)은 델타 함수이다. 이는 수학식 1로 정의할 수 있다.The auto-correlation with the circularly shifted version is a delta function. This can be defined by Equation (1).

은 루트 인덱스(root index)가 r인 ZC 시퀀스,

은 ZC 시퀀스의 길이(length),

은 지연(lag)

에서

의 이산 주기 자기상관 함수(discrete periodic auto-correlation function),

은 켤레 복소수(complex conjugate)를 의미한다.

is a ZC sequence with a root index of r,

is the length of the ZC sequence,

is the lag

in

a discrete periodic auto-correlation function of

denotes a complex conjugate.

(2) 속성 2(Property 2)(2) Property 2

다른 루트 인덱스

과

을 가진 두 개의 ZC 시퀀스 간의 상호상관(cross-correlation)의 절대 값(absolute value)은 일정하다. 이는 수학식 2로 정의할 수 있다.another root index

and

The absolute value of the cross-correlation between two ZC sequences with This can be defined by Equation (2).

위의 우수한 상관 속성들(correlation properties, property 1 및 property 2) 때문에, ZC 시퀀스는 LTE/LTE-A 시스템에서 업링크 복조 참조 신호(uplink demodulation reference signal(DMRS))에 채택되었다. 파일럿 심볼은 기지국(BS)에서 코히어런트 복조(coherent demodulation)를 위한 채널 추정치(channel estimate)를 획득하기 위해 각각의 패킷 내에서 시간-다중화(time-multiplexed)된다. 때문에, 파일럿 심볼 및 데이터 심볼들은 동일한 대역폭(bandwidth)을 차지한다.Because of the above excellent correlation properties (correlation properties, property 1 and property 2), the ZC sequence was adopted for the uplink demodulation reference signal (DMRS) in the LTE/LTE-A system. The pilot symbols are time-multiplexed within each packet to obtain a channel estimate for coherent demodulation at the base station (BS). Therefore, the pilot symbol and the data symbols occupy the same bandwidth.

는 주파수 영역에서 파일럿 길이(pilot length), 즉

로 정의한다. 설명의 편의를 위해, 시간 도메인 파일럿 신호 생성(time-domain pilot signal generation) 동안에 CP 삽입(CP insertion)과 업-샘플링(up sampling)을 모두 고려하지 않는다. 따라서, 이산 시간 도메인에서의 파일럿 신호는 이산 푸리에 변환(DFT)의 특성때문에

개의 샘플을 갖는다.

is the pilot length in the frequency domain, i.e.

to be defined as For convenience of description, neither CP insertion nor up-sampling are considered during time-domain pilot signal generation. Therefore, the pilot signal in the discrete time domain is due to the characteristics of the discrete Fourier transform (DFT).

have samples.

루트 인덱스

을 가진 ZC 시퀀스의 요소들(elements)은 시간 영역에서 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.root index

Elements of the ZC sequence with ? can be expressed as Equation 3 in the time domain.

여기서,

은

인 양의 정수이다.here,

silver

is a positive integer.

다수의 직교 파일럿 신호들은 시간 영역에서 쉬프트되지 않은

번째 루트 ZC 시퀀스(기본 시퀀스(base sequence) 또는 참조 시퀀스(reference sequence))를 주기적으로 쉬프트함으로써 생성될 수 있다.A plurality of orthogonal pilot signals are not shifted in the time domain.

It may be generated by periodically shifting the th root ZC sequence (base sequence or reference sequence).

자원 할당 단계(resource allocation phase) 동안, 기지국(BS)은 IoT 장치들 각각에 파일럿 신호 정보(pilot signal information), 즉 ZC 시퀀스의 루트 인덱스 및 순환 쉬프트(cyclic shift)의 양(amount)을 통지한다. IoT 장치

에서 생성된 파일럿 신호는 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.During the resource allocation phase, the base station (BS) notifies each of the IoT devices of pilot signal information, that is, the root index of the ZC sequence and the amount of the cyclic shift. . IoT device

The pilot signal generated in ? can be expressed as Equation (4).

여기서,

는 루트 인덱스를 의미하고,

는 IoT 장치

에 할당된 순환 쉬프트의 양을 의미한다. 특히,

과

은 수학식 5과 수학식 6과 같이 표현될 수 있다.here,

means the root index,

is an IoT device

It means the amount of cyclic shift allocated to . Especially,

and

can be expressed as in Equations 5 and 6.

여기서,

이다.

은 a보다 크거나 같은 가장 작은 정수를 나타내고,

은 a보다 작거나 같은 가장 큰 정수를 나타낸다.here,

to be.

represents the smallest integer greater than or equal to a,

represents the largest integer less than or equal to a.

또한,

는 단일 기본 시퀀스(single base sequence)로부터 생성될 수 있는 직교 파일럿 신호들의 수, 즉

를 나타내고,

는 최대 지연 확산(maximum delay spread)에 대응하는 채널 탭 길이(channel tap length)보다 큰 순환 시프트 크기(cyclic shift size)를 나타낸다.Also,

is the number of orthogonal pilot signals that can be generated from a single base sequence, i.e.

represents,

denotes a cyclic shift size greater than a channel tap length corresponding to a maximum delay spread.

따라서, 수학식 5는 기지국(BS)이 단일 기본 시퀀스만을 사용함으로써 직교 파일럿 신호들을 최대

개의 장치들에 할당할 수 있음을 의미한다. LTE/LTE-A 네트워크들과 같은 기존의 셀룰러 시스템 내 기지국(BS)에서 단일 기본 시퀀스 만이 사용된다면, 기지국(BS)에서 안테나의 수가 보다

큰 경우(즉,

)에도 지원 가능한 IoT 장치들의 최대 수는

에 제한된다.Therefore, Equation 5 indicates that the base station (BS) maximizes the orthogonal pilot signals by using only a single base sequence.

This means that it can be assigned to multiple devices. If only a single base sequence is used in a base station (BS) in an existing cellular system, such as LTE/LTE-A networks, the number of antennas in the base station (BS) is greater

large (i.e.,

), the maximum number of IoT devices that can be supported is

limited to

통상적으로 단일 ZC 시퀀스만이 직교 파일럿 신호를 생성하기 위한 기본 시퀀스로서 사용되어왔다. 순환 쉬프트 연산(cyclic shift operation)을 적용함으로써 단일 ZC 시퀀스로부터 다수의 직교 파일럿 신호들을 얻을 수 있지만 그 개수는 제한된다. 주어진 무선 자원들의 양에 대해, 파일럿 신호 전송에 더 많은 무선 자원들을 사용하는 것은 이용 가능한 직교 파일럿 신호들의 수를 증가시킬 수 있지만, 데이터 전송의 기회를 잃게된다.Typically, only a single ZC sequence has been used as a base sequence for generating an orthogonal pilot signal. A plurality of orthogonal pilot signals can be obtained from a single ZC sequence by applying a cyclic shift operation, but the number is limited. For a given amount of radio resources, using more radio resources for pilot signal transmission may increase the number of available orthogonal pilot signals, but at a loss of data transmission opportunity.

단일 ZC 시퀀스가 고려될 때, 도 3에 도시된 바와 같이 기존의 채널 추정기(CE)는 수신 신호와 기본 시퀀스 사이의 상관관계(correlation)를 계산함으로써 무선 채널을 간단히 추정할 수 있다.When a single ZC sequence is considered, a conventional channel estimator (CE) can simply estimate a radio channel by calculating a correlation between a received signal and a base sequence, as shown in FIG. 3 .

IoT 장치들 각각과 기지국(BS)의 안테나들 사이의 모든 채널을 추정하기 위해, 기지국(BS)의 각 안테나에서 동일한 절차가 수행된다. 예를 들어, 기지국(BS)의 j번째 안테나에서의 수신 신호

로 정의한다.

이

와 같은

개의 직교 파일럿 신호들의 기본 시퀀스라고 정의한다.In order to estimate all channels between each of the IoT devices and the antennas of the base station (BS), the same procedure is performed at each antenna of the base station (BS). For example, the received signal at the j-th antenna of the base station (BS)

to be defined as

this

Such as

It is defined as a basic sequence of orthogonal pilot signals.

파일럿 신호 전송과 유사하게,

개의 IoT 장치들이 데이터 심볼들을 전송할 때, 기지국(BS)의 j 번째 안테나의 수신 신호는 수학식 7과 같다.Similar to pilot signal transmission,

When the IoT devices transmit data symbols, the received signal of the j-th antenna of the base station (BS) is as shown in Equation 7.

여기서,

는 신호 강도(signal strength)를 의미하고,

은 i번째 IoT 장에서 BS까지의 q번째 데이터 심볼을 나타낸다. 코히어런트한 시간 가정(coherent time assumption) 때문에, 데이터 심볼들은 파일럿 심볼과 동일한 채널을 경험한다.here,

means signal strength,

denotes the q-th data symbol from the i-th IoT field to the BS. Because of the coherent time assumption, the data symbols experience the same channel as the pilot symbol.

지연(lag)

에서

와

의 상관관계는 수학식 8로 표현될 수 있다.lag

in

Wow

The correlation of can be expressed by Equation (8).

,

은 켤레 복소수(complex conjugate)를 의미한다.

은

과 동일한 분포를 가지며,

이다.

,

denotes a complex conjugate.

silver

has the same distribution as

to be.

수학식 8로부터,

개의 IoT 장치들의 다중 경로들에 대응하는 다중 채널 임펄스 응답들(CIRs)이 상관관계 결과(correlation result)에서 잘 포착된다. 또한, 수학식 8로부터 다중 채널 임펄스 응답들이 부가 가우시안 잡음(additive Gaussian noise)이 채널 추정 성능을 저하시킨다는 것을 알 수 있다.From Equation 8,

Multi-channel impulse responses (CIRs) corresponding to multiple paths of IoT devices are well captured in the correlation result. In addition, it can be seen from Equation (8) that in the multi-channel impulse responses, additive Gaussian noise degrades the channel estimation performance.

수신 신호를 역상관하고(decorrelating), 시간 영역에서 CIR들을 분리하는 것은 모든 IoT 장치들과 기지국(BS)의 j번째 안테나 사이의 채널 추정치들, 즉

을 생성할 수 있다. 이것을 DFT 기반 채널 추정이라고 하며, 추정 결과는 최소 제곱(least squared(LS)) 추정기의 결과와 유사하다.Decorrelating the received signal and separating the CIRs in the time domain are channel estimates between all IoT devices and the j-th antenna of the base station (BS), i.e.

can create This is called DFT-based channel estimation, and the estimation result is similar to that of a least squared (LS) estimator.

단일 역상관기(decorrelator)를 갖는 직교 파일럿 신호들이 표준에서 사용되지만, 기지국(BS)이 2개 이상의 ZC 시퀀스를 사용함으로써 비직교 파일럿 신호들을 채택할 수 있다. 이 경우, 도 4에 도시 된 바와 같이 기존의 채널 추정기는 다수의 역상관기들, 즉 역상관기 뱅크들(Decorrelator banks)을 포함해야 한다. 그러나, 기존의 채널 추정기는 상이한 루트 인덱스를 갖는 ZC 시퀀스들 간의 0이 아닌 상호 상관관계(mutual correlations), 즉 비직교 파일럿 신호들 간의 간섭으로 인해 우수한 성능을 기대할 수 없다.Orthogonal pilot signals with a single decorrelator are used in the standard, but the base station (BS) may adopt non-orthogonal pilot signals by using two or more ZC sequences. In this case, as shown in FIG. 4 , the existing channel estimator should include a plurality of decorrelators, that is, decorrelator banks. However, the conventional channel estimator cannot expect excellent performance due to non-zero mutual correlations between ZC sequences having different root indices, that is, interference between non-orthogonal pilot signals.

즉, 기본 시퀀스들로 여러 ZC 시퀀스들을 사용하면, 추가 무선 자원들을 사용하지 않고도 사용 가능한 파일럿 신호의 수를 늘릴 수 있다. 그러나, 이는 비직교성으로 인해 일부 추가 간섭을 야기한다. 따라서, 도 4에 도시된 바와 같이, 기존의 채널 추정기(CE)가 이용된 ZC 시퀀스만큼 역상관기 뱅크(Decorrelator banks), 즉 단순히 다중 역상관기를 사용한다면 양호한 채널 추정 성능을 보장할 수 없다.That is, if several ZC sequences are used as basic sequences, the number of usable pilot signals can be increased without using additional radio resources. However, this causes some additional interference due to the non-orthogonality. Therefore, as shown in FIG. 4 , good channel estimation performance cannot be guaranteed if decorrelator banks, that is, simply multiple decorrelators, are used as much as the ZC sequence used by the conventional channel estimator CE.

구체적으로, 기존의 채널 추정기(CE)에서 역상관기 뱅크들이 이용될 때, 지연(lag)

에서

와

의 상관관계 결과

는 수학식 9와 같을 수 있다.Specifically, when decorrelator banks are used in the existing channel estimator (CE), the delay (lag)

in

Wow

Correlation result of

may be the same as in Equation (9).

는

을 기본 시퀀스로 사용하는 IoT 장치들의 세트,

는

을 기본 시퀀스로 사용하지 않는 IoT 장치들의 세트를 의미한다. 수학식 9와 수학식 8을 비교하면, 수학식 9의 두 번째 항(term), 즉

는

에서 생성되지 않은 비직교 파일럿 신호들로 인해 추가적으로 생성되는 것이다. 따라서, 채널 추정 정확도를 향상시키기 위해, 수학식 9에서의 추가 간섭

이 제거될 필요가 있다.

is

A set of IoT devices using

is

It refers to a set of IoT devices that do not use . Comparing Equation 9 and Equation 8, the second term of Equation 9, that is,

is

It is additionally generated due to non-orthogonal pilot signals not generated in . Therefore, in order to improve the channel estimation accuracy, the additional interference in Equation (9)

This needs to be removed.

실시예들은 비직교 파일럿 신호들을 루트 시퀀스별로 재구성하여 비직교 파일럿 신호 간 간섭을 제거한 상황에서 채널을 추정함으로써, 비직교 파일럿 신호 간 간섭 문제가 발생하지 않으며 정확하게 채널을 추정할 수 있는 기술을 제공할 수 있다.Embodiments provide a technique for accurately estimating a channel without causing interference between non-orthogonal pilot signals by estimating a channel in a situation in which interference between non-orthogonal pilot signals is removed by reconstructing non-orthogonal pilot signals for each root sequence. can

이하에서는 도 5 내지 도 20을 참조하여 실시예들을 설명하도록 한다.Hereinafter, embodiments will be described with reference to FIGS. 5 to 20 .

도 5는 일 실시예에 따른 채널 추정 시스템을 나타낸 도면이다.5 is a diagram illustrating a channel estimation system according to an embodiment.

채널 추정 시스템(10)은 복수의 단말들(100) 및 채널 추정 장치(200)를 포함한다.The channel estimation system 10 includes a plurality of terminals 100 and a channel estimation apparatus 200 .

채널 추정 시스템(10)은 비직교 파일럿 신호들에 기초하여 기존보다 더 많은 수의 단말의 채널을 동시 추정할 수 있다. 즉, 채널 추정 시스템(10)은 기존의 직교 파일럿 신호 기반 채널 추정 방법에 비해 더 많은 수의 단말의 채널 상태 정보(Channel State Information, CSI)를 동시에 획득할 수 있다. 따라서, 채널 추정 시스템(10)은 IoT 초연결성(massive connectivity)을 제공할 수 있다.The channel estimation system 10 may simultaneously estimate channels of a greater number of terminals than before based on non-orthogonal pilot signals. That is, the channel estimation system 10 can simultaneously acquire channel state information (CSI) of a larger number of terminals than in the existing orthogonal pilot signal-based channel estimation method. Accordingly, the channel estimation system 10 can provide IoT massive connectivity.

채널 추정 시스템(10)은 FDD 기반 셀룰러 네트워크에서 비직교 파일럿 신호를 통해 단말들의 채널 상태 정보를 획득할 수 있다. 즉, 채널 추정 시스템(10)은 비직교 파일럿 신호들을 재구성하고 비직교 파일럿 신호간 간섭을 제거함으로써, 비직교 파일럿 신호들을 통해 단말들의 채널을 추정할 수 있다.The channel estimation system 10 may acquire channel state information of terminals through a non-orthogonal pilot signal in an FDD-based cellular network. That is, the channel estimation system 10 can estimate channels of terminals through non-orthogonal pilot signals by reconstructing non-orthogonal pilot signals and removing interference between non-orthogonal pilot signals.

복수의 단말들(100)은 수신 신호를 생성할 수 있다. 복수의 단말들(100)은 수신 신호를 채널 추정 장치(200)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 복수의 단말들(100)은 IoT 장치들일 수 있다.The plurality of terminals 100 may generate a reception signal. The plurality of terminals 100 may transmit a received signal to the channel estimation apparatus 200 . For example, the plurality of terminals 100 may be IoT devices.

채널 추정 장치(200)는 수신 신호에 포함된 복수의 파일럿 신호를 루트 시퀀스별로 분류하여 복수의 파일럿 신호에 존재하는 간섭 신호를 제거할 수 있다. 채널 추정 장치(200)는 간섭 신호가 제거된 복수의 파일럿 신호에 기초하여 복수의 단말들(100)에 대한 채널을 추정할 수 있다. 예를 들어, 채널 추정 장치(200)는 기존의 기지국(BS)에 구현될 수 있다.The channel estimator 200 may classify a plurality of pilot signals included in the received signal for each root sequence to remove interference signals existing in the plurality of pilot signals. The channel estimator 200 may estimate channels for the plurality of terminals 100 based on the plurality of pilot signals from which the interference signal has been removed. For example, the channel estimation apparatus 200 may be implemented in an existing base station (BS).

도 6은 도 5에 도시된 채널 추정 장치(200)를 개략적으로 나타낸 도면이다.FIG. 6 is a diagram schematically illustrating the channel estimation apparatus 200 shown in FIG. 5 .

채널 추정 장치(200)는 복수의 안테나(210), 프로세서(230), 및 메모리(250)를 포함할 수 있다.The channel estimation apparatus 200 may include a plurality of antennas 210 , a processor 230 , and a memory 250 .

복수의 안테나(210)는 복수의 파일럿 신호를 포함하는 수신 신호를 각각 수신할 수 있다. 복수의 안테나(210)는 수신 신호를 프로세서(230)로 전송할 수 있다. 예를 들어, 복수의 파일럿 신호들은 복수의 비직교 파일럿 신호들일 수 있다.The plurality of antennas 210 may receive reception signals including a plurality of pilot signals, respectively. The plurality of antennas 210 may transmit a received signal to the processor 230 . For example, the plurality of pilot signals may be a plurality of non-orthogonal pilot signals.

프로세서(230)는 중앙처리장치, 어플리케이션 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다.The processor 230 may include one or more of a central processing unit, an application processor, and a communication processor.

프로세서(230)는 채널 추정 장치(200)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(230)는 메모리(250)에 저장된 어플리케이션 및/또는 소프트웨어 등을 실행할 수 있다.The processor 230 may execute an operation or data processing related to control of at least one other component of the channel estimation apparatus 200 . For example, the processor 230 may execute an application and/or software stored in the memory 250 .

프로세서(230)는 복수의 안테나(210)가 수신한 데이터 및 메모리(250)에 저장된 데이터를 처리할 수 있다. 프로세서(230)는 메모리(250)에 저장된 데이터를 처리할 수 있다. 프로세서(230)는 메모리(250)에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(230)에 의해 유발된 인스트럭션(instruction)들을 실행할 수 있다.The processor 230 may process data received by the plurality of antennas 210 and data stored in the memory 250 . The processor 230 may process data stored in the memory 250 . The processor 230 may execute computer readable code (eg, software) stored in the memory 250 and instructions induced by the processor 230 .

프로세서(230)는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다.The processor 230 may be a hardware-implemented data processing device having a circuit having a physical structure for executing desired operations. For example, desired operations may include code or instructions included in a program.

예를 들어, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.For example, a data processing device implemented as hardware includes a microprocessor, a central processing unit, a processor core, a multi-core processor, and a multiprocessor. , an Application-Specific Integrated Circuit (ASIC), and a Field Programmable Gate Array (FPGA).

프로세서(230)는 복수의 파일럿 신호들에 대응하는 복수의 루트 시퀀스들 및 수신 신호에 기초하여 복수의 파일럿 신호들을 재구성한 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 생성할 수 있다.The processor 230 may generate a plurality of first reconstructed pilot signals obtained by reconstructing a plurality of pilot signals based on a plurality of route sequences corresponding to the plurality of pilot signals and a received signal.

프로세서(230)는 수신 신호에 기반하는 잔여 수신 신호 및 복수의 루트 시퀀스들을 이용하여 복수의 코릴레이션(correlation) 값들을 계산할 수 있다. 프로세서(230)는 복수의 코릴레이션 값들에 기초하여 잔여 수신 신호에 대해서 복수의 루트 시퀀스들과의 복수의 전력 지연 프로파일들(power delay profiles, PDP)을 계산할 수 있다. 프로세서(230)는 복수의 전력 지연 프로파일들 중에서 가장 큰 피크 값인 최대 값을 선택할 수 있다.The processor 230 may calculate a plurality of correlation values using a residual received signal based on the received signal and a plurality of root sequences. The processor 230 may calculate a plurality of power delay profiles (PDP) with a plurality of root sequences for the residual received signal based on the plurality of correlation values. The processor 230 may select a maximum value that is the largest peak value from among the plurality of power delay profiles.

프로세서(230)는 최대 값, 복수의 코릴레이션 값들 및 복수의 루트 시퀀스들에 기초하여 복수의 제2 재구성 파일럿 신호들을 복구할 수 있다. 프로세서(230)는 복수의 제2 재구성 파일럿 신호들을 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들로 생성할 수 있다. 프로세서(230)는 수신 신호 및 복수의 제2 재구성 파일럿 신호들에 기초하여 잔여 수신 신호를 계산할 수 있다.The processor 230 may recover a plurality of second reconstruction pilot signals based on the maximum value, the plurality of correlation values, and the plurality of root sequences. The processor 230 may generate a plurality of second reconstructed pilot signals as a plurality of first reconstructed pilot signals. The processor 230 may calculate a residual received signal based on the received signal and the plurality of second reconstruction pilot signals.

프로세서(230)는 잔여 수신 신호가 수신 신호에 대한 잡음 전력(noise power) 이하가 되는 m번째 라운드(round)까지 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 생성할 수 있다.The processor 230 may generate a plurality of first reconstructed pilot signals until the m-th round in which the residual received signal becomes less than or equal to the noise power of the received signal.

프로세서(230)는 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 이용하여 복수의 파일럿 신호들에 대한 채널들을 결정할 수 있다.The processor 230 may determine channels for the plurality of pilot signals by using the plurality of first reconstruction pilot signals.

메모리(250)는 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(250)는, 채널 추정 장치(200)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 및/또는 데이터를 저장할 수 있다.Memory 250 may include volatile and/or non-volatile memory. The memory 250 may store commands and/or data related to at least one other component of the channel estimation apparatus 200 .

메모리(250)는 소프트웨어(software) 및/또는 프로그램(program) 등을 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(250)는 채널 추정을 위한 어플리케이션 및 소프트 웨어를 저장할 수 있다.The memory 250 may store software and/or a program. For example, the memory 250 may store applications and software for channel estimation.

도 7 및 도 8은 채널 추정 시스템이 채널을 추정하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.7 and 8 are diagrams for explaining an operation of estimating a channel by a channel estimation system.

채널 추정 장치(200)는 비직교 파일럿 신호들을 통해

인 시나리오를 지원할 수 있다. 즉, 기존의 채널 추정기(CE)가 지원하였던

인 시나리오와는 달리, 채널 추정 장치(200)는 동일한 무선 자원들을 공유하는 복수의 단말들(100)의 수가 단일 ZC 시퀀스로부터 사용 가능한 직교 파일럿 신호들의 수보다 큰 시나리오를 고려할 수 있다.The channel estimator 200 uses non-orthogonal pilot signals.

It can support in-person scenarios. That is, the existing channel estimator (CE) supported

Unlike the n scenario, the channel estimation apparatus 200 may consider a scenario in which the number of a plurality of terminals 100 sharing the same radio resources is greater than the number of orthogonal pilot signals available from a single ZC sequence.

채널 추정 시스템(10)은 전체 파일럿 신호들이 서로 직교하지 않더라도

개의 복수의 단말들을 지원하기에 충분한 파일럿 신호들을 생성할 수 있다. 채널 추정 시스템(10)은 충분한 파일럿 신호들의 생성을 위해 2개 이상의 ZC 시퀀스가 기본 시퀀스로 사용될 수 있다. 즉, 동일한 기본 시퀀스에서 생성된 파일럿 신호들은 서로 직교하지만, 서로 다른 기본 시퀀스로부터 생성된 파일럿 신호들은 서로 직교하지 않는다. 따라서,

개의 장치들을 지원하는데 필요한 기본 시퀀스의 최소 수는

로 정의될 수 있다.The channel estimation system 10 is configured even if all pilot signals are not orthogonal to each other

Pilot signals sufficient to support a plurality of terminals may be generated. In the channel estimation system 10, two or more ZC sequences may be used as a base sequence to generate sufficient pilot signals. That is, pilot signals generated from the same base sequence are orthogonal to each other, but pilot signals generated from different base sequences are not orthogonal to each other. therefore,

The minimum number of basic sequences required to support two devices is

can be defined as

채널 추정 장치(200)는

개의 복수의 단말들(100)이 파일럿 심벌들을 동시에 전송할 때, 시간 영역에서 채널 추정 장치(200)에 포함된 j번째 안테나의 수신 신호를 수학식 10을 통해 계산할 수 있다.The channel estimation apparatus 200

When the plurality of terminals 100 simultaneously transmit pilot symbols, the received signal of the j-th antenna included in the channel estimation apparatus 200 in the time domain may be calculated through Equation (10).

는 신호 강도(signal strength),

은 평균 0(zero mean) 및 분산(variance)

을 갖는 복소(complex) 부가 백색 가우스시안 잡음(additive white Gaussian noise(AWGN)), 즉

을 의미할 수 있다.

은 순환 컨벌루션 연산(circular convolution operation),

은 복수의 단말들(200) 중에서 i번째 단말과 채널 추정 장치(200)의 j번째 안테나 사이의 다중 경로 페이딩 채널(multi-path fading channel)을 의미할 수 있다.

is the signal strength,

is the mean 0 (zero mean) and variance (variance)

A complex additive white Gaussian noise (AWGN) with

can mean

is a circular convolution operation,

may mean a multi-path fading channel between the i-th terminal among the plurality of terminals 200 and the j-th antenna of the channel estimation apparatus 200 .

채널 추정 장치(200)는

를 수학식 11을 통해 계산할 수 있다.The channel estimation apparatus 200

can be calculated through Equation 11.

은 채널 탭 길이(channel tap length),

는

번째 탭 이득(tap gain),

는 디랙 델타 함수(Dirac Delta function)를 의미할 수 있다.

is the channel tap length,

is

th tap gain,

may mean a Dirac delta function.

채널 추정 장치(200)는

및

에 대한 채널 계수들(channel coefficients)을 추정할 수 있다. 채널 추정 장치(200)는

및

에 대한 모든 채널 추정치들

을 획득하기 위해, 수신 신호

와 모든 루트 시퀀스들

사이의 상관 관계를 계산할 수 있다.The channel estimation apparatus 200

and

It is possible to estimate channel coefficients for . The channel estimation apparatus 200

and

all channel estimates for

To obtain the received signal

and all root sequences

The correlation between them can be calculated.

수신 신호

는 다수의 비직교 파일럿 신호들을 포함할 수 있다. 따라서, 수신 신호와 역상관기 뱅크들의 상관(correlation) 결과는 잡음과 같은 간섭들, 즉

를 포함한다.receive signal

may include multiple non-orthogonal pilot signals. Therefore, the result of correlation of the received signal with the decorrelator banks is interference such as noise, i.e.

includes

따라서, 채널 추정 장치(200)는

에 대해 수신 신호

를 전처리하여 파일럿 신호를 재구성(710)하고, 입력 신호들을 역상관기 뱅크 각각으로 미분(730)하여 채널 추정 성능을 향상시킬 수 있다. 즉, 채널 추정 장치(200)는 수신 신호를 전처리하는 파일럿 신호 재구성 단계(710)에서 파일럿 신호를 재구성함으로써(즉,

), 수신 신호를 상이한 기본 시퀀스를 갖는 다중 신호들로 분리할 수 있다.Accordingly, the channel estimation apparatus 200

about the received signal

By preprocessing , the pilot signal is reconstructed (710), and the input signals are differentiated (730) into each decorrelator bank to improve channel estimation performance. That is, the channel estimation apparatus 200 reconstructs the pilot signal in the pilot signal reconstruction step 710 of pre-processing the received signal (that is,

), it is possible to separate the received signal into multiple signals with different base sequences.

채널 추정 장치(200)는 채널 추정 단계(channel estimation step; 770)에서

에 대한

대신에

에 대한

를 사용하여 채널을 추정함으로써, 비직교 파일럿 신호간 간섭 문제를 제거한 채널 추정을 수행할 수 있다.The channel estimation apparatus 200 in a channel estimation step (770)

for

Instead of

for

By estimating the channel using , it is possible to perform channel estimation in which the problem of interference between non-orthogonal pilot signals is removed.

즉, 채널 추정 장치(200)는 수신 신호로부터 파일럿 신호들을 순차적으로 재구성할 수 있다(710). 채널 추정 장치(200)는 각 라운드에서 재구성된 신호(reconstructed signal)를 감산하여 잔여(residual) 수신 신호에 대한 간섭의 영향을 제거할 수 있다.That is, the channel estimator 200 may sequentially reconstruct pilot signals from the received signal ( 710 ). The channel estimator 200 subtracts a reconstructed signal in each round to remove the influence of interference on a residual received signal.

구체적으로, 채널 추정 장치(200)는 기본 시퀀스들 각각으로 전체 전력 지연 프로파일들, 즉

에 대한

을 수학식 12를 통해 계산할 수 있다.Specifically, the channel estimating apparatus 200 provides full power delay profiles for each of the basic sequences, that is,

for

can be calculated through Equation 12.

는 I IoT 장치를 서비스하기 위해 최소로 필요한 기저 시퀀스 개수,

는 m번째 반복 라운드(iteration round)에서의 잔여 수신 신호,

,

은 시간 지연

에서

과

사이의 크로스-코릴레이션(cross-correlation)을 의미할 수 있다.

is the minimum number of base sequences required to service the I IoT device,

is the residual received signal in the mth iteration round,

,

silver time delay

in

and

It may mean a cross-correlation between them.

채널 추정 장치(200)는 전력 지연 프로파일들 중에서 가장 큰 피크인 최대 값을 수학식 13을 통해 선택할 수 있다.The channel estimator 200 may select a maximum value that is the largest peak among the power delay profiles through Equation (13).

채널 추정 장치(200)는 수학식 13에서의 결과를 이용하여 신호를 재구성할 수 있다. 즉, 가장 큰 피크인 최대 값에는 채널 계수와 지연에 대한 정보가 포함되어 있을 수 있다.The channel estimation apparatus 200 may reconstruct a signal using the result in Equation (13). That is, the maximum value, which is the largest peak, may include information on the channel coefficient and delay.

채널 추정 장치(200)는 수학식 14를 통해 m번째 반복 라운드에서 재구성 파일럿 신호를 생성할 수 있다.The channel estimation apparatus 200 may generate a reconstructed pilot signal in the mth iteration round through Equation (14).

와

각각은 최대 값에서 캡처된 채널 계수 및 지연 정보를 의미할 수 있다.

Wow

Each may mean channel coefficient and delay information captured at the maximum value.

채널 추정 장치(200)는 수학식 15를 통해

을

에 누적할 수 있다. 채널 추정 장치(200)는

에서

를 빼서 다음 (m+1)번째 반복 라운드에 대한 잔여 수신 신호

를 생성할 수 있다.The channel estimator 200 is calculated through Equation (15).

of

can be accumulated in The channel estimation apparatus 200

in

Subtract the residual received signal for the next (m+1)th iteration round

can create

에 대해

이고,

이다.

About

ego,

to be.

채널 추정 장치(200)는 잔여 수신 신호의 전력이 잡음 전력(noise power)

보다 작아질 때까지 동일한 절차를 반복할 수 있다.The channel estimator 200 determines that the power of the residual received signal is noise power.

The same procedure can be repeated until it becomes smaller.

채널 추정 장치(200)가 수신 신호를 전처리하는 파일럿 신호 재구성 단계(710)인 전체 알고리즘 1(Algorithm 1)은 도 8과 같다. 채널 추정 장치(200)가 수신 신호를 전처리하는 파일럿 재구성 단계(710)는 모든 안테나의 각 수신 신호, 즉

에 대한

에 대해 수행될 수 있다.An overall algorithm 1 (Algorithm 1), which is a pilot signal reconstruction step 710 in which the channel estimator 200 pre-processes a received signal, is shown in FIG. 8 . In the pilot reconstruction step 710 in which the channel estimator 200 pre-processes the received signal, each received signal of all antennas, that is,

for

can be performed for

채널 추정 장치(200)는 재구성된 파일럿 신호들에 기초하여 복수의 단말들(100)에 대한 채널을 추정할 수 있다. 즉, 채널 추정 장치(200)는 재구성 및 구분된 파일럿 신호들과 기존 루트 시퀀스와 상관관계(correlation)를 구함으로써 복수의 단말들(100)에 대한 채널을 결정할 수 있다. 상관관계를 구하면 시간 축에서 multiple channel impulse response(CIR)가 나타날 수 있다.The channel estimator 200 may estimate channels for the plurality of terminals 100 based on the reconstructed pilot signals. That is, the channel estimating apparatus 200 may determine the channels for the plurality of terminals 100 by obtaining a correlation between the reconstructed and separated pilot signals and the existing route sequence. When the correlation is obtained, multiple channel impulse responses (CIR) can appear on the time axis.

채널 추정 장치(200)는 도 4에서 설명된 바와 같은

에 대한

대신에 재구성된 파일럿 신호들, 즉 도 7에 도시된 바와 같은

및

에 대한

에 기초하여 모든 채널들을 추정할 수 있다.The channel estimating apparatus 200 is as described with reference to FIG. 4 .

for

Instead, reconstructed pilot signals, i.e. as shown in

and

for

All channels can be estimated based on .

채널 추정 장치(200)는

및

에 대한 모든 채널 계수들

을 수학식 10을 통해 추정할 수 있다.The channel estimation apparatus 200

and

all channel coefficients for

can be estimated through Equation 10.

채널 추정 장치(200)는 ZF(Zero-Forcing) 검출기를 사용하여 추정된 채널 상태 정보로 데이터 심볼을 디코딩할 수 있다. 채널 추정의 정확성은 디코딩 성능에 상당한 영향을 미치며, 이는 비트 에러율(BER) 및 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)로 평가될 수 있다. 이에 관한 상세한 시뮬레이션은 도 9 내지 도 20을 통해 설명하도록 한다.The channel estimator 200 may decode a data symbol using the estimated channel state information using a zero-forcing (ZF) detector. The accuracy of channel estimation has a significant impact on decoding performance, which can be evaluated by bit error rate (BER) and mean squared error (MSE). Detailed simulations related thereto will be described with reference to FIGS. 9 to 20 .

채널 추정 장치(200)는 기존의 채널 추정기(CE)에 비해 부가적인 파일럿 신호 재구성 단계를 가지며, 이는 기존의 채널 추정기(CE)와 비교하여 더 높은 계산 복잡도를 필요로 한다. 채널 추정 장치(200)는 상관 관계를 계산하는 동안 가장 많은 컴퓨팅 성능이 소비되므로 총 상관관계 연산(correlation operation)의 수를 계산 복잡성의 성능 메트릭으로 간주할 수 있다. 채널 추정 장치(200)는 총 상관관계 연산 수를 수학식 16으로 계산할 수 있다.The channel estimator 200 has an additional pilot signal reconstruction step compared to the conventional channel estimator CE, which requires higher computational complexity compared to the conventional channel estimator CE. Since the channel estimator 200 consumes the most computing power while calculating the correlation, the total number of correlation operations may be regarded as a performance metric of computational complexity. The channel estimating apparatus 200 may calculate the total number of correlation calculations by Equation (16).

여기서,

는 채널 탭 길이를 의미할 수 있다. 구체적으로,

개의 상관관계들이 파일럿 신호 재구성 단계, 즉 도 8의 알고리즘 1(Algorithm 1)의 라인 4에서 요구된다. 또한,

개의 상관관계들이 채널 추정 단계(770)에서 요구된다.here,

may mean a channel tap length. Specifically,

n correlations are required in the pilot signal reconstruction step, ie, line 4 of Algorithm 1 in FIG. Also,

n correlations are required in the channel estimation step 770 .

한편, 기존의 채널 추정기(CE)가 요구하는 총 상관관계 연산 수는

이다. 채널 추정 장치(200)가 계산하는 알고리즘 1(Algorithm 1)의 복잡도는 선형적으로

로 조정될 수 있다. 즉, 채널 추정 장치(200)가 계산하는 채널 추정 방법은 추가 비용없이 기존의 기지국(BS)에 적용될 수 있다. 즉,

을 만족하는

와

가 존재하므로, 채널 추정 장치(200)가 계산하는 채널 추정 방법의 복잡도는

로 표현될 수 있다.On the other hand, the total number of correlation operations required by the existing channel estimator (CE) is

to be. The complexity of Algorithm 1 calculated by the channel estimator 200 is linear.

can be adjusted to That is, the channel estimation method calculated by the channel estimation apparatus 200 can be applied to the existing base station (BS) without additional cost. In other words,

to satisfy

Wow

Since , the complexity of the channel estimation method calculated by the channel estimation apparatus 200 is

can be expressed as

채널 추정 장치(200)는 채널 추정 정확도 및 대응하는 추정 결과를 갖는 데이터 디코딩 성능 모두에서 파일럿 구조(직교 또는 비직교 파일럿 신호)의 효과에 대해 명확하게 조명하기 위해, N_P를 1로 설정할 수 있다. 이것은 채널 추정 시스템(10)이 기존 LTE/LTE-A 시스템과도 호환될 수 있음을 의미할 수 있다. _{The channel estimation apparatus 200 may set N P} to 1 to unambiguously illuminate the effect of the pilot structure (orthogonal or non-orthogonal pilot signal) on both the channel estimation accuracy and the data decoding performance with the corresponding estimation result. . This may mean that the channel estimation system 10 may also be compatible with the existing LTE/LTE-A system.

도 9는 기존 채널 추정기와 채널 추정 장치의 상관 연산 수를 비교한 도면이고, 도 10은 채널 추정 장치가 각 라운드에서 재구성된 채널 계수와 대응하는 실제 채널 계수 사이의 평균 제곱 오차를 나타낸 도면이다.9 is a diagram comparing the number of correlation operations between the existing channel estimator and the channel estimator, and FIG. 10 is a diagram illustrating the mean square error between the channel coefficients reconstructed in each round and the corresponding actual channel coefficients by the channel estimator.

도 9는

가 4로 설정될 때, 기존 채널 추정기(CE)와 채널 추정 장치(200) 사이의 상관연관 연산 수를 비교한 도면이다. 도 9는

의 배수마다 상관 연산 수의 급격한 증가를 보여줄 수 있다. 이는 채널 추정 장치(200)가 더 많은 ZC 시퀀스를 기본 시퀀스들로 할당하기 때문일 수 있다.9 is

When is set to 4, it is a diagram comparing the number of correlation operations between the existing channel estimator CE and the channel estimator 200 . 9 is

It can show a sharp increase in the number of correlation operations for every multiple of . This may be because the channel estimation apparatus 200 allocates more ZC sequences as base sequences.

도 10은

이 4이고,

가 72이고,

가 3인 경우, 각 반복 라운드에서 재구성된 채널 계수(예를 들어, 도 8의 알고리즘 1의 라인 7)와 대응하는 실제 채널 계수 사이의 평균 제곱 오차(MSE)를 나타낼 수 있다. 반복 라운드가 m인 때, 재구성된 채널 계수는

이고, 대응하는 실제 채널 계수는

일 수 있다.10 is

is 4,

is 72,

is 3, it may represent the mean square error (MSE) between the channel coefficients reconstructed in each iteration round (eg, line 7 of algorithm 1 of FIG. 8 ) and the corresponding actual channel coefficients. When the iteration round is m, the reconstructed channel coefficients are

, and the corresponding actual channel coefficient is

can be

반복은 파일럿 신호를 복구하기 위해 평균적으로 필요할 수 있다. 반복이 진행됨에 따라 평균 제곱 오차는 처음 몇 라운드에서 감소한 다음 증가할 수 있다. 채널 추정 장치(200)로 인한 간섭 제거의 이득은 처음 몇 라운드에서의 채널 추정 에러 전파의 효과보다 크며, 이는 특정 반복 라운드를 넘어서도 같을 수 있다.

Iterations may be needed on average to recover the pilot signal. As iterations progress, the mean squared error may decrease in the first few rounds and then increase. The gain of interference cancellation due to the channel estimation apparatus 200 is greater than the effect of channel estimation error propagation in the first few rounds, which may be the same beyond certain rounds of iteration.

도 11은 채널 추정 장치와 기존의 추정기의 채널 추정 결과를 비교한 도면이다.11 is a diagram comparing channel estimation results of a channel estimator and a conventional estimator.

도 11은 2개의 비직교 파일럿 신호가 다중화될 때의 채널 추정 장치(200)에 의한 채널 추정 결과의 일 예이다. 도 11에서, 채널 추정 장치(200)가 채널 구현을 높은 정확도로 추정하지만 기존의 채널 추정기(CE)는 그렇지 않음을 알 수 있다.11 is an example of a channel estimation result by the channel estimation apparatus 200 when two non-orthogonal pilot signals are multiplexed. 11 , it can be seen that the channel estimator 200 estimates the channel implementation with high accuracy, but the conventional channel estimator CE does not.

이는, 기존의 채널 추정기(CE)가 비직교 파일럿 신호들 간의 간섭을 관리하기 위한 파일럿 신호 재구성 단계(710)를 수행하지 않기 때문일 수 있다.This may be because the existing channel estimator CE does not perform the pilot signal reconstruction step 710 for managing interference between non-orthogonal pilot signals.

도 12는 채널 추정 장치의 성능을 검증하기 위한 파라미터 및 시뮬레이션 값 들의 일 예를 나타낸다.12 shows an example of parameters and simulation values for verifying the performance of the channel estimation apparatus.

채널 추정 장치(200)의 성능을 검증하기 위해, Matlab을 사용하여 링크 레벨 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 또한 평균 제곱 오차(MSE), 비트 에러율(BER) 및 네트워크 처리량 측면에서 채널 추정 장치(200)를 평가하고 포인트 당 107회 시뮬레이션을 실행할 수 있다.In order to verify the performance of the channel estimation apparatus 200, a link level simulation may be performed using Matlab. It is also possible to evaluate the channel estimation apparatus 200 in terms of mean square error (MSE), bit error rate (BER) and network throughput and run 107 simulations per point.

특정 시뮬레이션 매개 변수는 도 12의 표 1(TABLE 1)에 나열될 수 있다. 실제 IoT 시나리오에서 채널 추정 장치(200)의 타당성을 검증하기 위해서, 고정 및/또는 저 이동성 IoT 디바이스의 무선 채널을 설명하기 위해 널리 채택된 ITU 보행자 B 채널 모델을 고려할 수 있다.Specific simulation parameters may be listed in Table 1 of FIG. 12 . In order to verify the validity of the channel estimation apparatus 200 in an actual IoT scenario, the widely adopted ITU pedestrian B-channel model to describe the radio channel of a fixed and/or low-mobility IoT device may be considered.

데이터 변조를 위해 코딩되지 않은 BPSK(Binary Phase Shift Keying)를 고려할 수 있다. 도 4에서 설명한 다중 역상관기(Decorrelator banks)를 갖는 기존의 채널 추정기(CE)는 시뮬레이션 전반에 걸쳐 기본 구성표로 간주될 수 있다.Uncoded Binary Phase Shift Keying (BPSK) may be considered for data modulation. The conventional channel estimator (CE) having multiple decorrelator banks described in FIG. 4 may be regarded as a basic scheme throughout the simulation.

다중 역상관기(Decorrelator banks)를 갖는 기존의 채널 추정기(CE)는 단일 ZC 시퀀스만으로 충분한

장치에 대해, 표준화된 단일 역상관기에서와 같이 작동할 수 있다.A conventional channel estimator (CE) with multiple decorrelator banks is sufficient with a single ZC sequence.

For the device, it can operate as in a standardized single decorrelator.

또한, 기존의 채널 추정기(CE)는 여러 ZC 시퀀스가 있는 장치를 지원할 수 있다. 이하에서는 기존의 채널 추정기(CE)가 여러 역 상관기를 포함하는 것으로 정의할 수 있다. 이하에서는 도 12의 표 1(TABLE 1)을 적용한 시뮬레이션들에 대해 도 13 내지 도 20을 참조하여 설명하도록 한다.In addition, the existing channel estimator (CE) can support devices with multiple ZC sequences. Hereinafter, it may be defined that the conventional channel estimator (CE) includes several inverse correlators. Hereinafter, simulations to which Table 1 of FIG. 12 is applied will be described with reference to FIGS. 13 to 20 .

도 13 및 도 14는 채널 추정 장치와 기존의 채널 추정기 간의 평균 제곱 오차를 비교한 도면이다.13 and 14 are diagrams comparing mean square errors between a channel estimator and a conventional channel estimator.

도 13은

와

의 다양한 조합에 대해 동일한 무선 자원

를 공유하는 IoT 장치의 수에 따라 기존의 채널 추정기(CE)와 채널 추정 장치(200) 간의 평균 제곱 오차(MSE)를 비교한 일 예를 나타낼 수 있다. 여기서

는 파일럿 신호의 신호대 잡음 비율(signal-to-noise ratio, SNR)을 의미할 수 있다. 파일럿 길이 및 안테나 수는 각각 72 및 8, 즉

,

로 설정될 수 있다.13 is

Wow

same radio resource for different combinations of

An example of comparing the mean square error (MSE) between the existing channel estimator CE and the channel estimator 200 according to the number of IoT devices sharing . here

may mean a signal-to-noise ratio (SNR) of the pilot signal. The pilot length and number of antennas are 72 and 8 respectively, i.e.

,

can be set to

도 13은 기존의 채널 추정기(CE) 및 채널 추정 장치(200)의 평균 제곱 오차(MSE)가

일 때 상수 값을 갖는 반면

일 때 점차 증가함을 나타낼 수 있다. 이는 기지국(BS)이

일 때 단일 ZC 시퀀스를 사용하여 직교 파일럿 신호를 각각의

디바이스에 할당 할 수 있고, 기지국(BS)이

일 때 파일럿 신호를 각 IoT 디바이스에 할당하기 위해 하나 이상의 비직교 ZC 시퀀스를 사용하기 때문일 수 있다.13 shows the mean square error (MSE) of the conventional channel estimator (CE) and the channel estimator 200

While it has a constant value when

It can be shown that it gradually increases when This is the base station (BS)

When each orthogonal pilot signal is generated using a single ZC sequence,

Can be assigned to a device, and the base station (BS)

This may be because when one or more non-orthogonal ZC sequences are used to allocate a pilot signal to each IoT device.

그러나, 채널 추정치에 대응하는 CIR 분리 후 획득된 신호는 채널 추정 장치(200)가 도 8의 알고리즘 1(Algorithm 1)으로 수행하는 파일럿 재구성 단계(710)로 인해 잡음 성분이 제거된다. 따라서 채널 추정 장치(200)는 항상 기존의 채널 추정기(CE)보다 성능이 우수할 수 있다.However, in the signal obtained after CIR separation corresponding to the channel estimate, the noise component is removed due to the pilot reconstruction step 710 performed by the channel estimator 200 using Algorithm 1 of FIG. 8 . Accordingly, the channel estimator 200 may always have better performance than the conventional channel estimator CE.

채널 추정 장치(200)의 평균 제곱 오차(MSE)는

일 때 SNR에 반비례하는 것으로 도시되며, 이는 최소 제곱(least squared, LS) 추정기의 평균 제곱 오차(MSE)에 대한 공지된 결과와 유사한 경향을 나타낼 수 있다. 이러한 결과는, 높은 SNR에 대하여 원하는 신호를 잘 얻을 수 있기 때문이다.The mean square error (MSE) of the channel estimation apparatus 200 is

It is shown to be inversely proportional to the SNR when , which may show a trend similar to the known result for the mean squared error (MSE) of the least squared (LS) estimator. This result is because a desired signal can be obtained well with respect to a high SNR.

인 경우, 채널 추정 장치(200)의 평균 제곱 오차(MSE)는 SNR에 따라 비직교 파일럿 신호들 간의 간섭량이 증가하기 때문에 SNR과 독립적이 될 수 있다.

, the mean square error (MSE) of the channel estimation apparatus 200 may be independent of the SNR because the amount of interference between non-orthogonal pilot signals increases according to the SNR.

도 14를 참조하면, 기존의 채널 추정기와 채널 추정 장치(200) 사이의 평균 제곱 오차(MSE)를

와

의 다양한 조합에 대한 파일럿 길이

에 따라 비교한 것을 나타낸다. 도 14를 통해 채널 추정 장치(200)의 평균 제곱 오차(MSE)가

가 증가함에 따라 개선되었음을 알 수 있다. 이것은, 채널 추정 장치(200)의 파일럿 재구성 단계(710)에서의 파일럿 신호 재구성의 정확도가

가 증가함에 따라 개선되기 때문일 수 있다.Referring to FIG. 14 , the mean square error (MSE) between the conventional channel estimator and the channel estimator 200 is calculated.

Wow

pilot length for various combinations of

are compared according to 14, the mean square error (MSE) of the channel estimation apparatus 200 is

It can be seen that there is an improvement as the This indicates that the accuracy of the pilot signal reconstruction in the pilot reconstruction step 710 of the channel estimation apparatus 200 is

This may be because it improves with increasing

구체적으로, 상이한 루트 지수를 갖는 ZC 서열 간의 교차 상관(cross-correlation)은

에 의해 경계가 정해질 수 있다. 따라서, 파일럿 재구성 단계(710) 동안의 에러 전파 효과뿐 아니라 원하는 파일럿 신호에 대한 비직교 파일럿 신호로부터의 간섭 효과는 파일럿 길이가 증가함에 따라 감소될 수 있다. 즉, 채널 추정 장치(200)는 신호 복구 및 소거를 기반으로 하므로 파일럿 길이를 늘리면 채널 추정 장치(200)의 성능을 향상시킬 수 있다.Specifically, cross-correlation between ZC sequences with different root indices is

can be delimited by Thus, the effect of error propagation during the pilot reconstruction step 710 as well as the effect of interference from the non-orthogonal pilot signal on the desired pilot signal can be reduced as the pilot length increases. That is, since the channel estimator 200 is based on signal recovery and cancellation, the performance of the channel estimator 200 may be improved by increasing the pilot length.

반대로, 기존의 채널 추정기(CE)는 채널 추정 프로세스 동안 파일럿 신호들에 대한 어떠한 간섭 관리 기능도 갖지 않으므로, 파일럿 길이에 대한 의존성을 나타내지 않을 수 있다. 즉, 기존의 채널 추정기(CE)에 가장 중요한 요소는 도 13에 도시 된 신호 강도일 수 있다. 두 경우 모두, ZC 시퀀스들 간의 간섭이 심해지기 때문에 파일럿 신호들, 즉

사이의 비 직교성이 증가함에 따라 평균 제곱 오차(MSE) 성능이 저하될 수 있다.Conversely, a conventional channel estimator (CE) has no interference management function for pilot signals during the channel estimation process and thus may not exhibit a dependence on pilot length. That is, the most important factor in the conventional channel estimator CE may be the signal strength shown in FIG. 13 . In both cases, since the interference between the ZC sequences becomes severe, the pilot signals, i.e.

As the non-orthogonality between them increases, the mean square error (MSE) performance may deteriorate.

도 15 및 도 16은 채널 추정 장치와 기존 채널 추정기 간의 파일럿 길이에 따른 평균 비트 에러율을 비교한 도면이다.15 and 16 are diagrams comparing average bit error rates according to pilot lengths between a channel estimator and an existing channel estimator.

도 15 및 도 16은 채널 추정 장치(200)와 기존 채널 추정기 간에 IoT 장치 수와,

,

및

의 다양한 조합에 대한 파일럿 길이에 따른 평균 비트 에러율(BER)을 비교한 도면이다.15 and 16 show the number of IoT devices between the channel estimator 200 and the existing channel estimator,

,

and

It is a diagram comparing the average bit error rate (BER) according to the pilot length for various combinations of .

평균 비트 에러율(BER) 성능은 도 13 및 도 14의 채널 추정 성능과 밀접한 관련이 있을 수 있다. 따라서, 도 15 및 도 16의 전체 관측치는 도 13 및 도 14의 관측치와 유사할 수 있다.The average bit error rate (BER) performance may be closely related to the channel estimation performance of FIGS. 13 and 14 . Accordingly, the overall observations of FIGS. 15 and 16 may be similar to the observations of FIGS. 13 and 14 .

도 15 및 도 16에서 여러 점의 값이 0 이지만 도 15 및 도 16의 로그 스케일 도표로 표현되지 않을 수 있다. 이것은 도 13 및 도 14에 나타난 평균 제곱 오차(MSE) 값이 낮은 것과 관련이 있을 수 있다. 특히 같은 이유로, 다이아몬드 마커를 사용한 결과는 도 16에 표시할 수 없다.Although the values of several points in FIGS. 15 and 16 are 0, they may not be expressed in the logarithmic scale diagrams of FIGS. 15 and 16 . This may be related to the low mean square error (MSE) values shown in FIGS. 13 and 14 . In particular, for the same reason, the results using diamond markers cannot be displayed in FIG. 16 .

채널 추정 장치(200)는 기존의 채널 추정기에 비해 더 나은 채널 추정 결과를 제공할 수 있기 때문에, 평균 비트 에러율(BER) 성능은 기존의 채널 추정기(CE)보다 우수할 수 있다.Since the channel estimator 200 can provide a better channel estimation result compared to the conventional channel estimator, average bit error rate (BER) performance may be superior to that of the conventional channel estimator (CE).

반대로, 기존의 채널 추정기(CE)는 부정확한 채널 추정으로 인한 평균 비트 에러율(BER)에서의 현저한 열화를 보여줄 수 있다. 채널 추정 장치(200)의 경우, 파일럿 재구성 단계(710) 동안 에러 전파 효과로 인해 IoT 디바이스의 수가 증가함에 따라 평균 비트 에러율(BER) 성능이 저하될 수 있다. 채널 추정 장치(200)는 파일럿 길이가 짧아짐에 따라 평균 비트 에러율(BER) 성능이 저하되는 현상이 더욱 심해질 수 있다.Conversely, conventional channel estimators (CE) may show significant degradation in average bit error rate (BER) due to inaccurate channel estimation. In the case of the channel estimation apparatus 200 , the average bit error rate (BER) performance may be degraded as the number of IoT devices increases due to an error propagation effect during the pilot reconstruction step 710 . In the channel estimator 200, as the pilot length is shortened, the performance of the average bit error rate (BER) may be further deteriorated.

도 17 내지 도 20은 채널 추정 장치와 기존의 채널 추정기 간의 IoT 장치 수에 따른 평균 네트워크 처리량을 비교한 도면이다.17 to 20 are diagrams comparing average network throughput according to the number of IoT devices between a channel estimator and a conventional channel estimator.

도 17 내지 도 20은

와

일 때, 채널 추정 장치(200)와 기존의 채널 추정기(CE) 간

와

의 다양한 조합에 대한 IoT 장치 수에 따른 평균 네트워크 처리량을 나타내는 도면이다.17 to 20 are

Wow

When , between the channel estimator 200 and the conventional channel estimator (CE)

Wow

It is a diagram showing the average network throughput according to the number of IoT devices for various combinations of

네트워크 처리량을 비트 오류없이 데이터 전송에 성공한 IoT 장치의 수로 정의할 수 있다. 총

개의 장치가 업 링크 전송을 시도할 때 달성 가능한 네트워크 처리량은 수학식 17을 통해 계산될 수 있다.We can define network throughput as the number of IoT devices that successfully transmit data without bit errors. gun

The achievable network throughput when two devices attempt uplink transmission can be calculated through Equation (17).

는 평균 비트 에러율(BER)을 의미할 수 있다. 성공 확률

는

가 증가함에 따라 감소하고 데이터 전송에 참여하는 IoT 장치의 총 수는 증가할 수 있다. 따라서,

에 의해 주어진 네트워크 처리량을 최대화하기위한 최적의 장치

가 존재할 수 있다. 다루기 어려운

형식으로 인해 수치 검색으로 최적의 솔루션을 찾을 수 있다.

may mean an average bit error rate (BER). probability of success

is

decreases as the number of IoT devices increases, and the total number of IoT devices participating in data transmission may increase. therefore,

Optimal device for maximizing network throughput given by

may exist. nasty

Due to the format, the optimal solution can be found by numerical search.

도 17 내지 도 20에서, 네트워크 처리량은

인 경우 선형적으로 증가할 수 있다. 이는 직교 파일럿 구조가

인 경우를 지원하기에 충분하고 양호한 채널 추정치를 제공할 수 있기 때문이다.17 to 20, the network throughput is

If , it can increase linearly. This is an orthogonal pilot structure

This is because it can provide a good channel estimate and sufficient to support the case of .

반대로,

인 경우, 안테나 수가 다수의 데이터 스트림을 이용하기에 충분하더라도 직교 파일럿 구조를 사용하는 파일럿 신호의 수는 성능에 대한 병목현상을 일으킬 수 있다. 이 경우, 비직교 파일럿 구조의 이용은 불가피할 수 있다. 기존의 채널 추정기(CE)와 함께 비직교 파일럿 신호를 사용하면 네트워크 처리량이 약간 증가하지만 성능이 크게 향상될 수는 없다.Contrary,

, even if the number of antennas is sufficient to use multiple data streams, the number of pilot signals using an orthogonal pilot structure may cause a performance bottleneck. In this case, the use of a non-orthogonal pilot structure may be unavoidable. Using a non-orthogonal pilot signal with a conventional channel estimator (CE) slightly increases network throughput, but does not significantly improve performance.

채널 추정 장치(200)는 항상 기존의 채널 추정기(CE)보다 성능이 우수하며

가 증가함에 따라 성능 이득이 커질 수 있다. 채널 추정 장치(200)의 성능은

가 증가함에 따라 완벽한 채널 상태 정보(SCI)의 경우에 수렴될 수 있다.The channel estimator 200 always has better performance than the conventional channel estimator (CE),

As , the performance gain may increase. The performance of the channel estimation apparatus 200 is

In the case of perfect channel state information (SCI), convergence may be achieved as .

채널 추정 장치(200)는 도 9 내지 도 20에서 설명한 광범위한 시뮬레이션을 통해 평균 제곱 오차(MSE), 비트 에러율(BER) 및 네트워크 처리량 측면에서 기존의 채널 추정기(CE)와 비교하여 현저한 우수성이 검증되었을 수 있다.The channel estimator 200 has been verified to be significantly superior to the conventional channel estimator (CE) in terms of mean square error (MSE), bit error rate (BER) and network throughput through the extensive simulations described with reference to FIGS. 9 to 20 . can

즉, 채널 추정 장치(200)는 도 9 내지 도 20에서 설명한 바와 같이, 시뮬레이션 결과로 인하여 채널 추정 정확도의 손실없이 높은 IoT 연결성을 제공할 수 있음을 보여주었다. 채널 추정 장치(200)는 현재 통신 시스템의 채널 추정 프레임 워크에 기초하여 개발되기 때문에 높은 유연성으로 기존의 셀룰러 네트워크와 호환 될 수 있다. 채널 추정 시스템(10)은 일반 IoT 장치들인

에 적용될 수 있으며 지원 가능한

의 최대 수는

및

에 비례하여 증가할 수 있다.That is, it has been shown that the channel estimation apparatus 200 can provide high IoT connectivity without loss of channel estimation accuracy due to the simulation results, as described with reference to FIGS. 9 to 20 . Since the channel estimation apparatus 200 is developed based on the channel estimation framework of the current communication system, it can be compatible with the existing cellular network with high flexibility. The channel estimation system 10 is a general IoT device.

can be applied and supported

the maximum number of

and

may increase in proportion to

채널 추정 장치(200)는 비직교 파일럿 신호들을 재구성하고, 채널 추정 절차 동안 비직교 파일럿 신호들 간의 간섭의 영향을 제거함으로써, 간섭-취소 환경에서 ZC 시퀀스 기반 비직교 파일럿 신호들을 갖는 무선 업 링크 채널들을 효과적으로 추정할 수 있다.The channel estimation apparatus 200 reconstructs the non-orthogonal pilot signals and removes the influence of interference between the non-orthogonal pilot signals during a channel estimation procedure, thereby providing a radio uplink channel with ZC sequence based non-orthogonal pilot signals in an interference-cancellation environment can be estimated effectively.

채널 추정 장치(200)는 현재 4G 통신망에서 사용하고 있는 자도프 추 시퀀스를 기반으로 설계될 수 있다. 따라서, 채널 추정 장치(200)는 설치에 추가적인 비용이 발생하지 않으며, 기존 셀룰러 네트워크 자원을 약간 변형하여 사용 가능함에 따라 활용 가능성이 높을 수 있다. 즉, 채널 추정 장치(200)의 프레임 워크는 중요한 수정없이 기존 셀룰러 네트워크와 호환될 수 있다.The channel estimation apparatus 200 may be designed based on the Zadoff Chu sequence currently used in the 4G communication network. Accordingly, the channel estimator 200 does not incur an additional cost for installation and can be used with a slight modification of the existing cellular network resource, and thus the utilization potential may be high. That is, the framework of the channel estimation apparatus 200 may be compatible with the existing cellular network without significant modification.

채널 추정 장치(200)는 제한된 양의 무선 자원으로 더 많은 파일럿 신호들에 과부하를 가할 수 있으므로, 직교 파일럿 구조의 사용에 비해 더 많은 IoT 장치를 수용할 수 있다.Since the channel estimator 200 may overload more pilot signals with a limited amount of radio resources, more IoT devices may be accommodated compared to the use of an orthogonal pilot structure.

채널 추정 장치(200)는 파일럿 오버 헤드의 증가없이 가용 파일럿 신호의 수를 증가시킬 수 있으며, 이는 기지국(BS) 스펙트럼이 안테나 기술을 완전히 활용하여 더 많은 IoT 장치를 효율적으로 수용할 수 있게 한다.The channel estimation apparatus 200 can increase the number of available pilot signals without increasing the pilot overhead, which allows the base station (BS) spectrum to fully utilize the antenna technology to efficiently accommodate more IoT devices.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic such as floppy disks. - includes magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may comprise a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device. The software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. , or may be permanently or temporarily embody in a transmitted signal wave. The software may be distributed over networked computer systems, and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited drawings, those skilled in the art may apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques are performed in an order different from the described method, and/or the described components of the system, structure, apparatus, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components Or substituted or substituted by equivalents may achieve an appropriate result.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

Claims (5)

복수의 파일럿 신호를 포함하는 수신 신호를 수신하는 단계;
상기 복수의 파일럿 신호들에 대응하는 복수의 루트 시퀀스들 및 상기 수신 신호에 기반하는 잔여 수신 신호를 이용하여 계산된 복수의 코릴레이션(correlation) 값에 기초하여 상기 복수의 파일럿 신호들을 재구성한 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 생성하는 단계; 및
상기 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 이용하여 상기 복수의 파일럿 신호들에 대한 채널들을 결정하는 단계
를 포함하고,
상기 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 생성하는 단계는,
상기 수신 신호에 기반하는 잔여 수신 신호 및 상기 복수의 루트 시퀀스들을 이용하여 복수의 코릴레이션(correlation) 값들을 계산하는 단계;
상기 복수의 코릴레이션 값들에 기초하여 상기 잔여 수신 신호에 대해서 상기 복수의 루트 시퀀스들과의 복수의 전력 지연 프로파일들(power delay profiles)을 계산하는 단계;
상기 복수의 전력 지연 프로파일들 중에서 최대 값을 선택하는 단계;
상기 최대 값, 상기 복수의 코릴레이션 값들 및 상기 복수의 루트 시퀀스들에 기초하여 복수의 제2 재구성 파일럿 신호들을 복구하여 상기 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들로 생성하는 단계; 및
상기 수신 신호 및 상기 복수의 제2 재구성 파일럿 신호들에 기초하여 상기 잔여 수신 신호를 계산하는 단계
를 포함하는, 채널 추정 방법.
receiving a received signal including a plurality of pilot signals;
A plurality of reconstructed plurality of pilot signals based on a plurality of correlation values calculated using a plurality of root sequences corresponding to the plurality of pilot signals and a residual received signal based on the received signal. generating first reconstructed pilot signals; and
determining channels for the plurality of pilot signals using the plurality of first reconstructed pilot signals;
including,
The generating of the plurality of first reconstructed pilot signals includes:
calculating a plurality of correlation values using a residual received signal based on the received signal and the plurality of root sequences;
calculating a plurality of power delay profiles with the plurality of root sequences for the residual received signal based on the plurality of correlation values;
selecting a maximum value from among the plurality of power delay profiles;
generating a plurality of first reconstructed pilot signals by recovering a plurality of second reconstructed pilot signals based on the maximum value, the plurality of correlation values, and the plurality of root sequences; and
calculating the residual received signal based on the received signal and the plurality of second reconstructed pilot signals;
Including, a channel estimation method.
제1항에 있어서,
상기 복수의 파일럿 신호들은 복수의 비직교 파일럿 신호들인
채널 추정 방법.
According to claim 1,
The plurality of pilot signals are a plurality of non-orthogonal pilot signals.
Channel estimation method.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 생성하는 단계는,
상기 잔여 수신 신호가 상기 수신 신호에 대한 잡음 전력(noise power) 이하가 되는 m번째 라운드(round)까지 반복되는(m은 0보다 큰 자연수)
채널 추정 방법.
According to claim 1,
The generating of the plurality of first reconstructed pilot signals includes:
The remaining received signal is repeated until the mth round (m is a natural number greater than 0) that is less than or equal to the noise power of the received signal.
Channel estimation method.
복수의 파일럿 신호를 포함하는 수신 신호를 수신하는 복수의 안테나; 및
상기 복수의 파일럿 신호들에 대응하는 복수의 루트 시퀀스들 및 상기 수신 신호에 기반하는 잔여 수신 신호를 이용하여 계산된 복수의 코릴레이션(correlation) 값에 기초하여 상기 복수의 파일럿 신호들을 재구성한 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 생성하고, 상기 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들을 이용하여 상기 복수의 파일럿 신호들에 대한 채널들을 결정하는 프로세서
를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 수신 신호에 기반하는 잔여 수신 신호 및 상기 복수의 루트 시퀀스들을 이용하여 복수의 코릴레이션(correlation) 값들을 계산하고, 상기 복수의 코릴레이션 값들에 기초하여 상기 잔여 수신 신호에 대해서 상기 복수의 루트 시퀀스들과의 복수의 전력 지연 프로파일들(power delay profiles)을 계산하고, 상기 복수의 전력 지연 프로파일들 중에서 최대 값을 선택하고, 상기 최대 값, 상기 복수의 코릴레이션 값들 및 상기 복수의 루트 시퀀스들에 기초하여 복수의 제2 재구성 파일럿 신호들을 복구하여 상기 복수의 제1 재구성 파일럿 신호들로 생성하고, 상기 수신 신호 및 상기 복수의 제2 재구성 파일럿 신호들에 기초하여 상기 잔여 수신 신호를 계산하는, 채널 추정 장치.a plurality of antennas for receiving a reception signal including a plurality of pilot signals; and
A plurality of reconstructed plurality of pilot signals based on a plurality of correlation values calculated using a plurality of root sequences corresponding to the plurality of pilot signals and a residual received signal based on the received signal. A processor that generates first reconstructed pilot signals and determines channels for the plurality of pilot signals using the plurality of first reconstructed pilot signals.
including,
The processor is
A plurality of correlation values are calculated using the residual received signal based on the received signal and the plurality of root sequences, and the plurality of root sequences for the residual received signal based on the plurality of correlation values. computes a plurality of power delay profiles with ?, selects a maximum value from among the plurality of power delay profiles, and assigns the maximum value, the plurality of correlation values, and the plurality of root sequences to the maximum value, the plurality of correlation values and the plurality of root sequences. a channel for generating the plurality of first reconstructed pilot signals by recovering a plurality of second reconstructed pilot signals based on the plurality of reconstructed pilot signals, and calculating the residual received signal based on the received signal and the plurality of second reconstructed pilot signals. estimation device.

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