KR20050042786A

KR20050042786A - 다중 경로 채널과 잡음 분산 추정 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR20050042786A
Application number: KR1020057002369A
Authority: KR
Inventors: 모니샤 고쉬; 바산스 가담
Original assignee: 코닌클리즈케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
Priority date: 2002-08-13
Filing date: 2003-07-31
Publication date: 2005-05-10
Also published as: EP1530856A1; JP2005536103A; US7352730B2; US20060114981A1; CN1675906A; WO2004015946A1; AU2003250416A1

Abstract

본 발명은 협대역 간섭자가 존재하는 경우, 알려지지 않은 다중 경로 채널 및 잡음 특성(68)을 동시에 추정하고, 채널과 잡음 추정치를 사용하여 시스템 성능(67)을 향상시키는 무선 근거리 네트워크(WLAN)에서 사용되는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 추정은 밴드에서 간섭의 위치에 대한 사전 지식 없이 알려지지 않은 다중 경로 채널 및 잡음 특성에 대해 이루어지고, 이 정보는 비터비(Viterbi) 디코더(71)에 대한 소프트 메트릭(soft-metrics)(67)을 생성하는 데 사용된다. 향상된 채널 및 잡음 추정을 사용함으로써 802.11g 시스템을 간섭에 덜 민감하게 만들어, 간섭 패킷과의 충돌에도 불구하고 802.11g 무선랜 시스템의 패킷 오류율(PER)을 유지할 수 있다.

Description

다중 경로 채널과 잡음 분산 추정 방법 및 시스템 {JOINT CHANNEL AND NOISE VARIANCE ESTIMATION IN A WIDEBAND OFDM SYSTEM}

본 발명은 일반적으로 통신 시스템에 관한 것으로, 특히 광대역 직교 주파수 변조 근거리 네트워크에서의 협대역 간섭을 소거(cancellation)하는 개선된 시스템 및 그와 연관된 방법에 관한 것이다.

IEEE 802.11 무선랜 표준은 전송률(data rate), 변조 타입, 확산 스펙트럼 기술과 관련된 다수의 물리계층(PHY)을 선택할 수 있도록 제시한다. 세 개의 물리계층은 802.11 최초 개정안에서 표준화되었으며, 직접 순차(DS) 확산 스펙트럼 물리계층(PHY), 주파수 호핑(frequency-hopping)(FH) 확산 스펙트럼 물리계층, 적외선(IR) 물리계층을 포함한다. 이 세 방식은 2.4GHz대역에서 동작하도록 설계되었다.

802.11 표준의 두 번째 확장판인 IEEE 802.11b는 2.4GHz ISM 주파수 대역에서 전송률(data rate)을 11Mbps까지 지원하도록, 직접 순차 확산 스펙트럼/컴플리멘터리 코드 키잉(direct sequence spread spectrum /complementary code keying)(DSSS/CCK)에 기반한 물리계층에 대한 요구 조건을 정의한다. IEEE는 초기 802.11b 규격을 인가하였을 때, 그와 동시에 5GHz U-NII 주파수를 사용하여 6Mps에서 54Mbps에 이르는 전송률을 제공하는 직교 주파수 분할 다중(OFDM)에 기반한 물리 계층을 사용하도록 설계된 802.11a 규격도 결정하였다.

2001년 11월, IEEE 802.11 회의에서는 현재 802.11a 표준의 5GHz대역에서 사용되는 OFDM 물리계층을 2.4GHz대역에서 재사용 하도록 제안하는 드래프트 표준(draft standard) 801.11g/D2.1을 채택하였다. 802.11g 표준의 완성된 기술은 IEEE 802.11g/D2.1, 이 문서는 그 전체 내용이 참조로서 인용되는 "Draft supplement to 802.11-1999, Wireless LAN MAC and PHY specifications: Further Higher-Speed Physical Layer(PHY) extensions in the 2.4 GHz band,"에서 찾을 수 있다. 주지된 바와 같이, 802.11g 표준은 직교 주파수 분할 다중(OFDM)에 관련하여 비트 인터리브드 부호화 변조(bit interleaved coded modulation)(BICM)를 사용하여 다중 경로 페이딩의 영향을 제거한다.

2.4GHz 밴드에서의 사용을 위해 OFDM 물리계층을 채택하는 데 있어서 하나의 단점은 2.4GHz와 5GHz대역의 동작 환경이 매우 상이하여 5GHz용으로 개발된 것이 직접적으로 2.4GHz에서 사용된다면 시스템 성능 저하를 야기할 수 있다는 것이다. 특히, 주목할 만한 동작 환경의 차이는 2.4GHz 대역에는 블루투스(Bluetooth) 시스템이 존재한다는 데에 있다. 블루투스는 근거리 무선 연결을 사용하여, 이동 전화, 컴퓨터, PDA 등을 통해 집과 직장 전화, 컴퓨터가 어떻게 서로 쉽게 상호 교신할 수 있는 지를 설명하는 컴퓨팅 및 원격 통신 산업 규격이다. 블루투스에 대한 자세한 설명은 그 전체 내용이 참조로써 인용된 K.V.S.S.S.S Sairam, et al.," Bluetooth in wireless communications," IEEE Communications Magazine, vol.40, no.6, PP.90~96, June 2002에서 찾을 수 있다. 블루투스 시스템은 협대역(즉, 1MHz 대역폭) 주파수 홉트(frequency-hopped) 시스템이다. 반면, 무선랜은 광대역(즉, 22MHz 대역폭) 시스템으로 주파수 호핑(hopping)이 없다. 무선랜 상에 대한 블루투스 간섭의 영향은 패킷간의 충돌이 일어난 경우에 발생하는데, 블루투스 패킷이 802.11 패킷과 충돌한 경우, 802.11 패킷의 오류율(error rate)이 매우 높아져서 그 영향이 파괴적일 수 있다는 연구 결과가 있다. 이러한 연구는 참조로서 인용된 I. Howitt, "WLAN and WPAN coexistence in UL band," IEEE transactions Veh. Tech., vol.50, no.4, pp.1114-1124, July 2001에서 찾을 수 있고, 이 연구는 802.11g에 따라 동작하는 무선랜의 성능이 블루투스와 같은 협대역 간섭자가 존재하는 때에 급격히 저하된다는 것을 보여준다. 맥(MAC) 계층의 간섭 회피(avoidance) 수단은 유용하지만, 그것들은 무선랜 시스템에서 가능한 처리량을 제한한다는 점에서 불완전한 해결책이다.

따라서, 802.11g 무선랜 시스템에서 블루투스 간섭과 같은 간섭이 존재하는 경우에도 그 강도를 유지시켜주는 물리계층(PHY) 알고리즘에 대한 요구가 존재한다.

첨부한 도면과 그에 따른 상세한 설명을 참고하면 본 발명의 방법 및 장치에 대해 보다 완전하게 이해할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예가 적용될 수 있는 대표 네트워크를 도시하는 도면,

도 2a는 IEEE 802.11g 표준에 따른 IEEE 802.11g 데이터 패킷(30)의 포맷을 도시하는 도면,

도 2b는 도 2a의 데이터 패킷의 PLCP 프리앰블 필드(preamble field) 구조의 상세도,

도 2c는 도 2b의 긴 훈련 시퀀스(training sequences)인 (L1,L2)구조의 상세도,

도 3은 통상적인 네트워크 노드의 구조를 도시하는 도면,

도 4는 선행 기술에 따라 Tx 기능을 수행하는 PHY 유닛(46)의 송신기(transmitter) 부분(50)을 도시하는 도면,

도 5는 Rx 기능을 수행하기 위해 도 4의 PHY 유닛의 수신 부분을 구성하는 요소를 설명하는 블록도,

도 6은 채널 임펄스 시간/주파수 관계를 구성하는 행렬 소자를 도시하는 도면,

도 7은 잡음 상관(correlation) 행렬 R_n을 도시하는 도면,

도 8은 발명의 실시예에 따른 좀 더 정확한 잡음 추정을 얻기 위한 단계를 설명하는 순서도,

도 9는 발명의 실시예에 따른 고급 슬라이서(advanced slicer)를 결합하도록 수정된 도 5의 수신기 도면,

도 10은 두 번째 발명의 실시예에 따른 좀 더 정확한 잡음 추정을 위한 단계를 설명하는 순서도.

본 발명은 협대역 간섭자가 존재하는 경우, 알려지지 않은 다중 경로 채널과 잡음 특성을 동시에 추정하고, 채널과 잡음 추정을 사용하여 시스템 성능을 향상시키는 무선 근거리 네트워크(WLAN)에서 사용되는 방법과 시스템으로 지시된다. 본 발명은 밴드에서 간섭의 위치에 대한 사전 지식(a-priori knowledge)없이 알려지지 않은 다중 채널 및 잡음 특성을 추정하고 이 정보를 사용하여 비터비(Viterbi) 디코더에 대한 소프트 메트릭(soft metrics)을 생성한다. 향상된 채널 및 잡음 추정을 사용하여, 802.11g 시스템이 간섭에 덜 민감하게 함으로써 간섭 패킷과의 충돌에도 불구하고 801.11g 무선랜 시스템의 패킷 오류율(PER)을 유지할 수 있다.

현재, 간섭 제거를 제공하는 통상적인 방안은, MAC 계층에서 채용되는 협력 방법(cooperative methods)을 사용하여 블루투스처럼 간섭하는 시스템간의 충돌을 피하고자 한다. 그러나, 충돌을 피하는 방법을 사용하면 무선랜 시스템의 전반적인 비트 레이트가 낮아지고, 블루투스 전송(transmission)간의 전송만 허용되는 불리한 점이 있다. 물리계층(PHY)에서 간섭 제거 방법을 조사하는 연구는 거의 없었다. 본 발명은 블루투스 간섭이 존재하여도 802.11g 시스템의 패킷 오류율(PER)을 유지시키도록 물리계층(PHY)에서 정의된 간섭 제거 방법을 제공함으로써 이 요구를 다룬다.

바람직한 실시예에서, 본 발명은 물리계층(PHY)에서 통상적인 디코더에서의 사용을 위해 다중 경로 채널 및 간섭 특징을 추정하는 향상된 방법을 제공하여 블루투스와 같은 시스템에서의 협대역 간섭의 존재에도 시스템 성능을 향상시킨다.

이하의 상세한 설명에서는 본 발명에 대한 완전한 이해를 제공하기 위하여 특정한 구조, 인터페이스, 기법과 같은 구체적인 세부 사항에 대해 설명한 것인데, 이는 본 발명을 한정하기 위함이 아니라 단순히 설명하기 위함이다. 단순함과 명료함을 위해, 불필요한 기술로 본 발명의 설명을 불명료하게 하지 않도록 주지된 장치, 회로, 방법의 상세한 설명은 생략하도록 한다.

도 1은 본 발명의 실시예가 적용될 수 있는 대표적인 네트워크를 도시한다. 도시된 바와 같이, BSS 네트워크(10)는 다수의 네트워크 노드(예를 들어, AP, STA₁, STA₂, STA₃, STA₄)를 포함한다. 제 1도에 도시된 네트워크는 도시를 위해 작게 표시되었음을 주의한다. 실제로, 대부분의 네트워크는 훨씬 더 많은 이동 STA를 포함한다. 제 2도와 다음 설명은 BSS 네트워크에 관하여 제시된 것으로, 발명의 원리는 IBSS 네트워크에도 동일하게 적용됨을 주의한다. 도 1의 네트워크에서는, 공중에서의 적어도 두 개의 네트워크 노드 사이의 통신 중에, 그 사이의 데이터 패킷(data packet)을 전송하기 위해 첫 번째 네트워크 노드(예, AP)는 송신 네트워크 노드로 작용하고, 적어도 두 번째 네트워크 노드(예, STA₂)는 수신 네트워크 노드로 작동한다.

도 2a는 IEEE 802.11g 표준에 따른 IEEE 802.11g 데이터 패킷(30)의 포맷을 도시한다. 데이터 패킷은 가변 길이로 통상적으로 약 500-1500 바이트이며, 몇몇 OFDM 프레임에 대응한다. 도시된 데이터 패킷(30)은 세 개의 메인 필드를 포함하는 포맷이다 : (1)물리 계층 수렴 절차(PLCP) 프리앰블 필드(preamble field)(32), (2)신호 필드(34), (3)데이터 필드(36).

도 2b는 도 2a의 데이터 패킷(30)의 PLCP 프리앰블 필드(32) 구조의 더욱 상세한 도면이다. 프리앰블 필드(32)는 16 ㎲ec의 주기를 가지고, 짧은 훈련 시퀀스 10개의 반복(즉, S₁-S₁₀)과 두 개의 긴 훈련 시퀀스 반복(L₁-L₂)을 포함한다. 짧은 훈련 시퀀스 10개의 반복인 (S₁-S₁₀)은 수신기에서의 동기화와 타이밍을 제공하는 역할을 하나, 구체적인 사항은 본 발명과 직접 관련되지 않는다. 두 개의 긴 훈련 시퀀스(L₁-L₂)는 도 2c와 관련하여 아래에 설명될 것이다. 데이터 패킷(30)의 신호 필드(34)는 데이터 패킷(30)의 전송률(data rate)과 길이를 전하는 24 비트로 구성된 하나의 OFDM 프레임을 포함한다. 패킷(30)의 데이터 필드(36)는 신호 필드(34)에 규정된 모드를 사용하는 가변 개수의 OFDM 프레임을 포함한다. 데이터 필드(36)는 네트워크(10)에서 송신 노드(예, AP)로부터 수신 노드(예, STA₁)로 전송될 데이터 비트를 포함한다.

도 2c는 두 개의 긴 훈련 시퀀스 즉, 도 2b의 (L₁,L₂)의 구조의 상세도이다. 두 개의 긴 훈련 시퀀스 (L₁-L₂)는 본 발명의 방법을 수행하는 데 필수적인 것으로, 아래에서 기술될 것이다. 도 2c에 도시된 바와 같이, 각 훈련 시퀀스 (L₁-L₂)는 a₁에서 a₄₈까지 48개의 "알려진" 데이터 비트를 포함한다. 즉, 송신기와 수신기 모두 a₁에서 a₂₄까지 데이터 비트 값의 사전 지식(a-priori knowledge)을 가지며, 이를 사용하여 채널 추정을 구한다.

통상적으로, 처음의 긴 훈련 시퀀스 L₁만이 채널 추정을 구하는 데 사용되므로, 두 번째 긴 훈련 시퀀스 L₂를 이용하고 결과를 평균함으로써 채널 추정이 더욱 정확해질 수 있다.

이제 도 3의 경우, 통상적인 네트워크 노드(40)의 구조는 프로세서(42), 데이터 인터페이스(43)에 의해 프로세서(42)에 연결된 매체 접근 제어(media access control)(MAC) 유닛(44), MAC-to-PHY I/O 버스(45)에 의해 MAC 유닛(44)에 연결된 물리계층(PHY) 유닛(46)을 포함하는 것으로 도시되어 있다. 전술한 바와 같이, 본 발명은 MAC 계층(44)에서 구현되어 왔던 선행 기술의 접근 방식과는 달리 네트워크 노드(40)의 PHY 유닛(46)에서 알고리즘으로 바람직하게 구현된다.

도 4는 802.11g 표준에 따라 Tx 기능을 수행하는 PHY 유닛(46) 송신기(transmitter) 부분(50)을 도시한다. 도 4와 관련하여 설명되는 동작은 이미 알려져 있고, IEEE 802.11g 표준에 자세히 설명되어 있다. 도시된 바와 같이, 송신기(50) 부분은 스크램블러(scrambler)(51), 컨볼루션 인코더(convolutional encoder)(52), 인터리버(interleaver)(53), 비트-투-심볼 인코더(bit-to-symbol encoder)(54), 직렬-투-병렬 컨버터( serial-to-parallel converter)(55), IFFT 유닛(56), 병렬-투-직렬 컨버터(parallel-to-serial converter)(57), 보호 구간 발생기 유닛(guard interval generator unit)(59)을 포함한다.

데이터 전송 과정 도중에, MAC 인터페이스(24)는 MAC-to-PHY I/O 버스(26)를 통해 스크램블러(51)까지 데이터 비트 b_i를 제공한다. 스크램블러(51)는 컨볼루션 인코더(52)의 입력으로 제공되는 데이터가 실질적으로 랜덤한 패턴을 갖도록 보장한다. 컨볼루션 인코더(52)는 스크램블된 데이터 패턴을 전 방향(forward) 오류 교정(correction) 코드로 인코딩하고, 이어서 비트 인터리버(53)는 연속적으로 인코딩된 데이터를 인터리브(interleave)한다. 본 기술 분야에서 주지된 바와 같이, 컨볼루션 인코더(52)는 컨볼루션 인코더의 출력을 1/2 코딩 레이트에서 어떤 다른 코딩 레이트, 예를 들어, 기초 코드(basic code)에서 2/3으로 변환하기 위한 펑처링 블록(puncturing block)을 가지고 있다. 인터리버(53)의 출력인 인코딩되고 인터리브된 비트는 비트-투-심볼 인코더(54)의 입력이다. 비트-투-심볼 인코더(54)는 인터리브/인코딩 된 비트를 변조 모드 또는 타입에 의해 규정되는 사전에 결정된 길이의 데이터 심볼, a_k로 묶는다. 다음으로 데이터 심볼, a_k는 현 802.11g 실시예에 따라 N(=48) 개의 데이터 심볼에 12 개의 제로 필(zero-fill)이 더해진 N 심볼 그룹으로 직렬-투-병렬 컨버터(55)에 공급된다. 직렬-투-병렬 컨버터(57)의 출력인 심볼 스트림은 IFFT 유닛(56)의 입력으로 공급되어, N개의 공급된 데이터 심볼을 주파수 영역에서 시간 영역으로 변환된다.

본 실시예에서, 각각의 반복마다 IFFT 유닛(56)은 N=64인 복소수(complex) 값을 병렬로 출력한다. IFFT 유닛(56)의 64개 복소수 출력은 직렬화된 스트림(serialized stream) S₁을 출력하는 병렬-투-직렬 컨버터 유닛(57)의 입력으로 공급된다.

다음으로 직렬화된 스트림 S₁은 보호 구간 유닛(58)의 입력으로 공급된다. 802.11g 시스템의 긴 심볼 주기로 인하여, 인터-심볼(inter-symbol) 간섭이 채널 시간 분산(dispersion)에 의해 발생할 수 있는데, 채널 시간 분산은 전송되는 모든 데이터 패킷에 프리픽스(prefix)로 보호 구간을 사용하여 제거될 수 있다. 데이터 패킷의 직교성(orthogonality)을 유지하기 위해, 각 프리픽스의 내용은 현 데이터 패킷의 마지막 부분의 복사본으로 하여, 각 데이터 패킷이 부분적으로 순환하는 것처럼 보이도록 한다. 그리하여, 보호 구간은 통상적으로 사이클릭 프리픽스(cyclic prefix)로 된다. 사이클릭 프리픽스의 길이는 채널 임펄스 응답의 길이보다 크도록 정해진다. 본 실시예에서, 802.11g 시스템에 대해, 사이클릭 프리픽스는 각 OFDM 프레임 주기동안 총 4 ㎲ec의 길이를 제공하는 16 개의 FFT 심볼(0.8 ㎲ec)이 되도록 정해진다. 그러나, 다른 실시예에서 사이클릭 프리픽스 길이는 16개의 심볼보다 작거나 클 수 있다는 점을 주의한다.

변경된 심볼 스트림 S₁'은 이제 80 개의 복소수(complex) 심볼로 구성되며(16 개의 부가된 사이클릭 프리픽스 심볼에 더해 IFFT 유닛(56)으로부터 공급된 64 개의 데이터 심볼(48 개의 데이터 심볼과 12 개의 제로 필 심볼)), 그 후 정의된 OFDM 변조기 포맷 또는 타입에 따라, 무선 매체를 통해 변조기(59)로 변조되어 전송된다.

도 5는 리시버(R_X) 기능을 수행하는 PHY 유닛(22)의 리시버(60) 부분을 구성하는 요소에 관한 블록도이다. 도시된 바와 같이, 리시버(60)는 보호구간, 즉, 송신기(50)에서 부가되었던 16 개의 사이클릭 프리픽스 심볼을 제거하는 보호 제거(guard stripping) 유닛(61)을 포함한다. 그 후에 남은 것은 64 개의 복소수 데이터 심볼을 포함한 본래의 심볼 스트림이다. 다음으로, 64 개의 복소수 데이터 심볼의 스트립 다운(stripped down)된 데이터 스트림은 직렬-투-병렬 컨버터(63)로 공급되고, 고속 푸리에 변환(FFT) 유닛(65)으로 64 개의 복소수 심볼을 출력한다. FFT 유닛(65)은 각 주파수 빈(bin), k에 대한 각 값으로 64 개의 복소수 심볼을 시간 영역에서 주파수 영역으로 변환한다.

현 802.11g 실시예에서 FFT 크기는 64로, 이는 캐리어(carrier)의 수, k를 나타냄을 주의한다. 물론, 당업자는 FFT의 크기가 다른 애플리케이션(application)에 따라 달라질 수 있음을 인식할 것이다. 주파수 영역에서 64 개의 복소수 값은 FFT 유닛(65)의 출력으로, 병렬-투-직렬 유닛(66)의 입력으로 제공되어 다시 직렬화된 스트림으로 변환된다. 병렬-투-직렬 유닛(66)의 직렬화된 스트림 출력은 비트 메트릭(metric) 유닛(67)과 슬라이서(slicer) 및 잡음 분산(variance) 추정기 유닛(68)에 동시에 공급된다. 잡음 분산 추정기(68)는 직렬화된 스트림에 두 가지 동작을 수행한다. 첫 번째 동작은 스트림의 각 데이터 심볼 a_k를 가장 가까운 컨스털레이션 포인트(its nearest constellation point)로 분할하는 것이다. 두 번째 동작은 잡음 분산 추정을 계산하는 것이다. 분할된 데이터 심볼 및 잡음 분산 추정은 비트 메트릭(metric) 유닛(67)의 입력으로 공급되고, 비트 메트릭 유닛(67)은 분할된 데이터 심볼 a_k를 구성하는 1,2,4,6 비트(b₀-b₅) 각각에 대한 소프트 메트릭(soft-metric) 값을 계산한다. 분할된 데이터 심볼은 특정한 애플리케이션에 따라 1,2,4 또는 6 비트를 포함할 수 있다. 당업자들에게 주지되었듯이, 전송된 심볼 a_k는, a_k가 1,2,4 또는 6을 각각 나타내는 BPSK, QPSK, 16 QAM 또는 64 QAM을 포함하는 주지된 컨스털레이션으로부터 구할 수 있다.

소프트 메트릭(soft metric) 값은 비트 메트릭(bit metric) 유닛(67)에서 계산되며, 디-인터리버(de-interleaver)(69)에서 디-인터리브(de-interleaved)된다. 다음으로 디-인터리브된 값은 비터비(Viterbi) 디코터(71)로 공급된다. 소프트 메트릭 값은 비터비 디코더(71)의 요구 조건대로 비트 메트릭 유닛(67)에서 계산됨을 주의한다.

발명자는 수신기의 "A" 지점에 있어서 주파수 빈, k에서 수신된 신호 r_k는 일반적인 형식을 가진다는 것을 인식하였다.

, k=1,...,N (1)

여기서, r_k는 주파수 빈, k에서 수신된 신호이고, H_k는 주파수 빈, k에서의 채널 값이며, a_k는 수신기에 의해 알려진 전송된 심볼의 실제값(즉, a_k는 L1, 긴 훈련 시퀀스의 심볼)이고, n_k는 분산 σ_k ²를 가진 주파수 빈, k에서의 잡음이며, N은 캐리어의 수(즉, FFT의 크기)이다.

수식 (1)은 수신된 신호 r_k에 대한 일반화된 표현식으로, 채널 팩터 H_k를 곱한, 알고 있는 심볼 a_k와 부가적인 잡음 n_k의 합의 전송에 기인한다. 수식 (1)의 데이터 심볼 a_k는 데이터 패킷(도 2c 참조)의 긴 훈련 시퀀스 부분의 일부로써 전송되고, 채널 특성 H_k를 추정하기 위하여 송신기 및 수신기 양쪽에서 미리 알려진(known a-priori) 값이다.

소프트 메트릭을 계산하기 위해, 먼저 p가 0 또는 1이고, bi=p가 되도록, 정의된 컨스털레이션으로부터 심볼 세트로서 컨스털레이션 포인트(constellation point) C^p _i의 서브세트를 정의한다. 첫 번째 단계는 수식 (2)와 (3)에 나타난 것과 같이 각 비트 b_i에 대한 두 심볼인 a_0,i 및 a_l,i를 찾는 것이다.

여기서, a_0,i는 i번째 비트가 0일 확률이고, a_1,i는 i번째 비트가 1일 확률이다.

다음으로 소프트 메트릭, m_k(b_i)는 다음과 같이 계산될 수 있다.

수식 (4)와 관련해 중요한 주의점은, 도 5에 도시된 바와 같은 통상적인 수신기에서 잡음은 백색으로 가정한다는 점이다. 특히, 수식 (4)의 분모에 있는 잡음 분산 항인 σ_k ²은 모든 주파수, k에 대해 일정하다고 가정하여 무시할 수 있다. 그러나 블루투스 간섭과 같이, 대역에서의 간섭이 있는 경우에는, 잡음 분산은 일정하지 않고 대신에 주파수에 따라 달라진다. 그러므로, 어떤 주파수 빈(bin), k는 다른 것보다 더 높은 값의 잡음 값을 갖는다. 따라서, 밴드에 간섭이 있는 경우, 잡음 분산 항 σ_k ²은 무시될 수가 없다. 그렇게 함으로써 성능을 심각하게 저하시키는 결과를 초래한다.

발명자는 밴드에서 간섭의 존재를 밝힐 필요를 인식하여 단순화된 간섭 모델을 만들었다. 단순화된 간섭 모델에서, 블루투스 시스템은 802.11g 시스템과 동일한 밴드인 1MHz에서 동작한다고 가정한다. 이 시나리오에서, 각각 전송된 802.11g 패킷은, 분산이 σ_b ²인 부가적인 가우스(Gaussian) 잡음 간섭을 포함하는 N=64인 동작 채널 중에서 세 개의 연속되는 주파수 채널 k_i에서 k_i+2를 가진다. 앞으로 설명할 것과 같이 단순화된 간섭 모델에 따라서, 채널 추정이 전개될 것이다.

채널 추정을 구하기 위한 종래 기술의 방법에 따르면, 잡음 항인 n_k를 평균과 분산이 0인 백색 가우스 잡음(AWGN)으로 가정하여 무시하면 수식 (1)은 H_k에 대해 풀린다. 수식 (1)을 백색 잡음 가정 하에 H_k에 대해 풀면 다음과 같다.

잡음 항 n_k는 잡음이 밴드에서 동일한 경우(즉, AWGN)에 무시될 수 있다. 이런 가정 하에, 각 주파수 빈, k에서 채널 값이나 응답 H_k는 다른 모든 주파수 빈에서의 응답과 독립적이다.

그러나, 밴드에서 잡음이 동일하다는 가정이 채널 추정을 단순화시키는 반면에 두 가지 중요한 면에서 손해를 입는다는 점을 인식하여야 한다. 첫째로, 16 개의 심볼의 사이클릭 프리픽스 길이(cyclic prefix length)를 사용함으로써, 시간 영역에서 채널의 임펄스 응답이 아주 넓지 않다고 가정된다. 주파수 영역과 시간 영역 사이의 선형성(linearity)으로, 시간 영역에서의 16개의 독립적인 샘플은 주파수 영역에서의 16개의 독립적인 샘플에 대응한다. 따라서, 802.11g에서 FFT 크기가 64일지라도, 주파수 영역에서 64 개 중 오직 16 개의 샘플만이 독립적인 샘플이다. 수식 (6)의 통상적인 "단순화된" 채널 추정은 이런 상관 관계(correlation)를 고려하지 않는다.

수식 (6)의 단순화된 채널 추정을 사용하는 데에 있어 두 번째 결점은 잡음 항에 대한 모든 정보가 무시된다는 것이다. 이는 기술에서 통상적으로 제로 강제(zero forcing) 또는 등화(equalizing)라고 한다.

본 발명은 잡음 항에 대한 추정을 제공함으로써 언급한 결점을 극복한다. 잡음 추정을 제공하는 것은 본 발명이 특별히 주시하는 문제인, 블루투스 간섭과 같은 밴드에서의 간섭이 존재하는 상황에 특히 유리하다.

채널 추정을 구하는 첫 번째 실시예

협대역 간섭이 존재하는 경우(예를 들어, 블루투스 간섭)에 채널과 잡음을 동시에 추정하여 그로 인해 시스템 성능을 향상하는 발명의 실시예에 대해 이제 설명하도록 한다.

발명자들은 시간 영역에서 채널 임펄스 응답이 푸리에(Fourier) 구조인 주파수 영역에 대응하는 구조를 가진다는 점을 인식하였다. 주파수 영역에서 채널 임펄스 응답, h_i의 푸리에 변환은 다음처럼 기술될 수 있다.

수식(7)은 시간/주파수 관계로 행렬 형식으로 다음처럼 기술될 수 있다.

도 6은 수식 (8)의 행렬의 요소의 확대된 모습을 도시한다. 도시한 바와 같이, 주파수 [H]의 채널 임펄스 응답은 (N x 1)(예를 들어, 64 x 1) 행렬로 도시되고, 행렬 [F]는 N x Nc(예를 들어, 64 x 16) 잘려진(truncated) 푸리에 행렬로, 시간 영역에서 채널 응답을 나타내는 (N x 1)(예를 들어, 64 x 1)행렬인 행렬 [h]가 곱해진다. 본 실시예에서, 행렬 [h]는 시간 영역에서의 독립변수의 수에 대응하는 16 개의 넌 제로(non-zero) 값, h₀-h₁₅만을 포함한다는 것을 주의한다. 16 개의 값은 사이클릭 프리픽스의 길이에 대응한다.

수식 (8)의 시간/주파수 행렬 관계를 수식 (1)로 대신하고, a_k를 행렬 형태로 다시 쓰면 수신 체인의 "A" 지점(도 5의 "A" 지점 참조)에서, 수신된 신호 모델에 대한 행렬 솔루션(solution)이 된다.

A는 값을 아는 전송 심볼 a_k로 구성된 N x N 대각 행렬이다.

행렬 [A]와 [F] 모두는 훈련 프레임에 대해 사전에 알려진 값이다. R_n을 잡음 벡터 [n]과 [G]=[A][F]의 상관 행렬(correlation matrix)로 정의하면, 채널 임펄스 응답 벡터와 주파수 응답 벡터의 최소 자승(least squares) 추정은 다음과 같이 기술할 수 있다.

수식 (10)과 (11)에서 두 가지 관찰을 할 수 있다. 첫 번째, 사이클릭 프리픽스 길이 Nc=N이고 잡음 상관 행렬, R_n= σ²I로 주어진 경우에 I는 항등 행렬, 수식 (11)은 "단순화"된 채널 추정인 수식 (6)으로 정리할 수 있다. 두 번째, 잡음 상관 행렬 R_n을 제외하고, 채널의 주파수 추정에서 요구되는 모든 행렬인 H_k는 미리 알려져 있고, 수신기에서 먼저 계산될 수 있다. 즉, 행렬 [A]와[F], 따라서 [G]는 훈련 프레임 L₁ 에 대해 미리 알려진다. 또한, r은 수신된 벡터로 알려진다. 수식 (11)에서 유일하게 모르는 것은 잡음 상관 행렬 R_n이다. 따라서, 백색잡음을 가정한다면 수신기는 단지 수신된 벡터 r과 한번의 행렬 벡터 곱을 수행하면 되어 다음과 같이 채널 추정을 구할 수 있다.

본 발명은 발명의 방법에 따라 채널과 잡음 추정을 구하기 위해서 상기 언급한 두 가지 관찰을 이용한다. 특히, 본 방법은 통상적으로 두 단계 접근 방식을 특징으로 한다. 먼저, (밴드에서의 간섭이 실제로 존재함에도 불구하고) 백색 잡음을 가정하여 단순화된 채널 추정을 수행한다. 두 번째, 첫 번째 단계에서 백색 잡음 가정 하에 채널 추정을 구함으로써, 잡음을 쉽게 추정할 수 있다. 각 단계는 아래에 자세히 기술된다.

간섭 환경에서 채널과 잡음 추정을 위한 첫 번째 실시예에 따라, 백색 잡음을 가정하여 먼저 단순화된 채널 추정을 할 수 있다. 도 7의 잡음 상관 행렬 R_n을 고려하여 채널 추정을 구함에 있어서는, 실제 간섭 환경에서 백색 잡음이 존재한다고 가정하는 것이 합리적이다. 협대역 간섭의 경우에, 잡음 상관 행렬 Rn에서의 값의 전체 수 중에서 낮은 퍼센트만이 높은 잡음 값을 가질 것이다. 예를 들어, 협대역 블루투스 간섭이라는 특정 경우에 상관 행렬 Rn에서 64 개의 주파수 잡음 분산 항 중에 오직 3개 항만이 높은 잡음 분산 값을 가질 것으로 보인다. 이런 상대적으로 낮은 퍼센트 즉, 0.047 하에서, 채널 추정을 구하기 위한 백색 잡음에 대한 처음 가정은 앞서 언급한대로 합리적이며 지당하다.

백색 잡음의 가정 하에, 수식 (11)의 잡음 상관 행렬(도 7에 도시)은 항등 행렬 I가 되고, 수신기는 단지 수신된 벡터 r과 한번의 행렬 벡터 곱을 수행하여 단순화된 채널 추정 H_k를 구한다. 백색 잡음 가정 하에 수식 (11)은 수식 (12)로 정리된다.

방법의 첫 번째 단계로 채널 추정을 하면, 다음으로 잡음 분산 추정을 결정하여야 한다. 이를 위해, 첫 단계로 수식 (12)에서 계산된 채널 추정은 이제 수식 (1)로 다시 대체된다. 각 주파수의 잡음 분산은 다음과 같이 추정할 수 있다. 앞서 정해진 채널 추정을 사용하여 오류 벡터 e를 정의한다.

다음으로, 잡음 분산 추정은 오류 벡터로부터 얻을 수 있다.

수식(11)과 (14)에서 나타나듯이 주파수에서의 채널과 잡음 추정은 각 주파수 빈, k에 대해 각 데이터 패킷을 포함한, 두개의 긴 훈련 프레임 L1 및 L2 상에서 평균 내어진다.

향상된 잡음 추정을 구하는 첫 번째 실시예

수식 (12)에서 계산되듯이, 두 개의 긴 훈련 시퀀스 상에 걸쳐 채널 추정치를 평균하는 경우, 만족스러운 추정을 제공을 제공함을 실험적으로 알게 되었다. 그러나 수식 (14)에서 계산되듯이 잡음 분산추정은, 잡음이 좀 더 랜덤한 프로세스라는 사실 때문에, 두 개의 긴 훈련 시퀀스(L1,L2)에 걸쳐 평균해도 만족스러운 추정을 제공하지 못한다는 것도 알게 되었다. 이러한 바, 잡음은 추정의 분산을 줄이기 위해서는 보다 긴 구간에 대해 평균을 구할 필요가 있다.

전술한 바와 같이, 채널 및 잡음 분산 추정 즉, 수식 (12), (14)는 데이터 패킷(30)의 PLCP 프리앰블 부분(32)(도 3 참조)에 있는 두 개의 긴 훈련 구간(L1,L2)으로부터 구해졌다. 채널과 잡음 추정이 훈련 구간 (L1,L2)를 사용하여 구해지면, 오직 패킷(30)의 데이터 프레임 부분(36)만이 더욱 정확한 잡음 추정을 구하는 데 유용하다. 이와 관련하여, 더욱 정확한 잡음 추정을 하는 데 유용한 패킷(30)의 데이터 프레임 부분(36)만을 가지는 것은 PLCP 프리앰블 부분(32)과는 달리, 데이터 프레임 부분(36)은 알려진 어떤 데이터 심볼(예를 들어, a₁부터 a₂₄)도 포함하지 않는다는 점에서 문제이다. 따라서, 좀 더 정확한 잡음 추정을 위해 그 이상의 처리 단계가 요구된다. 즉, 데이터 프레임 부분(36)의 전송 심볼을 좀 더 정확한 잡음 추정을 얻기 위한 필요 조건으로 먼저 추정하여야만 한다.(이는 수신기에서 알 수 없기 때문이다.) 도 8은 향상된 잡음 추정을 구하는 단계를 설명하는 순서도이다.

단계 900에서, 두 개의 긴 훈련 프레임 (L1,L2)에 대해, 수식 (12)로부터 를, 수식 (14)로부터 σ²를 추정한다.

단계 920은, 패킷(30)의 데이터 프레임 부분(36)에 포함된 i번째 OFDM 데이터 프레임 중에, 단계 900에서 얻어진 채널 추정 H_(cap)LS를 사용하여 주파수 k와 시간 I에서의 전송된 데이터 심볼을 다음과 같이 추정한다.

가장 가까운 컨스털레이션 포인트로 분할

전술한 바와 같이, 패킷(30)의 데이터 프레임 부분(36)이 수신기에서 미리 알려진 데이터 심볼을 포함하지 않기 때문에, 여기서 데이터 심볼 추정이 요구된다.

단계 930에서, 가장 가까운 컨스털레이션 포인트로 추정된 데이터 심볼 을 분할한다.

단계 940에서는, i번째 OFDM에 관한 주파수 빈, k에서 잡음 분산을 추정한다.

단계 950에서는, 분산 추정을 다음과 같이 평균한다.

N_f는 추정을 평균하는 데 사용되는 OFDM의 수이다.

단계 960에서, 단계 900과 950에서 각각 얻은 채널 및 잡음 추정은 현재 수식()과()에서 사용되어, 도 5의 비터비 디코더(71)에서의 사용을 위한 소프트 메트릭(soft metrics)을 결정한다.

향상된 잡음 추정을 제공하는 두 번째 실시예

잡음 분산의 향상된 추정을 제공하는 두 번째 실시예에 따르면, 이전 실시예에서 얻어진 것보다 잡음 분산 추정을 더욱 높이기 위해서 도 8의 수신기(60)에서의 기본 슬라이서(slicer)와 잡음 분산 추정 유닛(68)을 대신하여 고급 슬라이서와 잡음 분산 추정 유닛을 쓰는 것이 가능하다. 고급 슬라이서는 몇 번을 반복하여 수신된 데이터 심볼을 재인코딩하고 디코딩을 하여 데이터 심볼에 대한 좀더 나은 추정을 얻는 원리로 작동하며, 따라서 각각의 수반되는 반복은 수신된 데이터 심볼의 좀 더 나은 추정을 제공하고, 이는 추후에 잡음 분산의 개선된 추정을 얻는 데 사용된다.

도 9a는 본 실시예에 따라 고급 슬라이서와의 결합을 위해 수정된 도 5의 수신기(60)의 도면이다. 도 9의 수정된 수신기(70)에서, 고급 슬라이서 및 잡음 분산 추정 유닛(81)은 도 5의 기본 슬라이서 및 잡음 분산 추정 유닛(68)을 대신한다.

도 9b는 수신기(70)의 고급 슬라이서 및 잡음 분산 추정 유닛(81)의 자세한 구조를 나타내는 블록도이다. 도시된 바와 같이, 고급 슬라이서 및 잡음 분산 추정 유닛(81)은 두 개의 요소, 고급 슬라이서(84)와 잡음 분산 추정기(85)로 구성된다. 나아가 고급 슬라이서(84)는 디코딩 블록(82)의 출력이 재인코딩 블록(83)의 입력에 연결된 두 개의 요소를 포함한다. 이와 같이, A 지점에서 수신된 시리얼 데이터 비트 스트림의 데이터 심볼은 디코딩된 후 재인코딩되어, B 지점에서 잡음 분산 추정기(84)에 대한 좀 더 정확한 기준 데이터 심볼을 포함하는 시리얼 데이터 비트 스트림을 출력한다.

도 10은 본 실시예에 따른 좀 더 정확한 잡음 추정을 구하기 위한 단계를 설명하는 순서도이다.

도 10의 순서도는 도 8의 순서도의 단계 900-950을 반복하므로 더 이상 기술하지 않는다. 알려진 단계에 더하여, 도 10의 순서도는 단계 960을 수정하고, 앞서의 도 9a 및 도 9b에서 도시된 고급 슬라이서 및 잡음 분산 추정기(블록 81)의 동작을 정의하는 부가적인 단계 970 및 980을 포함한다.

도 10의 순서도와 관련하여 단계 960에서 시작하면 더욱 정확한 잡음 추정은 단계 950에서 얻어진 평균적인 잡음 분산 추정과, 단계 900으로부터의 채널 추정을 사용하여 얻어지고, 이는 수신된 OFDM 패킷(30)의 데이터 부분(데이터 심볼)에 관한 소프트 메트릭(soft-metrics)을 결정한다. 소프트 메트릭은 도 9a의 고급 슬라이서와 잡음 분산 추정기 유닛(81)에서 계산된다. 좀 더 자세하게, 소프트 메트릭은 고급 슬라이서 유닛(81)의 비트 메트릭 유닛(82a)에서 계산된다. 다음으로, 계산된 소프트 메트릭 값은 블록(82b)에서 디-인터리브(de-interleaved)되고 단계 970에서 비터비(Viterbi) 디코더(82c)로 공급된다. (82a),(82b),(82c)에 기술된 디코딩 동작은 고급 슬라이서(81)의 디코딩 블록(82)으로 집합적으로 포함된다. 그 후에, 단계 980에서, 디코딩 블록(82)의 출력은 재인코딩 블록(83)의 입력으로 공급되어 한번 디코딩된 데이터 비트를 재인코딩한다. 순서도에서 도시된 바와 같이, 재인코딩된 데이터 비트는 블록(940)의 입력으로 공급되어 피드백 루프(960-980)에서 디코딩/인코딩 데이터 비트를 다시 사용하여 잡음 분산을 추정한다. 이 피드백 루프는 일정하게 정해진 임계치(threshold)를 만족하거나 초과하는 잡음 분산 추정을 얻는 데 필요한, 어떤 수만큼의 반복에 사용되어짐을 주의한다.

앞서 말한 대로 명백하게, 본 발명은 802.11g 무선랜 시스템에서 수신기가 밴드에서 간섭자의 위치에 대한 사전 지식(apriori knowledge)없이 알려지지 않은 다중 채널과 간섭 분산을 동시에 추정하고, 이 정보를 사용하여 비터비 디코더에 대해 소프트 메트릭을 생성한다는 점에서 이점이 있다.

Claims

무선랜(WLAN)(10)에서, 협대역 간섭이 존재하는 경우 알려지지 않은 다중 경로 채널 및 잡음 분산을 추정하는 방법에 있어서,

(a) 시간 영역 OFDM 데이터 패킷(30)을 수신하는 단계,

(b) 상기 시간 영역 OFDM 데이터 패킷(30)을 주파수 영역 OFDM 데이터 패킷으로 변환하는 단계,

(c) 상기 주파수 영역 OFDM 데이터 패킷으로부터 알려진 전송된 값을 갖는 훈련 심볼(L1,L2)의 벡터를 추출하는 단계,

(d) 상기 훈련 심볼을 사용하여 단순화된 채널 추정치를 구하는 단계 및,

(e) 상기 단계 (d)에서 상기 단순화된 채널 추정치를 사용하여 상기 협대역 간섭의 잡음 분산을 추정하는 단계

를 포함하는 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 무선랜(WLAN)(10)이 IEEE 802.11 표준에 따라 동작하는

방법.
제 1 항에 있어서,

상기 단순화된 채널 추정은 상기 알려지지 않은 다중 경로 채널에서 간섭이 없다고 가정하는

방법.
제 1 항에 있어서,

상기 단순화된 채널 추정치를 구하는 상기 단계 (d)는,

(1) 주파수 영역에서의 채널 임펄스 응답에 대한 시간 영역에서의 채널 임펄스 응답의 시간-주파수 관계를 H = Fh로서 인식하는 단계,

(2) 상기 인식된 시간-주파수 관계인 H = Fh를 사용하여 주파수 영역에서 수신된 신호 모델의 행렬 솔루션을 로서 구하는 단계 - F는 잘려진(truncated) N x Nc 푸리에 행렬이고, h는 시간 영역에서의 채널 임펄스 응답이며, A는 상기 다수의 알려진 전송 데이터 심볼을 포함하는 N x N 대각 행렬이고, n은 잡음 벡터임 -,

(3) 상기 채널 임펄스 응답 H의 최소 자승 추정치를 로서 계산하는 단계,

(4) 단계 (3)에서의 채널 임펄스 응답 H의 계산된 최소 자승 추정치에서 잡음 상관 행렬 항 R_n ^-1을 무시하여, 주파수 영역에서 상기 단순화된 채널 추정치를 로서 계산하는 단계 - F, A 및 G=AF는 상기 무선랜(WLAN)(10)의 수신 노드(60)에서 긴 훈련 시퀀스 L1과 L2에 대해 모두 사전에 알려진(known a-priori) 행렬 값임 -

를 더 포함하는 방법.
제 2 항에 있어서,

상기 잡음 분산을 추정하는 상기 단계(e)는,

오류 벡터 e를 로 계산하는 단계와,

상기 잡음 분산 추정치를 로 계산하는 단계

를 더 포함하는 방법.
무선랜(WLAN)(10)에서, 협대역 간섭이 있는 경우 알려지지 않은 다중 경로 채널 및 잡음 분산을 추정하는 방법에 있어서,

(a) 시간 영역 OFDM 데이터 패킷(30)을 수신하는 단계,

(b) 상기 시간 영역의 상기 시간 영역 OFDM 데이터 패킷을 주파수 영역 OFDM 데이터 패킷으로 변환하는 단계,

(c) 상기 OFDM 데이터 패킷 내에 포함된 긴 훈련 시퀀스 L1, L2의 훈련 심볼을 사용하여 주파수 영역에서 단순화된 채널 추정치를 로서 구하는 단계 - F, A 및 G = AF는 상기 무선랜(WLAN)의 수신 노드에서 상기 긴 훈련 시퀀스 L1 및 L2에 대해 모두 사전에 알려진 행렬 값임 -,

(d) 상기 단계 (c)에서의 상기 단순화된 채널 추정치를 사용하여 상기 협대역 간섭의 잡음 분산을 추정하되,

(1) 오류 벡터 e를 로 계산하는 단계,

(2) 상기 잡음 분산 추정을 로 계산하는 단계

를 포함하는 단계,

(e) 로 전송 심볼을 추정하는 단계,

(f) 상기 추정된 전송 심볼 a_k,I를 가장 가까운 컨스털레이션 포인트(the nearest constellation point)로 분할하는 단계,

(g) 주파수 k에서 잡음 분산을 로서 추정하는 단계,

(h) N 개의 OFDM 데이터 프레임에 대한 잡음 분산 추정치를 평균하여 더욱 정확한 잡음 분산 추정치를 로서 구하는 단계

를 포함하는 방법.
제 6 항에 있어서,

상기 단계(d)에서 구한 것보다 더욱 정확한 상기 평균 잡음 분산 추정치를, 로서 계산하되, W_L + W₀ = 1이고, W_L은 L₁,L₂와 같은 긴 훈련 시퀀스에 대응하는 가중치(weight)이며, W₀은 하나 또는 그 이상의 데이터 프레임에 대응하는 가중치인

방법.
제 6 항에 있어서,

(i) 상기 분할된 추정 전송 심볼 a_k,I를 디코딩하는 단계,

(j) 상기 단계 (e)에서 디코딩된 심볼을 재인코딩하는 단계,

(k) 상기 단계 (g)부터 단계 (j)를 N 회 반복하여, 상기 단계 (d)에서 구한 것보다 더욱 정확한 잡음 분산 추정치를 구하는 단계

를 더 포함하는 방법.
무선랜(WLAN)(10)에서, 협대역 간섭이 존재하는 경우 알려지지 않은 다중 경로 채널 및 잡음 분산을 추정하는 시스템에 있어서,

(a) 시간 영역 OFDM 데이터 패킷(30)을 수신하는 수단,

(b) 상기 시간 영역 OFDM 데이터 패킷(30)을 주파수 영역 OFDM 데이터 패킷으로 변환하는 수단,

(c) 상기 주파수 영역 OFDM 데이터 패킷으로부터 알려진 전송된 값을 갖는 훈련 심볼(L1,L2)의 벡터를 추출하는 수단,

(d) 상기 훈련 심볼을 사용하여 단순화된 채널 추정치를 구하는 수단,

(e) 상기 수단 (d)에서 상기의 단순화된 채널 추정치를 사용하여 상기 협대역 간섭의 잡음 분산을 추정하는 수단

을 포함하는 시스템.
제 9항에 있어서,

상기 무선랜은 IEEE 802.11 표준에 따라 동작하는

시스템.
제 1 항에 있어서,

상기 단순화된 채널 추정은 상기 알려지지 않은 다중 경로 채널에 간섭이 없다고 가정하는

시스템.
제 9 항에 있어서,

상기 훈련 심볼을 사용하여 단순화된 채널 추정치를 구하는 상기 수단(d)는,

(1) 주파수 영역에서의 채널 임펄스 응답에 대한 시간 영역에서의 채널 임펄스 응답의 시간-주파수 관계를 H = Fh로서 인식하는 수단,

(2) 인식된 시간-주파수 관계인 H = Fh를 사용하여 주파수 영역에서 수신된 신호 모델의 행렬 솔루션을 로서 구하는 수단 - F는 잘려진(truncated) N x Nc 푸리에 행렬이고, h는 시간 영역에서의 채널 임펄스 응답이며, A는 상기 다수의 알려진 전송 데이터 심볼을 포함한 N x N 대각 행렬이고, n은 잡음 벡터임 -,

(3) 채널 임펄스 응답 H의 최소 자승 추정치를 로서 계산하는 수단,

(4) 수단 (3)에서의 채널 임펄스 응답 H의 계산된 최소 자승 추정치에서 잡음 상관 행렬 항 R_n ^-1을 무시하여, 주파수 영역에서 상기 단순화된 채널 추정치를 로서 계산하는 수단 - F, A 및 G = AF는 상기 무선랜(WLAN)의 수신 노드에서 긴 훈련 시퀀스 L1과 L2에 대해 모두 사전에 알려진 행렬 값임 -

을 더 포함하는 시스템.
제 12 항에 있어서,

상기 잡음 분산을 추정하는 수단 (e)는,

오류 벡터 e를 로 계산하는 수단,

상기 잡음 분산 추정치를 로 계산하는 수단

을 더 포함하는 시스템.
무선랜(WLAN)(10)에서, 협대역 간섭이 있는 경우 알려지지 않은 다중 경로 채널 및 잡음 분산을 추정하는 시스템에 있어서,

(a) 시간 영역 OFDM 데이터 패킷(30)을 수신하는 수단,

(b) 상기 시간 영역의 상기 시간 영역 OFDM 데이터 패킷(30)을 주파수 영역 OFDM 데이터 패킷으로 변환하는 수단,

(c) 상기 주파수 영역 OFDM 데이터 패킷 내에 포함된 긴 훈련 시퀀스 L1, L2로부터 훈련 심볼을 사용하여 주파수 영역에서 단순화된 채널 추정치를 로서 얻는 수단 - F, A 및 G = AF는 상기 무선랜(WLAN)의 수신 노드에서 상기 긴 훈련 시퀀스 L1 및 L2에 대해 모두 사전에 알려진 행렬 값임 -,

(d) 상기 수단(c)에서의 상기 단순화된 채널 추정치를 사용하여 상기 협대역 간섭의 잡음 분산을 추정하되,

(1) 오류 벡터 e를 e = r - AH_LS로 계산하는 수단,

(2) 상기 잡음 분산 추정을 로 계산하는 수단

을 포함하는 수단,

(e) 로 전송 심볼을 추정하는 수단,

(f) 상기 추정된 전송 심볼 a_k,I를 가장 가까운 컨스털레이션 포인트(the nearest constellation point)로 분할하는 수단,

(g) 주파수 k에서 잡음 분산을 로서 추정하는 수단,

(h) N 개의 OFDM 데이터 프레임에 대한 잡음 분산 추정치를 평균하여 더욱 정확한 잡음 분산 추정치를 로서 구하는 수단

을 포함하는 시스템.
제 14 항에 있어서,

상기 좀 더 정확한 평균 잡음 분산 추정치는,

로서 계산하되, W_L + W₀ = 1이고, W_L은 L₁,L₂와 같은 긴 훈련 시퀀스에 대응하는 가중치(weight)이며, W₀은 하나 또는 그 이상의 데이터 프레임에 대응하는 가중치인

시스템.
제 14 항에 있어서,

(i) 분할되어진 추정 전송 심볼 a_k,I를 디코딩하는 수단,

(j) 상기 수단 (e)에서 디코딩된 심볼을 재인코딩하는 수단,

(k) 상기 수단 (g)부터 수단 (j)의 동작을 N 회 반복하여 상기 수단 (d)에서 구한 것보다 더 정확한 잡음 분산 추정치를 얻는 수단

을 더 포함하는 시스템.