KR20070020561A

KR20070020561A - 무선 수신기에서 ｓｉｒ 추정

Info

Publication number: KR20070020561A
Application number: KR1020077001096A
Authority: KR
Inventors: 그레고리 이. 보톰레이; 카멜라 코조
Original assignee: 텔레폰악티에볼라겟엘엠에릭슨(펍)
Priority date: 2004-06-16
Filing date: 2005-06-02
Publication date: 2007-02-21

Abstract

본 발명은 개시 신호대 간섭비(SIR)로부터 바이어스를 제거하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 예시적인 실시예에서, SIR 프로세서에서 개시 SIR 계산기는 무선 수신기에 의해 수신된 신호에 기초하여 개시 SIR을 계산하는 반면, SIR 프로세서의 평균 SIR 계산기는 평균 SIR을 발생시킨다. 평균 SIR을 사용하면, 바이어스 제거기가 개시 SIR로부터 바이어스를 제거한다. 게다가, 본 발명의 예시적인 실시예에 따르면, 바이어스 제거기는 평균 SIR 및 오프셋 파라미터에 기초하여 스케일링 팩터를 발생시키는데, 여기서 오프셋 파라미터는 무선 수신기에 의해 처리된 다수의 역확산 값 및 상기 무선 수신기에 의해 처리된 다수의 경로 채널의 다수의 경로들 중 적어도 하나로부터 얻어진다. 이런 실시예에서, 바이어스 제거기는 스케일링 팩터에 의해서 개시 SIR을 증가시키는 배율기를 포함하여 개시 SIR로부터 바이어스를 제거한다.

개시 신호대 간섭비, 평균 신호대 간섭비, 바이어스, 오프셋 파라미터, 스케일링 팩터, 배율기

Description

무선 수신기에서 ＳＩＲ 추정{SIR ESTIMATION IN A WIRELESS RECEIVER}

본 발명은 일반적으로 무선 네트워크에서 신호 처리에 관한 것이고, 특히 무선 수신기에서 신호대 간섭비(SIR)를 추정하는 것에 관한 것이다.

무선 네트워크의 수신기는 전형적으로 수행 파라미터를 계산하여 수신기를 평가(evaluate)하고/하거나 전송 전력, 데이터 전송률 등과 같은 어떤 네트워크 레벨 파라미터를 평가(assess)한다. 확산 스펙트럼 네트워크에 대해 특히 흥미있는 한 수행 파라미터는 수신된 신호에 관한 신호대 간섭비(SIR)이다. 통상적인 수신기는 전형적으로 수신된 신호에 관련된 SIR을 계산하여 계산된 SIR을 사용하여 현재 채널 조건으로 네트워크 레벨 파라미터를 적응시킨다. 예를 들어, 계산된 SIR은 이동국 전송 전력, 데이터 전송률, 이동국 스케줄링 등을 제어하도록 사용될 수 있다.

현재 채널 조건에 대한 네트워크 적응의 정확성은 SIR 추정치의 정확성뿐만 아니라 SIR 추정치를 발생시키기 위해 사용되는 시간의 양에 따른다. 일반적으로, 확산 스펙트럼 네트워크에서 SIR을 추정하는 여러 방법이 있다. 예를 들어, 수신기는 칩 샘플 및 역확산 심볼의 결합을 사용하여 SIR을 추정할 수 있다. 이런 접근법은 적절한 방법으로 정확한 SIR 추정치를 제공하는 반면, 이런 접근법은 칩 샘플 및 역확산 값 둘 다에 대한 접근하기 위해서 복잡한 수신기 구조를 필요로 한다.

다른 수신기는 RAKE 수신기에 의해서 제공되는 심볼 추정치를 사용하여 SIR을 추정할 수 있다. 그러나 현재 RAKE 출력 심볼이 과거에 잘 수신된 신호에 상응하기 때문에, 결과적인 SIR은 현재 수신 수행 및 채널 조건에 상응하지 않는다. 그러므로 이런 접근법은 상당히 덜 복잡한 수신기 구조를 필요로 하는 반면, 결과적인 SIR 추정치는 전력 제어, 전송률 적응 등과 같은 실시간 동작에 충분하지 않다.

또한, 다른 수신기가 역확산 심볼(파일럿 또는 데이터)을 사용하여 RAKE 수신기의 각각의 핑거(finger)에 대해 핑거 SIR을 발생할 수 있다. 핑거 SIR을 합산하는 것은 실시간 동작에 사용될 수 있는 SIR 추정치를 제공한다. 그러나 역확산 심볼은 전형적으로 고려할 수 있게 많은 잡음을 포함하기 때문에, 결정적인 SIR 추정치는 종종 바이어스된다. 통상적인 네트워크는 현재 SIR 추정치로부터 바이어스 추정치를 감산하여 이런 바이어스를 제거할 수 있다. 그러나 바이어스 추정프로세스가 바이어스를 과대 평가할 수 있다. 결과적으로, 바이어스를 제공하기 위해서 감산을 사용하는 것은 부정적인 결과를 가져오므로 정확하지 않은 SIR 추정치의 결과를 가져온다.

본 발명은 신호대 간섭비(SIR)의 개시 추정치로부터 바이어스를 제거하는 방법 및 장치에 관한 것이다. 예시적인 실시예에서, 무선 수신기 내의 SIR 추정기에서의 SIR 프로세서는 개시 SIR 계산기, 평균 SIR 계산기 및 바이어스 제거기를 포함한다. 개시 SIR 계산기는 무선 수신기에 의해 수신된 신호에 기초하여 개시 SIR을 계산하는 반면, 평균 SIR 계산기는 평균 SIR을 발생시킨다. 평균 SIR을 사용하면, 바이어스 제거기가 개시 SIR로부터 바이어스를 제거한다.

예시적인 실시예에서, SIR 추정기는 기저대 신호(r(t))로부터 역확산 값을 얻는다. SIR 추정치는 역확산 값을 사용하여 채널 추정치 및 잡음 통계를 발생시키는데, 이는 차례로 개시 SIR 추정치 및 평균 SIR 추정치를 계산하기 위해서 SIR 프로세서에 의해서 사용된다.

게다가, 본 발명의 예시적인 실시예를 따르면, 바이어스 제거기는 평균 SIR 및 오프셋 파라미터에 기초하는 스케일링 팩터를 발생시키는데, 여기서 오프셋 파라미터는 무선 수신기에 의해 처리되는 다수의 역확산 값으로부터 얻어진다. 이런 실시예에서, 바이어스 제어기는 스케일링 팩터를 발생시키는 카운터기 및 개시 SIR로부터 바이어스를 제거하기 위해서 스케일링 팩터에 의해 개시 SIR을 증가시키는 배율기를 포함한다.

도1은 예시적인 무선 네트워크를 도시하는 도면.

도2는 도1의 무선 네트워크의 예시적인 무선 수신기를 도시하는 도면.

도3은 SIR 추정기의 블록도.

도4는 다른 SIR 추정기의 블록도.

도5는 본 발명을 따르는 예시적인 SIR 추정기의 블록도.

도6은 도5의 SIR 추정기에 대한 예시적인 SIR 프로세서의 블록도.

도6A 및 도6B는 도6의 SIR 프로세서에 대한, 각각의, 예시적인 신호 및 잡음 파워 추정기의 블록도.

도6C는 도6의 SIR 프로세서에 대한 예시적인 평균 SIR 계산기의 블록도.

도6D는 도6C의 평균 SIR 계산기에 대한 예시적인 신호 통계 추정기의 블록도.

도6E는 도6의 SIR 프로세서에 대한 예시적인 바이어스 제어기의 블록도.

도7은 도5의 SIR 추정기에 대한 다른 예시적인 SIR 프로세서의 블록도.

도7A는 도7의 SIR 추정기에 대한 예시적인 평균 SIR 계산기의 블록도.

도8은 도5의 SIR 추정기에 대한 다른 예시적인 평균 SIR 프로세서의 블록도.

도8A는 도8의 SIR 추정기에 대한 예시적인 채널 추정 프로세서의 블록도.

도8B는 도8의 SIR 프로세서에 대한 예시적인 평균 SIR 계산기의 블록도.

도8C는 도8의 SIR 프로세서에 대한 예시적인 바이어스 제거기의 블록도.

도9는 본 발명의 발명에 대한 예시적인 흐름도.

도1은 예시적인 확산 스펙트럼 무선 통신 네트워크(10)를 도시한다. 무선 통신 네트워크는 하나 이상의 기지국(12), 하나 이상의 이동국(20) 및 가능한 하나 이상의 간섭 물체(18)를 포함한다. 여기서 사용되는 바와 같이, "이동국"이란 어휘는 멀티-라인 디스플레이를 갖는 또는 갖지 않는 셀룰러 무선 전화기; 데이터 프로세싱, 팩시밀리 및 데이터 통신 캐퍼빌리티(capabilities)와 셀룰러 무선 전화기를 결합할 수 있는 개인용 통신 시스템(PCS) 단말기; 무선 전화기, 페이저, 인터넷/인트라넷 액세스, 웹 브라우저, 오거나이저, 칼렌더, 및/또는 글로벌 위치 지정 시스 템(GPS) 수신기를 포함할 수 있는 개인 휴대용 정보 단말기(PDA); 및 통상적인 랩톱 및/또는 팜톱 수신기 또는 무선 전화기 전송기를 포함하는 다른 기구를 포함할 수 있다. 이동국은 또한 "퍼베이시브 컴퓨팅" 장치("pervasive computing" device)라 칭해질 수 있다.

기지국(12)은 하나 이상의 심볼을 갖는 확산 스펙트럼 신호를 이동국(20)으로 전송하고 이동국으로부터 상기 신호를 수신하는 하나 이상의 안테나(14)를 포함한다. 전송된 신호는 전형적으로 트래픽 및 파일럿 신호를 포함한다. 간섭 물체(18)와 같은 물체들은 다수의 "에코" 또는 지연된 버전의 전송 심볼을 다른 시간에 이동국(20)에 도달하도록 한다. 수신기(16)는 이동국(20)에서의 다수의 심볼을 처리한다. 유사하게는, 이동국(20)이 기지국(12)으로 여러 경로를 따라 하나 이상의 안테나(22)를 통해 심볼을 전송할 수 있는데, 수신기(16)는 다수의 수신된 심볼 이미지를 처리한다.

도2는 기지국 및/또는 이동국(20)을 위한 예시적인 수신기(16)를 도시한다. 수신기(16)는 수신된 신호의 심볼을 수신하고 처리하여 수신된 심볼 추정치를 발생시킨다. 예시적인 수신기(16)는 수신기 전단(26), 기저대 프로세서(30) 및 부가적인 프로세서(28)를 포함한다. 수신기 전단(26)은 전형적으로 필터, 믹서 및/또는 아날로그-대-디지털 컨버터와 같은 변환 회로를 포함하여 수신된 신호에 상응하는 일련의 디지털화된 기저대 신호 샘플(r(t))을 생성한다. 기저대 프로세서(30)는 기저대 신호(r(t))를 복조하여 수신된 신호에 상응하는 심볼 추정치(

)를 생성한 다. 심볼 추정치(

)는 필요로 된다면 부가적인 프로세서(28)에서 더 처리된다. 예를 들어, 부가적인 프로세서(28)는 터보 디코더(도시되지 않음)를 포함할 수 있는데, 이는 기저대 프로세서(30)에 의해 제공된 심볼 추정치에 기초하여 정보 비트 값을 결정한다. 이런 정보 비트 값은 음성, 이미지 등으로 변환될 수 있다.

도2에 도시된 바와 같이, 기저대 프로세서(30)는 기저대 신호(r(t))로부터 SIR을 추정하는 신호대 간섭비(SIR) 추정기(32)를 포함할 수 있다. 도3은 SIR 추정기(32a)를 도시하는데, 이는 역확산 유닛(34), 채널 추정기(36), 크기 제곱 계산기(38), 잡음 파워 추정기(40), 분리기(42) 및 누산기(44)를 포함한다. 역확산 유닛(34)은 수신된 신호를 역확산시켜 역확산 심볼 및 값(y)의 벡터를 발생시킨다. 역확산 심볼(y)의 각각의 벡터 성분은 다수의 채널의 여러 신호 경로에 관한 여러 타이밍 오프셋에 상응한다. 역확산 심볼(y)의 각각의 벡터 성분에 기초하여, 채널 추정기(36)는 채널 추정치(c)의 벡터를 발생시킨다. 크기 제곱 계산기(38)는 채널 추정치(c)의 각각의 벡터 성분에 기초하여 신호 파워 추정치(

)의 벡터를 발생시킨다. 게다가, 잡음 파워 추정기(40)는 역확산 심볼(y) 및 채널 추정치(c)에 기초하여 잡음 파워 추정치(

)의 벡터를 발생시킨다. 분리기(42)는 잡음 파워 추정치(

)의 벡터에서의 상응하는 성분에 의해 신호 파워 추정치(

)의 벡터에서의 각각의 성분을 분리하여 개시 핑거 SIR 추정치의 벡터(SIR_init)를 발생시킨다. 개시 핑거 SIR 추정치(SIR_init)의 벡터 성분들은 누산기(44)에 누산되어 기저대 신호(r(t))에 상응 하는 개시 SIR 추정치(SIR_final)를 생성한다. 도3의 SIR 추정기(32a)는 실시간 동작 동안에 적합한 SIR_final를 발생시키는 반면, SIR_final을발생시키기 위해 사용되는잡음 채널 추정치에 의해 야기된 바이어스를 고려하지 않는다.

SIR 추정치에 관련된 바이어스를 감소시키는 한 방법은 SIR 추정치를 발생시키기 위해 사용되는 채널 추정치(c)에 존재하는 잡음을 감소시키는 것이다. 낮은 도플러 확산에서, 시간에 걸쳐 채널 추정치(c)를 평활(smooth)하게 함으로써 이것이 성취될 수 있다. 그러나 정확한 SIR 추정치에 따르는 시간 민감성 네트워크 동작은 종종 채널 추정치(c)를 평활하게 하도록 필요로 되는 양의 시간을 기다릴 수 없다. 그 자체로, 이와 같은 방법은 시간 민감성 동작에 유용하지 않다.

바이어스를 감소시키는 다른 방법은 개시 SIR 추정치를 발생시키고 개시 SIR 추정치로부터 바이어스를 제거하는 것이다. 본원에 참조의 방법으로 통합된 "Correction of Received Signal and Interference Estimates"라는 명칭의 WO 01/65717호는 개시 SIR 추정치로부터 바이어스를 제거하는데 사용될 수 있는 SIR 추정기(32)를 개시한다. 도4는 이런 SIR 추정기(32a)를 도시한다. 이런 실시예에서, SIR 추정기(32a)는 신호 파워 추정기(46), 신호 결합기(48), 잡음 파워 추정기(50), 잡음 결합기(52) 및 분리기(54)를 포함한다. 신호 파워 추정기(50 및 잡음 파워 추정기(56)는 기저대 신호(r(t))로부터 바로 신호 파워 추정치(

) 및 잡음 파워 추정치(

)를 각각 발생시킨다. 그러나 도3의 SIR 추정기와는 다르게, 도4의 SIR 추정기(32a)는 신호 결합기(48)의 신호 파워 추정치(

)로부터 신호 바이어스 추정 치를 감산함으로써 신호 바이어스를 제거하여 수정된 신호 파워 추정치(

)를 발생시킨다. 유사하게는, 잡음 결합기(52)가 잡음 파워 추정치(

)로부터 잡음 바이어스의 추정치를 감산하여 수정된 잡음 파워 추정치(

)를 발생시킨다. 분리기(54)는 수정된 잡음 파워 추정치(

)에 의해서 수정된 신호 파워 추정치(

)를 분리하여 기저대 신호(r(t))에 상응하는 최종 SIR 추정치(SIR_final)를 발생시킨다. 이런 실시예가 바이어스를 고려하지만, 이런 실시예는 또한 신호 또는 잡음 바이어스 텀(terms)을 과대 평가함으로써 야기되는 오류를 범하는데, 이는 부정적인 SIR_final의 결과를 가져올 수 있다.

도5는 본 발명을 따르는 예시적인 SIR 추정기(32b)의 블록도를 도시한다. SIR 추정기(32b)는 최종 SIR 추정치(SIR_fanal)를 제공하는데, 이는 이전 SIR 추정 접근법에 의해 야기되는 감산 오류를 도입하지 않고 바이어스를 고려한다. SIR 추정기(32b)는 역확산 유닛(34), 채널 추정기(36), 잡음 통계 추정기(56) 및 SIR 프로세서(100)를 포함한다. 역확산 유닛(34)은 기저대 신호(r(t))를 역확산시켜 역확산 심볼(y)의 벡터를 발생시킨다. 당업자가 인식하는 바와 같이, 역확산 심볼 벡터의 각각의 성분은 다수-경로 채널의 여러 신호 경로에 관련된 여러 타이밍 오프셋에 상응한다. 역확산 심볼에 기초하면, 채널 추정기(36)는 종래 기술에서 공지된 여러 수단에 따라 채널 추정치(c)의 벡터를 발생시킨다. 예를 들면, 채널 추정치 벡터(c)는:

에 따라 비롯될 수 있는데, 여기서 K는 수신기(16)에 의해서 처리되는 파일럿 신호의 수를 나타내고, b(i)는 i^th 심볼 기간 동안 공지된 파일럿 심볼을 나타내고, b*(i)는 b(i)의 복잡한 변화를 나타내며, y(i)는 i^th 심볼 기간 동안 여러 경로 지연으로부터의 역확산 심볼 또는 값의 벡터를 나타낸다.

채널 추정치(c)와 함께 역확산 값(y)은 또한 잡음 통계 추정기(56)에 제공된다. 잡음 통계 추정기(56)는 여러 경로 지연으로부터 역확산 심볼(y)들간의 잡음 통계를 추정한다. 잡음 통계는 역확산 심볼 상의 잡음 사이의 2차 통계 또는 상호 관련과 같은 확산 심볼(y)들의 잡음 성분을 나타내는 임의의 통계일 수 있다. 당업자는 "공분산(covariance)"이 0의 의미를 갖는 "상호 비교(cross-correlation)"의 특정한 경우라는 것을 인식하기 때문에, 여기서 사용되는 "상호 관련" 및 "공분산"과 같은 어휘는 특정한 구절의 콘텍스트가 두 어휘 사이의 명백한 구분을 행하지 않는 한, 서로 바꿔서 사용할 수 있다는 것을 인식해야만 한다.

예시적인 실시예에서, 잡음 통계 추정기(56)는 수학식 2A 또는 2B들 중 어느 하나에 따르는 역확산 심볼 상의 장애 사이의 상관 행렬(M)을 추정한다:

여기서 위첨자 "H"는 켤레 전치 행렬(conjugate transpose)을 나타낸다. 여기서 잡음 상관 행렬(R_x)이라 칭해지는 음성 통계 행렬은 예를 들어, M에 동일한 R_N을 설정함으로써 획득될 수 있다. 대안적으로, 잡음 상관 행렬(R_N)은 이전 M 값을 평활하고, 지수 필터(exponential filter)를 사용하여, 평활화된 M에 동일한 R_N을 설정함으로써 획득될 수 있다. M 및 R_N이 허미션 대칭(Hermitian symmetric)이기 때문에 단지 이런 행렬의 상부 또는 하부 세 개가 컴퓨트되어야 하는데, 이는 계산 복잡성을 매우 간단하게 한다는 것이 인식될 것이다.

당업자는 본 발명이 상술된 잡음 통계 계산 방법에 국한되지 않는다는 것을 인식할 것이다. 실제로, 잡음 상관 행렬(R_N)은 종래 기술의 임의의 수단에 따라 계산될 수 있다. 예시적인 방법은 2004년 3월 29일자로 출원된 "Impairment Correlation Estimation in a Spread Spectrum System"이라는 명칭의 미합중국 특허 명세서 일련번호 제 10/811699호 및 2004년 3월 12자로 출원된 "Method and Apparatus for Parameter Estimation in a Generalized RAKE Receiver"라는 명칭의 미합중국 특허 명세서 일련번호 제 10/800167호에서 개시되며, 이들 둘 다는 참조의 방법으로 본원에 통합된다.

SIR 프로세서(100)는 이하 설명되는 바와 같이 채널 추정치(c) 및 잡음 상관 행렬(R_N)로부터 SIR_final를 얻는다. 일부 네트워크 동작 동안에 SIR 추정의 시간 민감성 특성으로 인해, 채널 추정치(c)는 SIR 추정의 목적을 위해 단기간 데이터를 사용하여 형성될 수 있는 값에 관한 것이라고 인식될 것이다. 그러므로 SIR 추정 채널 추정치(c)는 복조기에 대해 계산된 채널 추정치와 다를 수 있는데, 여기서 시간 지연은 중요하지 않다. 결과적으로, 기저대 프로세서(30)의 복조기(도시되지 않음)는 예를 들어 장기간 데이터에 기초하여 여러 채널 추정치를 발생시키는 여러 채널 추정기를 사용할 수 있다. 본 발명이 복조기에 사용되는 것 외에 여러 채널 추정치를 사용하는 SIR 프로세서(100)를 도시하지만, 당업자는 SIR 프로세서(100) 및 복조기가 단일 채널 추정기에 의해서 제공되는 채널 추정치를 공유하여 수신기 구조를 간단하게 한다는 것을 인식할 것이다.

도6은 본 발명에 따르는 SIR 프로세서(100)의 예시적인 실시예를 도시한다. 도6의 SIR 프로세서는 역확산 심볼(y) 상의 잡음이 서로 관련된다고 가정되는데, 이는 수신기 전단(26)에서 필터 또는 분산적인 채널 간섭으로 인해 발생한다. SIR 프로세서(100)는 개시 SIR 계산기(102), 평균 SIR 계산기(104) 및 바이어스 제거기(106)를 포함한다. 개시 SIR 계산기(102)는 채널 추정치(c) 및 잡음 상관 행렬(R_N)에 기초하여 개시 SIR 추정치(SIRinit)를 얻기 위해서 웨이트 계산기(108), 신호 파워 추정기(110), 잡음 파워 추정기(116) 및 분리기(120)를 포함한다.

그 때문에, 웨이트 계산기(108)는 임의의 공지된 방법에 따라 채널 추정치(c)에 기초하여 웨이팅 팩터(w)의 벡터를 계산한다. 예를 들어, 수신기(16)가 통 상적인 RAKE 수신기를 포함할 때, 웨이팅 팩터(w)는 수학식3에 따라 근사치가 구해진다:

.

그러나 수신기(16)가 일반화된 RAKE(G-RAKE) 수신기를 포함할 때, 웨이트 계산기(108)는 채널 추정치(c) 및 잡음 상관 행렬(R_N) 둘 다를 사용해서 다음 수학식에 따라 웨이팅 팩터(w)를 계산할 수 있다:

.

(흥미를 가진 판독자는 2000년 8월, IEEE Journal Selected Areas Communications, 18:1536-1545에 발표된 G. Bottomley,T.Ottosson과 Y.-P.E.Wang에게 허여된 "A Generalized RAKE Receiver for Interference Suppression"를 참조하여 G-RAKE 수신기에 대해 더 알 수 있다.) 대안적으로, 웨이팅 팩터(w)는 예컨대, 2003년 9월 26일자로 출원된, "Method and Apparatus for RAKE Receiver Combining Weight Generation"이라는 명칭의 미합중국 특허 명세서 일련번호 제 10/672127호에 개시된 다른 방법으로 계산될 수 있는데, 이는 참조의 방법으로 본원에 통합된다. 이런 방법에 따라, 웨이팅 팩터(w)는 다음 수학식으로 계산될 수 있다:

여기서, F는 채널 및 잡음 통계에 따른다. 어떤 경우에, 채널 추정치와 함께, 웨이팅 팩터(w)는 SIR 추정의 목적으로 단기간 데이터를 사용하여 형성될 수 있는 값에 관한 것이라고 인식될 것이다. 그러므로 SIR 추정 웨이팅 팩터(w)는 복조기를 위해 계산된 웨이팅 팩터와 다를 수 있는데, 여기서 시간 지연은 중요하지 않다. 결과적으로, 본 발명의 SIR 프로세서(100)는 복조기에 의해 사용되는 것과는 다른 웨이팅 팩터(w)를 참조할 수 있는 웨이트 계산기(108)를 포함한다. 그러나 당업자는 SIR 추정기(32b) 및 복조기가 단일 웨이트 계산기에 의해 제공되는 웨이팅 팩터를 공유하여 수신기 구조를 간단하게 만들 수 있다는 것을 인식할 것이다.

계산된 웨이팅 팩터(w)에 기초하여, 개시 SIR 계산기(102)는 SIR_init을 컴퓨트하기 위해 사용되는 신호 및 잡음 파워 추정치를 계산한다. 특히, 신호 파워 추정기(110)는 종래 기술에 공지된 임의의 수단에 따라 채널 추정치(c) 및 웨이팅 팩터(w)에 기초하여 전체 신호 파워 추정치(

)를 발생시킨다. 도6A는 예시적인 신호 파워 추정기(110)를 도시한다. 신호 파워 추정기(110)는 내부 프로덕트 계산기(112) 및 크기 제곱 계산기(114)를 포함한다. 크기 제곱 계산기(114)는 내부 프로덕트 계산기(112)에 의해 제공된 웨이팅 팩터(w) 및 채널 추정치(c)의 내부 프로덕트의 크기를 제곱하여 수학식6에서 보여지는 바와 같이 신호 파워 추정치(

)를 발생시킨다:

.

잡음 파워 추정기(116)온 종래 기술에 공지된 임의의 수단에 따르는 잡음 상관 행렬(R_N) 및 웨이팅 팩터(w)에 기초하여 전체 잡음 파워 추정치(

)를 발생시킨다. 예시적인 잡음 파워 추정기(116)는 도6B에 도시된 바와 같이 2차 컴퓨터(118)를 포함하는데, 이는 다음의 수학식 7에 따라 잡음 상관 행렬(R_N) 및 웨이팅 팩터(w)로부터 잡음 파워 추정치(

)를 얻을 수 있다:

.

분리기(120)는 잡음 파워 추정치(

)에 의해 신호 파워 추정치(

)를 분리하여 개시 SIR 추정치(SIR_init)를 발생시킨다. 바이어스 제거기(106)는 평균 SIR 계산기(104)에 의해 발생된 평균 SIR 추정치(

)를 사용하여 SIR_init으로부터 바이어스를 제거함으로써 SIR_init를 또한 리파인(refine)한다. 바람직한 실시예에서, 바이어스 제거기(106)는 평균 SIR 추정치(

)로부터 얻어진 스케일링 팩터(

)에 의해 개시 SIR 추정치(SIR_init)를 증가시키는 배율기를 포함한다. 평균 SIR에 기초한 스케일링 팩터(

)에 의해 SIR_init을 증가시킴으로써, 바이어스 제거기(106)는 개시 SIR 추정치(SIR_init)로부터 바이어스를 제거하여 최종 SIR 추정치(SIR_final)를 발생시킨다.

도6C는 도6의 SIR 프로세서(100)를 위한 예시적인 평균 SIR 계산기(104)를 도시한다. 평균 SIR 계산기(104)는 신호 통계 추정기(122), 신호 2차 컴퓨터(124), 잡음 2차 컴퓨터(126) 및 분리기(128)를 포함한다. 도6C는 평균 신호 및 잡음 신호 각각을 계산하는 분리형 2차 컴퓨터(124,126)를 도시하지만, 당업자는 이런 2차 컴퓨터(124,126)가 평균 신호 및 잡음 파워 둘 다를 계산하는 단일 2차 컴퓨터에 결합될 수 있다는 것을 인식할 것이다.

신호 통계 추정기(122)는 채널 추정치(c) 및 잡음 상관 행렬(R_N)에 기초하여 신호 상관 행렬(Q)을 계산한다. 예시적인 신호 통계 추정기(122)는 도6D에 도시된다. 신호 통계 추정기(122)는 외부 프로덕트 계산기(132), 평활화 필터(134), 배율기(136) 및 결합기(138)를 포함한다. 평활화 필터(134)는 시간에 걸쳐 외부 프로덕트 계산기(132)에 의해 제공되는, 채널 추정치(c)의 외부 프로덕트를 평활화하여 수학식8에서 보여지는 바와 같은 채널 추정 상관 행렬(P)을 발생시킨다:

,

여기서 E{}는 기대값을 나타낸다. P가 허미션 대칭이기 때문에, 단지 채널 추정 상관 행렬의 상부 또는 하부 세 개가 컴퓨트되어야 하는데, 이는 본 발명의 계산 복잡성을 매우 간단하게 한다는 것이 인식될 것이다.

채널 추정치(c)가 추정 오류로 인한 잡음을 포함하기 때문에, 채널 추정 상관 행렬(P)은 신호 상관 행렬(Q)의 바이어스된 추정치를 나타낸다. 그러므로 바이어스를 제거하기 위해서, 신호 통계 추정기(122)는 결합기(138)에서, 배율기(136)에 의해 제공된, 스케일된 버전의 잡음 상관 행렬을 감산하여 수학식9에서 도시된 바와 같은 신호 상관 행렬(Q)을 발생시킨다:

,

여기서 β는 채널 추정치(c)의 벡터를 추정하기 위해 사용되는 역확산 심볼의 수(K)에 따른다. K는 또한 파일럿 및 트래픽 데이터 사이의 관련된 파워 또는 에너지 레벨을 포함할 수 있다. K가 클 때, 또는 동작을 간단하게 하는데 이익이 있을 때, Q는 P와 동일하게 설정된다.

신호 통계 추정기(122)는 신호 상관 행렬(Q)을 신호 2차 컴퓨터(124)에 제공하는데, 이는 수학식 10에 따라 평균 신호 파워(

)를 계산한다:

.

유사하게는, 잡음 2차 컴퓨터(126)가 잡음 상관 행렬(RN)을 사용하여 수학식 11에 따라 평균 잡음 파워(

)를 계산한다:

.

분리기(128)는 평균 잡음 파워(

)에 의해서 평균 신호 파워(

)를 분리함으로써 평균 SIR을 발생시킨다.

도6E는 도6의 SIR 프로세서(100)를 위한 예시적인 바이어스 제거기(106)를 도시한다. 바이어스 제거기(106)는 컨버터(130) 및 배율기(131)를 포함한다. 컨버 터(130)는 다음 수학식에 따라 평균 SIR 계산기(104)의 출력에 의해 제공되는 평균 SIR 추정치(

)로부터 스케일링 팩터(

)를 얻는다:

,

여기서, α는 채널 추정치(c)를 발생시키기 위해 사용되는 역확산 심볼의 수(K)로부터 얻어진 오프셋 파라미터를 나타낸다. K는 또한 파일럿 및 트래픽 데이터 사이의 관련된 파워 또는 에너지 레벨을 포함할 수 있다. 바람직한 실시예에서, 오프셋 파라미터(α)는 α=1/K라는 수학식으로 계산될 수 있다. 배율기(131)는 개시 SIR 추정치(SIR_init)로부터 바이어스를 제거하고 컨버터(130)에 의해 제공되는 스케일링 팩터(

)를 사용하여 최종 SIR 추정치(SIR_final)를 발생시킨다.

도7로 다시 돌아가면, 예시적인 SIR 프로세서(100)의 다른 실시예가 개시될 것이다. 도6의 SIR 프로세서(100)와 같이, 도7의 SIR 프로세서(100)는 개시 SIR 계산기(150), 바이어스 제거기(154) 및 평균 SIR 계산기(156)를 포함한다. 이런 예에서, G-RAKE 수신기가 사용된다고 가정되는데, 여기서 웨이팅 팩터는 수학식4에 따라 계산된다. 그러므로 개시 SIR 계산기(150)는 역 2차 컴퓨터(152)를 사용하여 다음 수학식에 따라 개시 SIR 추정치(SIR_init)를 계산할 수 있다:

.

주의: 당업자는 상기 계산을 간단하게 하기 위한 여러 방법이 있다는 것을 인식한다. 예를 들어, 가우스-사이델(Gauss-Seidel)은 우선

를 획득하는데 사용될 수 있다.

제1 실시예와 함께, 바이어스 제거기(154)는 평균 SIR 계산기(156)에 의해 제공된 평균 SIR 추정치(

)를 사용하여 SIR_init로부터 바이어스를 제거한다. 도7A는 도7에 도시된 SIR 프로세서(100)를 위한 예시적인 평균 SIR 계산기(156)를 도시한다. 평균 SIR 계산기(156)는 신호 통계 추정기(158)를 포함하는데, 이는 상술된 바와 같이 신호 상관 행렬(Q)을 발생시킨다. 평균 SIR 계산기(156)는 평균 SIR 프로세서(160)를 또한 포함하는데, 이는 신호 상관 행렬(Q) 및 잡음 상관 행렬(R_N)을 사용하여 다음 수학식에 따라 평균 SIR 추정치(

)를 계산한다:

,

여기서 Tr{}은 R_N-1 및 Q의 곱의 트레이스(Trace)를 나타낸다. 행렬의 트레이스가 어떤 여러 방법으로 컴퓨트될 수 있다. 예를 들어, R_N-1 및 Q의 곱의 트레이스를 컴퓨트하는 한 방법은 다음 수학식을 계산함으로써 컬럼(column)들의 곱을 계산한다:

,

여기서 q는 Q의 컬럼이다. 수학식 15는 예컨대, 가우스-사이델 또는 하우스-조던(Gauss-Jordan) 상호 접근법을 사용하여 해결될 수 있다.

수학식 15를 해결하기 위한 다른 방법 및 R_N ^-1 및 Q의 곱의 트레이스의 근사치를 구하는 것은 잡음 상관 행렬(R_N) 및 신호 상관 행렬(Q)을 대각 행렬이라고 가정한다. 이는 R_N 및 Q의 비대각 행렬을 무시하고/하거나 0으로 비대각 성분을 설정함으로써 성취될 수 있다. 두 경우에, 평균 SIR 추정치(

)는 지연 경로 SIR 값의 합에 가까워질 수 있는데, 여기서 지연 경로 SIR 값은 수학식 16에서 보여지는 바와 같이, R_N(지연 경로 잡음 파워)의 대각 성분에 의해서 Q(지연 경로 신호 파워)의 대각 성분을 분리함으로써 획득된다:

,

여기서 J는 수신기에 의해 처리되는 지연 경로의 수를 나타낸다. 비대각 성분이 무시되기 때문에(또는 0으로 설정되기 때문에), Q의 비대각 성분은 계산될 필요가 없고, 이는 프로세싱 시간을 절약한다. 추정치(

)에 대한 이런 접근법은 기저대 프로세서가 통상적인 RAKE 수신기를 포함하고 여러 역확산 심볼에 존재하는 잡음이 정확하지 않을 때 특히 효과적이다. 잡음 상관 행렬(R_N)이 대각 행렬이고 또한 SIR_init 계산을 간단하게 한다는 가정이 인식될 것이다. 결과적으로, 수학식 13은 지연 경로 SIR 값의 합에 가까워질 수 있고, 여기서 각각의 핑거는 자신의 평균 신호 및 잡음 파워를 갖는다.

또한, R_N ^-1 및 Q의 곱의 트레이스에 가까워지는 다른 방법은 잡음 상관 행렬(R_N)이 대각 행렬이고, 수신기에 의해 처리되는 각각의 지연 경로에 관련된 잡음이 통계 잡음이므로, 동일한 잡음 파워(N)를 갖는다고 가정하는 것이다. 결과적으로, 잡음 상관 행렬(R_N)의 대각 성분은 동일하다. 그러므로,

은 다음 수학식에 따라 컴퓨트될 수 있다:

,

여기서 J는 수신기에 의해서 처리되는 지연 경로 또는 핑거의 수를 나타낸다. 잡음 상관 행렬(R_N)이 대각 행렬이고 또한 SIR_init 계산을 간단하게 한다는 가정이 인식될 것이다. 결과적으로, 수학식 13은 잡음 파워(N)에 의해 분리되는 핑거 신호 파워 값의 합을 간단하게 한다.

일단

가 계산되면, 바이어스 제거기(154)는 평균 SIR 추정치(

)FMF 사용하여 개시 SIR 추정치(SIR_init)로부터 바이어스를 제거한다. 예시적인 실시예에서, 바이어스 제거기(154)는

로부터 비롯된 스케일링 팩터(

)에 의해 SIR_init을 증가시키는 배율기를 포함한다. 이런 예에서, 바이어스 제거기(154)는 다음 수학식 에 따라, 도6E의 컨버터(130)에서

에 기초한 스케일링 팩터(

)를 컴퓨트할 수 있다:

,

여기서 α는 α=J/K로 계산될 수 있는 오프셋 파라미터이고, J는 수신기에 의해 처리되는 지연 경로의 수를 나타내며, K는 채널 추정치(c)를 계산하기 위해 사용되는 심볼의 수를 나타낸다.

도8은 또 다른 SIR 프로세서(100)의 예시적인 실시예를 도시한다. 이런 실시예는 조인트 스케일링의 개략적인 형태를 사용하는데, 이는 웨이트를 형성하여 결합할 때, 잡음 채널 추정치를 고려하기 위해서 사용되는 G-RAKE의 익스텐션(extension)이다. 이전 실시예에서와 같이, 도8의 SIR 프로세서(100)는 개시 SIR 계산기(170), 평균 SIR 계산기(180) 및 바이어스 제거기(190)를 또한 포함한다. 그러나 이런 실시예에서, 개시 SIR 계산기(170)는 SIR_init을 계산하기 전에 채널 추정치(c)를 리파인한다.

그 결과, 개시 SIR 계산기(170)는 채널 추정 프로세서(174) 및 역 2차 컴퓨터(172)를 포함한다. 도8A에 도시된 바와 같은 채널 추정 프로세서(174)는 채널 추정 행렬 계산기(176) 및 행렬 배율기(178)를 포함한다. 채널 추정 행렬 계산기(176)는 다음 수학식에 따라 채널 추정 행렬(A)을 컴퓨트한다:

,

여기서 K는 채널 추정치(c)를 계산하기 위해 사용되는 역확산 심볼의 수를 나타내고 또한 파일럿 및 트래픽 데이터 간의 파워 레벨 차의 효과를 포함할 수 있다. 채널 추정 행렬(A)이 신호 통계(Q) 및 잡음 통계(R_N)에 따르기 때문에, 수학식 19에서 보여지는 바와 같이, 채널 추정 행렬(A)은 최소 평균 평방 오차(Minimum Mean Square Error: MMSE) 채널 추정의 형태를 제공한다.

채널 추정 프로세서(174)는 채널 추정 행렬(A)을 행렬 배율기(178)의 채널 추정치(c)에 적용함으로써 원래 채널 추정치(c)를 리파인하여 수정된 채널 추정치(

)를 발생시킨다. 개시 SIR 계산기(170)는 그 후에 아래의 수학식 20에서 보여지는 바와 같이, 수정된 채널 추정치(

)를 사용하여 역 2차 컴퓨터(172)에서 개시 SIR 추정치(SIR_init)를 계산한다:

.

수학식 20에서 보여지는 바와 같이, 도8의 실시예는 도7의 예시예와 유사하다. 일차적인 차이는 수정된 채널 추정치(

)를 생성하는 채널 추정 행렬(A)에 의한 채널 추정치(c)의 수정이다.

게다가, 채널 추정 행렬(A)은 또한 평균 SIR 추정치(

)를 수정한다. 도8B는 도8의 SIR 프로세서(100)를 위한 예시적인 평균 SIR 계산기(180)를 도시한다. 도7A의 평균 SIR 계산기(156)와 같이, 도8B의 평균 SIR 계산기(180)는 신호 통계 추정기(182)를 포함한다. 게다가, 평균 SIR 계산기(180)는 행렬 제곱 계산기(184) 및 도7A의 평균 SIR 프로세서(160)를 대신하는 수정된 평균 SIR 프로세서(186)를 포함한다. 도8B의 실시예에서, 수정된 평균 SIR 프로세서(186)는 두 개의 평균 SIR 추정치(

,

)를 컴퓨트한다. 제1 평균 SIR 추정치(

)는 수학식 14으로 계산되는데, 이는 여기서 수학식 21과 같이 반복된다:

.

제2 평균 SIR 추정치(

)는 행렬 제곱 계산기(184)에 의해서 제공되는 채널 추정 행렬(A)뿐만 아니라 신호 상관 행렬(Q) 및 잡음 상관 행렬(R_N)의 제곱에 의해서, 수학식 22에서 보여지는 바와 같이 얻어진다:

.

수학식 22에서 도시된 바와 같이,

는 채널 추정 행렬(A)에 따르는 스케일링 다운 팩터(scaling down factor)를 필수적으로 갖는데, 이는 직관적으로 채널 추정치(c)에서의 잡음을 고려한다.

도8C는 도8의 SIR 프로세서(100)DMF 위한 예시적인 바이어스 제거기(190)를 도시하는데, 이는

및

을 사용하여 SIR_init로부터 바이어스를 제거한다. 바 이어스 제거기(190)는 컨버터(188) 및 배율기(189)를 포함한다. 평균 SIR 계산기(180)에 의해 제공되는

및

을 사용하면, 컨버터(188)는 다음 공식에 따라 스케일링 팩터(

)를 컴퓨트 할 수 있다:

,

여기서 α는

로 계산될 수 있다. 일부 실시예에서,

및

에 관련된 컴퓨테이션(computation)을 간단하게 하기를 희망할 수 있다. 그 때문에, A^HA는 단위 행렬로서 근사치가 구해지고,

및 는 도7을 참조하여 상기 설명된 방법에 따라 컴퓨트될 수 있다. 어떤 경우에는, 배율기(189)가 SIR_init로부터 바이어스를 제거하여 컨버터(188)에 의해 제공된 스케일링 팩터(

)를 사용하여 개시 SIR 추정치(SIR_init)를 스케일링함으로써 최종 SIR 추정치(SIR_final)를 발생시킨다.

위에서 개시 SIR 추정치(SIR_init)로부터 바이어스를 제거하여 최종 SIR 추정치(SIR_final)를 계산하는 방법 및 장치를 개시한다. 도9는 본 발명을 구현하는 예시적인 방법을 보여준다. 본 발명에 따라, SIR 프로세서(100)는 수신된 신호에 기초하여 개시 SIR 추정치를 계산한다(블록200). 게다가, SIR 프로세서(100)는 수신된 신호에 기초하여 평균 SIR 추정치(

)를 발생시킨다(블록210). 평균 SIR 추정 치(

)를 사용하면, SIR 프로세서(100)는 개시 SIR 추정치(SIR_init)로부터 바이어스를 제거하여 최종 SIR 추정치(SIR_final)를 발생시킨다(블록220).

본 발명의 SIR 프로세서(100)가 여러 분리된 구성 요소를 갖는다고 도시되지만, 당업자는 두 개 이상의 이런 구성 요소가 동일한 기능적인 회로에 결합될 수 있다는 것을 인식한다. 게다가, 당업자는 하나 이상의 이런 회로가 하드웨어 및/또는 소프트웨어(펌웨어, 소프트웨어, 마이크로-코드 등을 포함)에서 구현될 수 있어서, 주문형 반도체, 현장 프로그램 가능 게이트 어레이, 등을 포함한다는 것을 인식할 것이다. 본 발명을 구현하기 위한 소프트웨어 또는 코드가 임의의 공지된 컴퓨터 판독 가능한 매체에 저장될 수 있다.

도6-8에 도시된 바와 같이, 상기 설명에서, 스케일링 팩터(

)는 평균 SIR 추정치(

)로부터 얻어지고, 차례로 기저대 신호(r(t))로부터 얻어진다. 결과적으로, 본 발명의 SIR 프로세서(100)는 평균 SIR 추정치(

)를 사용하여 SIR_init에 존재하는 바이어스를 제거한다.

를 계산하는 몇몇 방법이 상술되었지만, 본 발명은 이런 방법에 국한되지 않는다. 예를 들어,

은 이전 최종 SIR 값을 평활화함으로써 근사치가 구해질 수 있다. 게다가, 파워 제어 루프, 명목상의 SIR 또는 최악의 경우 SIR에 사용되는 타겟 SIR이

로 한정될 수 있고, 스케일링 팩터(

)를 계산하는데 사용될 수 있다.

상술된 방법 및 장치가 즉시 개별적으로 SIR_final을 컴퓨트할 수 있기 때문에, 결과적인 최종 SIR 추정치(SIR_final)는 파워 제어, 전송률 적응, 등과 같은 실시간 동작에 사용될 수 있다. 게다가, 이전 해결책과는 달리, 본 발명은 바이어스를 제거하기 위해서 스케일링 팩터(

)로 개시 SIR 추정치(SIR_init)를 증가시킴으로써 부정적인 최종 SIR 추정치(SIR_final)의 문제점을 피할 수 있다. 사전 테스트는 통상적인 감산 접근법에 비해 본 발명의 곱셈 접근법이 표준 RAKE 수신기에 대해 20% 정도 최종 SIR 추정치의 정확성을 증가시킬 수 있다고 보여진다. 2003년 9월 2일자로 출원된 "Method and Apparatus for Finger Placement in a DS-CDMA RAKE Receiver"라는 명칭의 미합중국 특허 명세서 일련번호 제 10/653679호에 개시된 바와 같이 핑거 교환을 위해서 그리드 접근법을 사용하는 수신기에서 정확성이 더 많이 개선되었다(40%-70%). 결과적으로, 본 발명은 시간 민감성 동작을 위해 정확한 최종 SIR 추정치를 제공하는 개선된 방법 및 장치를 개시한다.

위에서 실시간 동작을 위한 최종 SIR 추정치(SIR_final)를 계산하는 것을 설명하지만, 당업자는 최종 SIR 추정치가 또한 장기간 SIR 을 결정하기 위해 사용될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 예를 들어, 하나 이상의 프레임에 걸쳐 컴퓨트된 최종 SIR 추정치는 평균화될 수 있어서 장기간 SIR 추정치를 발생시킨다. 이런 장기간 SIR 추정치는 장기간 품질 측정으로써 기지국 및 다른 네트워크 엔티티로 제공될 수 있다. 게다가, 일단 장기간 SIR 추정치가 컴퓨트되면, SIR 프로세서(100)는 스케일링 팩터(

)를 계산하기 위해 사용되는 평균 SIR 추정치로서 장기간 SIR 추정치를 사용할 수 있다.

위에서는 또한 기저대 신호(r(t))로부터 얻어진 역확산 심볼(y)에 관하여 본 발명을 개시한다. 당업자는 이런 역확산 심볼이 파일럿 심볼, 데이터 심볼 및/또는 파일럿 심볼의 연속물로서 처리되는 파일럿 채널에 기초할 수 있다는 것을 인식할 것이다. 또한, 게다가, 심볼의 수 및/또는 심볼의 유형이 현재 채널 상태에 기초하여 선택적으로 바뀔 수 있다. 예를 들어, 도플러 확산 추정기는 신속하게 채널을 바꾸는 방법을 결정하기 위해서 사용될 수 있다. 채널이 신속하게 바뀐다면, 단지 단일 시간 슬롯으로부터 슬롯이 예컨대 사용될 수 있다. 채널이 천천히 바뀐다면, 다수의 지난 슬롯으로부터의 심볼이 사용될 수 있다. 천천히 바뀌는 채널에 대해서, 채널 추정기(36) 및/또는 잡음 통계 추정기(56)는 오래된 슬롯으로부터 기여도를 지수적으로 웨이트할 수 있고 파워 제어로 인한 전송 파워의 변화를 위해서 각각의 슬롯을 보완할 수 있다.

상기 무선 네트워크가 단일 전송 및/또는 수신 안테나에 관하여 설명되지만, 본 발명은 그에 국한되지 않고, 다수의 전송 및/또는 수신 안테나를 갖는 네트워크에 적응될 수 있다. 이런 경우에, 역확산 스펙트럼 수신기의 핑거가 임의의 안테나로부터 임의의 경로에 지정된다. 그러므로 역확산 심볼, 채널 추정치 등과 같은 벡터 퀀티티들은 벡터에 또한 모아질 수 있다. 그러나 다수의 전송/수신 안테나 시스템에 대해서, 벡터 성분은 경로 및 안테나 인덱스 둘 다를 갖는다. 예를 들어, 각각의 안테나가 두 개의 다른 경로로 신호를 수신하는 두 개의 수신 안테나가 있을 때, 벡터 퀀티티는 4개의 길이로 구성되고, 4x4 행렬이다. 게다가, 여러 스크램블된 역확산 코드가 여러 전송 안테나 상에서 사용되는 다수의 전송 안테나 시스템 에 대해서, 잡음 및 페이딩 텀이 정확하지 않다고 가정하는 것이 적형적으로 적합한다. 결과적으로, SIR 프로세서(100)는 각각의 전송된 신호에 대한 개시 SIR 추정치를 분리하여 발생시킬 수 있고 그 후에 개별적인 개시 SIR 추정치를 합하여 전체 개시 SIR 추정치(SIR_init)를 획득한다. 이런 시나리오에서, 바이어스 제거는 합산 전이나 후에 발생할 수 있다. 또한, 본 발명은 전송 다이버시티 시스템과 함께 사용될 수 있다고 인식될 것이다.

물론 본 발명은 본 발명의 주요 특징에서 벗어나지 않고 여기서 특별히 설명되는 것과는 다른 방법으로 수행될 수도 있다. 본 발명의 실시예는 도시되는 바와 같이 모두 고려될 수 있지만 이에 국한되지는 않고, 첨부된 청구항의 의미 및 동일한 범위 내에서의 모든 변화가 그에 포함될 수 있다고 의도된다.

Claims

무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 방법에 있어서,

상기 무선 수신기에 의해서 수신된 신호에 기초하여 상기 개시 신호대 간섭비를 계산하는 단계;

평균 신호대 간섭비를 발생시키는 단계; 및

상기 평균 신호대 간섭비를 사용하여 상기 개시 신호대 간섭비로부터 상기 바이어스를 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 1항에 있어서, 상기 평균 신호대 간섭비를 발생시키는 단계가 상기 수신된 신호로부터 얻어진 채널 추정치 및 잡음 통계에 기초하여 상기 평균 신호대 간섭비를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 2항에 있어서,

상기 수신된 신호로부터 얻어진 채널 추정치 및 잡음 통계에 기초하여 상기 평균 신호대 간섭비를 계산하는 단계가 상기 수신된 신호의 역확산 값으로부터 얻어진 채널 추정치 및 잡음 통계에 기초하여 상기 평균 신호대 간섭비를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 2항에 있어서,

상기 개시 신호대 간섭비로부터 상기 바이어스를 제거하기 위해서 상기 평균 신호대 간섭비를 사용하는 단계가:

상기 평균 신호대 간섭비에 기초하여 스케일링 팩터를 발생시키는 단계; 및

상기 바이어스를 제거하기 위해서 상기 스케일링 팩터로부터 상기 개시 신호대 간섭비를 증가시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 4항에 있어서,

상기 평균 신호대 간섭비에 기초하여 상기 스케일링 팩터를 발생시키는 단계가 오프셋 파라미터에 의해서 상기 평균 신호대 간섭비를 수정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 5항에 있어서,

상기 평균 신호대 간섭비를 발생시키는 단계가:

상기 채널 추정치에 기초하여 신호 상관 행렬을 계산하는 단계; 및

상기 신호 상관 행렬 및 상기 잡음 통계에 기초하여 상기 평균 신호대 간섭비를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 6항에 있어서,

상기 평균 신호대 간섭비에 기초하여 상기 스케일링 팩터를 발생시키는 단계가 다음의 수학식:

에 따라 상기 스케일링 팩터를 발생시키는 단계를 포함하는데, 여기서,
는 상기 평균 신호대 간섭비를 나타내고 α는 상기 오프셋 파라미터를 나타내는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 7항에 있어서,

상기 오프셋 파라미터가 상기 무선 수신기에 의해서 처리되는 다수의 경로 채널의 다수의 경로 및 상기 채널 추정치를 발생시키기 위해서 상기 무선 수신기에 의해 처리되는 다수의 역확산 값들 중 적어도 하나로부터 얻어지는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 6항에 있어서,

상기 신호 상관 행렬 및 상기 잡음 통계에 기초하여 상기 평균 신호대 간섭비를 계산하는 단계가:

상기 채널 추정치에 기초하여 웨이팅 팩터를 계산하는 단계;

상기 신호 상관 행렬 및 상기 웨이팅 팩터에 기초하여 상기 평균 신호 파워를 계산하는 단계;

상기 잡음 통계 및 상기 웨이팅 팩터에 기초하여 평균 잡음 파워를 계산하는 단계; 및

상기 평균 신호 파워 및 평균 잡음 파워에 기초하여 상기 평균 신호대 간섭비를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 9항에 있어서,

상기 평균 신호대 간섭비에 기초하여 상기 스케일링 팩터를 발생시키는 단계가 다음 수학식:

에 따라 상기 스케일링 팩터를 발생시키는 단계를 포함하는데, 여기서
가 상기 평균 신호대 간섭비를 나타내고, α는 상기 오프셋 파라미터를 나타내는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 10항에 있어서,

상기 오프셋 파라미터가 상기 무선 수신기에 의해서 처리되는 다수의 경로 채널의 다수의 경로 및 상기 채널 추정치를 발생시키기 위해서 상기 무선 수신기에 의해 처리되는 다수의 역확산 값들 중 적어도 하나로부터 얻어지는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 6항에 있어서,

상기 잡음 통계 및 상기 신호 상관 행렬에 기초하여 채널 추정 행렬을 계산하는 단계; 및

상기 채널 추정 행렬에 기초하여 다른 평균 신호대 간섭비를 계산하는 단계를 포함하는데, 상기 평균 신호대 간섭비에 기초하여 상기 스케일링 팩터를 발생시키는 단계가 상기 스케일링 팩터를 계산하기 위해서 평균 신호대 간섭비 둘 다를 프로세싱하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 12항에 있어서,

상기 스케일링 팩터를 발생하기 위해서 평균 신호대 간섭비 둘 다를 프로세싱하는 단계가 다음의 수학식:

에 따라 상기 스케일링 팩터를 발생시키는 단계를 포함하는데, 여기서
는 상기 평균 신호대 간섭비를 나타내고,
는 상기 다른 신호대 간섭비를 나타내며, α는 상기 오프셋 파라미터를 나타내는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 13항에 있어서,

상기 오프셋 파라미터가 상기 채널 추정치를 발생하기 위해서 상기 무선 수신기에 의해 처리되는 다수의 역확산 값 및 상기 채널 추정 행렬 중 적어도 하나로부터 얻어지는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 1항에 있어서,

상기 수신된 신호에 기초하여 상기 개시 신호대 간섭비를 계산하는 단계가 상기 수신된 신호로부터 얻어진 채널 추정치 및 잡음 통계에 기초하여 상기 개시 신호대 간섭비를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 15항에 있어서,

상기 채널 추정치 및 상기 잡음 통계에 기초하여 상기 개시 신호대 간섭비를 계산하는 단계가:

상기 채널 추정치에 기초하여 웨이팅 팩터를 계산하는 단계;

상기 웨이팅 팩터에 기초하여 신호 파워 추정치를 발생시키는 단계;

상기 웨이팅 팩터에 기초하여 잡음 파워 추정치를 발생시키는 단계; 및

상기 발생된 신호 및 잡음 파워 추정치에 기초하여 상기 개시 신호대 간섭비를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 15항에 있어서,

상기 채널 추정치 및 상기 잡음 통계에 기초하여 상기 개시 신호대 간섭비를 계산하는 단계가 상기 개시 신호대 간섭비를 계산하기 위해서 역 2차 컴퓨터에서 상기 채널 추정치 및 상기 잡음 통계를 결합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 17항에 있어서,

상기 채널 추정치에 기초하여 신호 상관 행렬을 계산하는 단계;

상기 신호 상관 행렬 및 상기 잡음 특성에 기초하여 채널 추정 행렬을 계산하는 단계; 및

상기 채널 추정 행렬에 기초하여 수정된 채널 추정치를 계산하는 단계를 더 포함하는데, 상기 역 2차 컴퓨터에서 상기 채널 추정치 및 상기 잡음 통계를 결합하는 단계가 상기 개시 신호대 간섭비를 계산하기 위해서 상기 역2차 컴퓨터에서 상기 수정된 채널 추정치 및 상기 잡음 통계를 결합하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 1항에 있어서,

상기 평균 신호대 간섭비를 발생시키는 단계가 상기 수신된 신호에 기초하여 상기 평균 신호대 간섭비를 발생시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 1항에 있어서,

상기 평균 신호대 간섭비를 발생시키는 단계가 상기 무선 수신기에 관련된 이전 신호대 간섭 값을 평활화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
제 1항에 있어서,

상기 평균 신호대 간섭비를 발생시키는 단계가 상기 평균 신호대 간섭비로서 타겟 신호대 간섭비를 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 무선 수신기에 의해서 발생되는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스 제거 방법.
개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서에 있어서,

상기 무선 수신기에 의해 수신된 신호에 기초하여 상기 개시 신호대 간섭비를 계산하기 위한 개시 신호대 간섭비 계산기;

평균 신호대 간섭비를 발생시키기 위한 평균 신호대 간섭비 계산기;

평균 신호대 간섭비를 발생시키기 위한 평균 신호대 간섭비 계산기; 및

상기 평균 신호대 간섭비를 사용하여 상기 개시 신호대 간섭비로루터 상기 바이어스를 제거하기 위한 바이어스 제거기를 포함하는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 22항에 있어서,

상기 평균 신호대 간섭비 계산기가 상기 수신된 신호로부터 얻어진 채널 추정치 및 잡음 통계에 기초하여 상기 평균 신호대 간섭비를 발생시키는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 23항에 있어서,

상기 평균 신호대 간섭비 계산기가 상기 수신된 신호로부터 얻어진 역확산 값으로부터 상기 채널 추정치 및 상기 잡음 통계를 얻는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 23항에 있어서,

상기 바이어스 제거기가:

상기 평균 신호대 간섭비에 기초하여 스케일링 팩터를 발생시키기 위한 컨버터; 및

상기 스케일링 팩터에 의해 상기 개시 신호대 간섭비를 증가시킴으로써 상기 바이어스를 제거하기 위한 배율기를 포함하는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 25항에 있어서,

상기 컨버터가 오프셋 파라미터에 의해 상기 평균 신호대 간섭비를 수정함으로써 상기 스케일링 팩터를 발생시키는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 26항에 있어서,

상기 평균 신호대 간섭비 계산기가:

상기 채널 추정치에 기초하여 신호 상관 행렬을 추정하기 위한 신호 통계 추 정기; 및

상기 신호 상관 행렬 및 상기 잡음 통계에 기초하여 상기 평균 신호대 간섭비를 계산하기 위한 평균 신호대 간섭비 추정기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 27항에 있어서,

상기 오프셋 파라미터가 상기 무선 수신기에 의해서 처리되는 다수의 경로 채널의 다수의 경로 및 상기 무선 수신기에 의해 처리되는 다수의 역확산 값들 중 적어도 하나로부터 얻어지는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 27항에 있어서,

상기 평균 신호대 간섭비 추정기가 상기 채널 추정치에 기초하여 평균 신호 파워를 계산하고 상기 잡음 통계에 기초하여 평균 잡음 파워를 계산하기 위해 하나 이상의 2차 컴퓨터를 포함하는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 29항에 있어서,

상기 오프셋 파라미터가 상기 무선 수신기에 의해 처리되는 다수의 경로 채 널의 다수의 경로 및 상기 무선 수신기에 의해 처리되는 다수의 역확산 값들 중 하나로부터 얻어지는 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 27항에 있어서,

상기 평균 신호대 간섭비 추정기가 상기 신호 상관 행렬 및 상기 잡음 통계로부터 얻어진 채널 추정 행렬을 제곱하기 위해 행렬 배율기를 더 포함하는데, 여기서 상기 평균 신호대 간섭비 추정기는 상기 제곱된 채널 추정 행렬에 기초하여 여러 평균 신호대 간섭비를 추정하는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 31항에 DLt어서,

상기 오프셋 파라미터가 상기 무선 수신기에 의해서 처리된 다수의 역확산 값 및 상기 채널 추정 행렬 중 적어도 하나로부터 얻어지는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 22항에 있어서,

상기 개시 신호대 간섭비 계산기가 상기 수신된 신호로부터 얻어진 채널 추정치 및 잡음 통계에 기초하여 상기 개시 신호대 간섭비를 계산하는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 33항에 있어서,

상기 개시 신호대 간섭비 계산기가:

상기 채널 추정치에 기초하여 웨이팅 팩터를 계산하기 위한 웨이트 계산기;

상기 웨이팅 팩터에 기초하여 신호 파워 추정치 및 잡음 파워 추정치를 발생시키기 위한 하나 이상의 파워 추정기; 및

상기 신호 파워 추정치 및 상기 잡음 파워 추정치로부터 상기 개시 신호대 간섭비를 얻기 위한 결합기를 포함하는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 33항에 있어서,

상기 개시 신호대 간섭비 계산기가 상기 채널 추정치 및 상기 잡음 통계에 기초하여 상기 개시 신호대 간섭비를 계산하기 위해 역 2차 컴퓨터를 포함하는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 35항에 있어서,

상기 개시 신호대 간섭비 계산기가 상기 채널 추정치에 기초하여 수정된 채 널 추정치를 계산하기 위해 채널 추정 프로세서를 더 포함하는데, 여기서 상기 역 2차 컴퓨터는 상기 수정된 채널 추정치 및 상기 잡음 통계에 기초하여 상기 개시 신호대 간섭비를 발생시키는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 36항에 있어서,

상기 채널 추정 프로세서가:

상기 잡음 통계에 기초하여 채널 추정 행렬을 계산하기 위해서 채널 추정 행렬 계산기; 및

상기 채널 추정치 및 상기 채널 추정 행렬에 기초하여 상기 수정된 채널 추정치를 발생시키기 위해서 행렬 배율기를 포함하는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 22항에 있어서,

상기 무선 수신기가 이동국 및 기지국들 중 적어도 하나에 위치되는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 22항에 있어서,

상기 평균 신호대 간섭비 계산기가 상기 수신된 신호에 기초하여 상기 평균 신호대 간섭비를 발생시키는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 22항에 있어서,

상기 평균 신호대 간섭비 계산기가 상기 평균 신호대 간섭비를 발생시키기 위해서 이전 신호대 간섭 값을 평활화하는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
제 22항에 있어서,

상기 평균 신호대 간섭비 계산기가 상기 평균 신호대 간섭비로써 타겟 신호대 간섭비를 식별하는 것을 특징으로 하는 개시 신호대 간섭비로부터 바이어스를 제거하는 무선 수신기에서의 신호대 간섭비 프로세서.
신호대 간섭비 추정치로부터 바이어스를 제거하기 위해서 세트의 명령을 저장하는 무선 통신 장치에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 미디어에 있어서,

상기 세트의 명령이 상기 무선 통신 장치에 의해 수신된 신호에 기초하여 개시 신호대 간섭비를 계산하기 위한 명령;

평균 신호대 간섭비를 발생시키기 위한 명령; 및

상기 개시 신호대 간섭비로부터 상기 바이어스를 제거하기 위해 상기 평균 신호대 간섭비를 사용하기 위한 명령을 포함하는 것을 특징으로 하는 신호대 간섭 비 추정치로부터 바이어스를 제거하기 위해서 세트의 명령을 저장하는 무선 통신 장치에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 미디어.
제 42항에 있어서,

상기 개시 신호대 간섭비로부터 상기 바이어스를 제거하기 위해 상기 평균 신호대 간섭비를 사용하기 위한 명령이:

상기 평균 신호대 간섭비에 기초하여 스케일링 팩터를 계산하기 위한 명령; 및

상기 개시 신호대 간섭비로부터 상기 바이어스를 제거하기 위해서 상기 스케일링 팩터에 의해 상기 개시 신호대 간섭비를 증가시키기 위한 명령을 포함하는 것을 특징으로 하는 신호대 간섭비 추정치로부터 바이어스를 제거하기 위해서 세트의 명령을 저장하는 무선 통신 장치에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 미디어.
제 42항에 있어서,

상기 컴퓨터 판독 가능한 미디어가 하드웨어 및 소프트웨어 중 적어도 하나에서 구현되는 것을 특징으로 하는 신호대 간섭비 추정치로부터 바이어스를 제거하기 위해서 세트의 명령을 저장하는 무선 통신 장치에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 미디어.
제 42항에 있어서,

상기 무선 통신 장치가 이동국을 포함하는 것을 특징으로 하는 신호대 간섭비 추정치로부터 바이어스를 제거하기 위해서 세트의 명령을 저장하는 무선 통신 장치에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 미디어.
제 42항에 있어서,

상기 무선 통신 장치가 기지국을 포함하는 것을 특징으로 하는 신호대 간섭비 추정치로부터 바이어스를 제거하기 위해서 세트의 명령을 저장하는 무선 통신 장치에 저장된 컴퓨터 판독 가능한 미디어.