KR20080078813A - Ｍｉｍｏ 시스템에 사용될 데이터 스트림들의 개수를결정하는 방법 - Google Patents

Ｍｉｍｏ 시스템에 사용될 데이터 스트림들의 개수를결정하는 방법 Download PDF

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KR20080078813A
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토마스 하우슈타인
폴커 중닉켈
에곤 슐츠
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노키아 지멘스 네트웍스 게엠베하 운트 코. 카게
프라운호퍼-게젤샤프트 츄어 푀르더룽 데어 안게반텐 포르슝에.파우.
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Abstract

본 발명은 MIMO-송신기에서 사용될 전송 모드를 결정하는 방법에 관한 것이다. 최적 전송 모드의 결정은 MIMO-수신기 측에서 이루어진다. 수신기는 수신된 최대 개수의 스트림들의 각각의 스트림에 대하여 주어진 제 1 선형 분산 코드 LDC에 대한 유효 SINR-값을 계산한다. 각각의 스트림의 SINR 값은 목적하는 BER 타겟에 따라 각각의 스트림에 대한 적합한 변조 알파벳을 선택하기 위해 사용된다. 합산율은 모든 스트림들에 대해 계산되고, 최소 유효 SINR 값을 가진 제 1 스트림은 분리되어 더 이상 고려되지 않는다. 제 1 선형 분산 코드 LDC보다 더 작은 코딩율을 가진 선형 분산 코드 LDC가 선택되고, 남아있는 N-1개의 스트림들에 대한 SINR-값들이 계산된다. 따라서 새로운 합산율이 획득된다. 남아있는 N-1개의 스트림의 새로운 합산율이 N개의 스트림들의 합산율보다 더 작은 경우, 합산율 계산이 종료된다. 다른 모든 경우에, 최소 유효 SINR을 갖는 스트림의 분리 단계, 이전의 선형 분산 코드 LDC보다 더 작은 코딩율을 갖는 선형 분산 코드 LDC의 선택 단계 및 남아있는 스트림들에 대한 SINR 값의 계산 단계가 반복된다. 선형 분산 코드 LDC의 가장 적합한 코딩율이 종료 이후에 선택되고, 코딩율은 각각의 스트림의 할당된 양자화 유효 SINR 값과 함께 송신기에 보고되어, 송신기에서 최적 송신 모드에 대한 최종 결정을 하게 한다.

Description

ＭＩＭＯ 시스템에 사용될 데이터 스트림들의 개수를 결정하는 방법{METHOD TO DETERMINE THE NUMBER OF DATA STREAMS TO BE USED IN A MIMO SYSTEM}
본 발명은 MIMO-송신기에서 사용될 전송 모드를 결정하는 방법에 관한 것이다.
새로운 무선 시스템들은 MIMO 전송을 가진 공간 차원(spatial dimension)을 사용함으로써 스펙트럼 효율을 현저히 개선할 것이다. MIMO는 송신 측 및 수신 측에 있는 다수의 안테나들을 의미한다.
송신(Tx) 및/또는 수신(Rx) 측에서 하나보다 많은 수의 안테나가 존재하는 경우, 단일 입력 단일 출력(SISO) 시스템과 비교하여 이러한 새로운 자유도가 주로 3가지 상이한 방법으로 이용될 수 있다.
가장 단순한 방법은 다이버시티(diversity)의 추가 소스로서 추가 안테나들(또는 AE들)을 사용하는 것이다. 다이버시티는 특히 급속히 가변되는 무선 채널들에 대해 유용하고, 상기 무선 채널들은 근처의 반사기들을 갖는 빨리 이동하는 UE들에 대한 경우에 작은 스케일의 페이딩(fading)을 나타낸다. 최대 비 합성(Maximum Ratio Combining; MRC)은 최고 성능을 내고, 널리 공지된 Alamouti 체제에 의해 또는 일반적으로 공간 시간 코딩에 의해 Tx 측에서 구현될 수 있다. 그 러한 구현은 어떠한 CSI도 요구되지 않기 때문에 매우 간단하다.
다음, 빔포밍-또는 특별 경우로서 고유 빔포밍(Eigenbeamforming)-은 개선된 링크 예산(link budget), 즉, 개선된 신호 대 간섭 및 잡음 비(signal to interference and noise ratio; SINR)로 인해 스펙트럼 효율을 개선한다. 신호 전력은 전력이 무선 링크의 나머지 국(station)의 방향으로 집중됨에 따라 증가하는 반면, 간섭은 안테나 패턴들에 적합한 널(null)들을 배치시킴으로써 감소될 수 있다. 빔포밍은 적어도 장기간의 CSI를 요구하고, 특히 적당한 또는 낮은 시간 변동(variance)의 무선 채널을 가진 광역 시스템들의 셀 경계에 있는 UE들에 대해 유용하다.
마지막으로, 공간 다중화(spatial multiplexing)는 높은 SNIR의 경우에 최고 성능 이득을 제공하는데, 그 이유는 시간 및 주파수 외에 데이터 다중화를 위한 새로운 차원으로서 공간을 개방하기 때문이다. 이러한 경우, 소위 "채널 상태 정보(channel state information; CSI)"의 완전한 인식이 요구된다. 높은 성능 이득들은 특히 실내 전송 및 짧은 범위 실외 리치 스캐터링(rich scattering) 환경들(주로 "지붕 아래" 시나리오에서 발견됨)에 대해 가능하다.
CSI는 Tx-측, Rx-측, 또는 Tx-Rx-양측에서 이용가능할 것이고, 최종적으로 최고 성능뿐만 아니라 최고 복잡도를 야기한다.
부가적인 구별은 선형 대 비선형(NL) 프로세싱, 예를 들어, '단순(simple)' 행렬 동작 대 계층화된 접근법들 또는 예를 들어, '라이팅 온 더티 페이퍼(writing on dirty paper)' 해결책들이다.
"비선형(NL)" 프로세싱은 증가된 프로세싱 복잡도의 비용으로 현저한 성능 이득을 이끌 수 있다. CSI 추정 에러들에 대한 감도는 Rx-측에서의 NL 프로세싱의 경우에 감소될 수 있거나 Tx-측이 NL 예비-프로세싱을 하고 있다면 증가될 수 있다.
완전히 CSI를 인식하고 있는 경우조차, 공간 다중화는 단지 11dB 정도의 높은 SNR 값들의 경우에만 빔포밍보다 성능이 뛰어날 것이다.
일반적으로 공간 다중화는 짧은 범위 또는 실내 전송에 더 현실적인 반면, 빔포밍 및 다이버시티는 넓은 영역 및 높은 이동성을 위해 선택될 것이다.
지금, "UTRA MIMO 확장판 25.876, 버전 1.80"이 HSDPA를 갖는 애플리케이션에 대해 의도된다. 이하에서 특정되는 여러 개의 "Tx 모드 제안들"이 존재한다.
소위 "안테나별 전송속도 제어(Per-antenna Rate Control; PARC)"가 학술 문헌들로부터 가장 잘 알려져 있다. 그것은 임의의 전송 체제에 적용될 수 있고, 따라서, WCDMA로부터 OFDM으로의 이동에 대해 단순하며, 이 경우 그것은 "채널-적응형 다수-안테나 비트-로딩(channel-adaptive multi-antenna bit-loading)"으로 불린다. PARC는 기지국(BS)에서 매우 적은 채널 정보가 이용가능할 때 가장 적합하고 가변성 있는 해결책이다.
소위 "RC MPD"는 "Alamouti" 체제에 기초한다. 2개의 안테나는 동일한 변조 및 코딩 체제를 사용하고, 그렇게 감소된 피드백 정보가 요구된다.
소위 "DSTTD-SGRC"는 또한 문헌으로부터 공지되는데, 그것의 아이디어는 안테나 쌍들의 하위-그룹들을 사용하는 것이다. 각각의 쌍에 대해 하나의 스트림이 전송된다. 그 이점은 누군가 기지국(BS)에서 사용자 단말기에서보다 더 많은 수의 안테나들을 사용할 수 있고, 따라서 전송 다이버시티의 이점을 취한다는 것이다.
소위 " 단일 스트림 폐루프 MIMO"가 공지되어 있다. 예를 들어, 사용된 4개의 Tx 안테나들과 다수(L개)의 Rx 안테나들이 존재할 것이다. 이것은 다운-링크 빔-포밍에 기초하여 단일 스트림을 사용한다.
소위 "사용자별 단위 전송속도 제어(Per-User Unitary Rate Control; PU2RC)"는 사전-코딩을 위한 고정된 코드북을 사용하고 채널 및 코드북으로부터의 행렬을 아는 것으로부터 각각의 잠재적인 사전-코딩 행렬에 대한 SINR을 추정한다. 코드 행렬의 인덱스의 재전달이 존재한다.
소위 "CD-SIC MIMO를 위한 TPRC"는 2가지 기술들(첫 번째, 소위 "코드-도메인 연속적 간섭 소거(Code-Domain Successive Interference Cancellation; CD-SIC), 두 번째 소위 "Tx 전력 전송속도 제어(Tx Power Ration Control; CD-TPRC))의 결합을 사용한다.
소위 "S-PARC"는 낮은 SNR 범위에서 PARC를 개선하도록 의도한다. 따라서, 그것은 적응하여 전송을 위한 안테나들의 개수, 즉, 모드를 선택하고, 선택된 모드에 대한 안테나들의 최적 하위세트를 선택한다.
소위 "2중 전송 안테나 배열(Double Transmit Antenna Array; D-TxAA)"은 고유 빔포밍을 사용하는 2개의 안테나를 경유하여 각각의 스트림을 전송한다. 가중 벡터들은 채널 공분산(covariance) 행렬에서 가장 강한 고유 값들이다.
소위 "공간 시간 터보 채널 코딩(Spatial Temporal Turbo Channel Coding; STTCC)"은 다수의 Tx 안테나를 사용하고 공간적으로 다중화된 데이터를 전송하기 위해 하위-그룹들을 형성한다. 기본적으로, 터보 채널 코딩이 도입된다.
소위 "하위-그룹 전송속도 제어를 갖는 2중 적응형 공간 시간 전송 다이버시티(Double Adaptive Space Time Transmit Diversity with Sub-Group Rate Control; D-ASTTD-SGRC)"는 수신기에서 고속 페이딩을 에뮬레이팅하기 위해 안테나들에서 STTD와 주기적 위상 이동들을 결합한다. 이것은 수신기에서 시간적 다이버시티를 개선하도록 의도된다.
소위 "가상 안테나 매핑을 갖는 단일 및 다수 코드 워드 MIMO(Single & Multiple Code Word MIMO with Virtual Antenna mapping; SCW/MCW-VA)"는 소정의 이전에 제시된 MIMO 기술들을 "CR-BLAST" 및/또는 "S-PARC"와 같은 단일 제안으로 병합하도록 의도된다.
이제, 단지 PARC만이 FDD에 잘 매칭되나, TDD에 대해서는 최적이 아니다. SVD-MIMO, 단일-사용자 및 다수-사용자 사전-코딩 등에 기초한 더 나은 체제들에 대한 현저한 잠재력이 존재한다.
미드앰블(Midamble) 정의를 위하여 2가지 제안이 존재한다. 첫 번째 제안은 셀 당 다수의 미드-앰블 베이스-코드들을 정의한다. 다수의 코드들은 채널 추정의 복잡도를 증가시킨다.
본 발명의 목적은 다운-링크 방향으로 MIMO의 지원을 위한, 특히, 소위 "UTRA FDD LTE" 에어 인터페이스를 위한 범용 프레임웍(generic framework)을 제공하는 것이다.
이러한 목적은 청구범위 제1항의 특징에 의해 달성된다. 본 발명의 유리한 세부예들은 후속 청구항들의 특징들에 의해 기술된다.
본 발명은 단순화된 송신-수신 체인에 기초한다. 수신기는 룩업 테이블에 기초하여 반복하여 실제 최적 MIMO 알고리즘을 결정한다. 이것은 이하에서 기술될 것이다.
알고리즘은 제 1 반복에서 스트림들의 최대 개수 Q_start = min (M,N)로 시작한다. 각 스트림에 대한 유효 SINR이 계산된다.
목적하는 BER 타겟에 대한 비트 로딩을 사용하여, 적합한 변조 알파벳이 각 스트림에 대하여 사전에 정의된 룩업 테이블을 통해 발견되고, 모든 스트림들에 대한 데이터-합산율(sum rate)이 계산되어 저장된다.
제 2 반복에서, 최소 유효 SINR을 가진 스트림이 "스위치 오프"되고, 즉, 이러한 스트림의 효과는 더 이상 고려되지 않는다.
다음의 더 작은 코딩율, 예를 들어, (N-1)/M을 가진 "선형 분산 코드(LDC)"가 선택되고, N-1개의 스트림들의 하위 세트에 대한 SINR의 대응 값들이 계산된다.
새로운 비트 로딩 후, 새로운 합산율이 획득된다. 만약 N-1개의 스트림들을 가진 새로운 합산율이 N개의 스트림들을 가진 합산율보다 더 작다면, 알고리즘이 종료된다.
그렇지 않으면, 제 3 반복에서, 최소 유효 SINR을 가진 하나의 스트림이 나머지 N-1개의 스트림들 내에서 스위치 오프된다. 다음의 더 작은 코딩율 (N-2)/M을 가진 LDC가 선택되고 그에 따라 단계들이 반복된다.
알고리즘은 다중화를 위한 최적 개수의 스트림들을 결정하고 절차들은 Q-start 최대 반복 이후에 종료된다.
비트 에러율은 무선 채널에서의 페이딩에 불구하고 모든 스트림들에 대한 특정 임계값 아래에서 유지된다.
송신기로의 피드백에 대하여, 최적 LDC 코딩율 및 각 스트림 상의 양자화된 유효 SINR이 기지국 또는 송신기에 보고되고, 여기서 전송 모드에 대한 최종 결정이 이루어진다.
사전에 정의된 룩업 테이블은 각각의 알고리즘에 대하여 달성될 수 있는 성능을 제공하고, 그렇지 않으면 그것은 높은 데이터 전송속도를 가진 전송의 경우에 전형적인 HW의 능력들을 넘어서는 복잡한 계산들을 요구할 것이다.
그렇게 SMUX에서 반복적으로 시작하여, 최고 성능을 가진 전송 체제가 발견되고, 결국 불량한 다이버시티 전송에서 나쁜 시나리오들로 끝날 것이다.
피드백 채널이 실패한 경우, MIMO 알고리즘은 가장 강건한(robust) 모드, 즉, 풀 다이버시티(full diversity)에 해당되고, 따라서 이용가능한 피드백/채널 상태 정보에 대한 적응이 또한 제공된다.
본 개념은 비선형 사전-코딩과 같은 훨씬 더 어려운 알고리즘들의 통합을 허용하고, 채널 상태 정보에 대한 훨씬 더 높은 정확성을 요구하나 최고 용량을 야기한다.
전체 개념은 각각의 서브-캐리어/청크(chunk)에 대한, 그리고 시나리오의 공간 차원, 즉, 채널 행렬의 랭크 및 실제의 SNIR에 대한 전력 및 변조 체제들의 적응을 수행한다.
제안된 전체 개념 때문에, 항상 최대 성능을 제공하면서, 가변하는 무선 환경들에 대한 MIMO 알고리즘들의 심리스 적응(seamless adaptation)의 허용이 존재한다(수학적 문제가 볼록형(convex)이 아니기 때문에, 실제로 전역 최대값(global maximum)이 이러한 알고리즘에 의해 이미 발견되었다는 분석적 증거는 아직 가능하지 않으나, 적어도 극대값(local maximum)이 발견되고, 성능이 전역 최적값 근처임이 예상된다).
신호 프로세싱 복잡도는 단지 적응이 없는 경우 MIMO 프로세싱 복잡도의 약 두 배이고, 따라서 그것은 기존의 하드웨어 안으로 쉽게 통합될 수 있다.
그러한 접근법은 매우 간단하고, 안테나별 전송속도 제어와 같은 다른 제안들을 통합한다. 부가적으로, 그것은 표준화에 상정될 특별한 MIMO 프로세싱 알고리즘들로 확장될 수 있고, 그리하여 표준화 절차에서 좋은 기회들을 가져야 한다.
LTE 다운-링크에서, 전송은 OFDM에 기초할 것이다. OFDM을 사용하여, 협대역 전송을 위해 개발된 동일한 기본적인 MIMO 알고리즘들이 광대역 전송을 위해 개발된 것들과 마찬가지로 각각의 OFDM 서브-캐리어 상에서 사용될 수 있다. 적어도 주파수 도메인에서 자원들 간의 어떠한 혼선(cross-talk)도 존재하지 않고, 이것은 단말기에서 계산 복잡도를 현저히 감소시킨다.
단말기에서보다 기지국에서 더 많은 송신 안테나들을 지원하기 위하여, 공간 다중화된 스트림들의 개수를 기지국에서 송신 안테나들의 개수에 적응시키는, 송신기에서의 소정 종류의 "기어 박스(gear box)"의 필요성이 존재한다.
"선형 분산 코드들(LDC)"을 사용하여 이러한 기능을 실현하기 위하여 범용 프레임웍이 존재한다. 이하에서, Hassibi 및 Hochwald에 의한 "High-Rate Codes That Are Linear in Space and Time", IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY, VOL. 48, NO. 7, 2002년 7월(이하에서 [1]로 언급됨)로부터 구조가 인용된다: "전파 채널이 일정하고 수신자에게 알려진 동안........ M개의 송신 안테나, N개의 수신 안테나, T 심볼들의 간격이 이용가능하다고 가정한다. 그 다음 전송된 신호는 간격 T 동안 M개의 안테나들에 대한 전송을 관리하는 M×T 행렬 S로서 기록될 수 있다...... 데이터 시퀀스가 Q 서브-스트림들로 쪼개지고, 스트림들이 임의적인 신호 집합체, 즉, -PSK 또는 -QAM으로부터 선택된 복소수 심볼들로 매핑된다고 간주한다. 그 다음 전송된 신호는 공간-시간 도메인에서 이하와 같이 정의된다.
Figure 112008038997671-PCT00001
........(1)
여기서, 실수 스칼라
Figure 112008038997671-PCT00002
가 이하에 의해 결정된다.
Figure 112008038997671-PCT00003
........(2)"
행렬들 Aq 및 Bq는 공간-시간 도메인에서의 심볼들의 매핑을 특정한다. 다수의 MIMO 전송 체제들(Alamoti의 코드, V-BLAST에서의 공간 다중화, 안테나 선택 등)이 대응하는 행렬들 Aq 및 Bq에 의해 표현될 수 있다.
상이한 MIMO 체제들 사이의 스위칭은 적절한 LDC 및 대응 행렬들 Aq 및 Bq을 선택함으로써 구현될 수 있다. 따라서 활성인 데이터 스트림들을 빠르게 교환하고 LDC 코딩율 Q/M을 시변 채널 조건에 적응시키는 것이 가능하다.
반복적인 스트림 제어는 LDC들의 사용에 적응된 안테나별 전송속도 제어(PARC)의 확장이다. V-BLAST 검출기와 결합된 PARC는 점근적으로 개방-루프 MIMO 용량을 달성한다.
이것은 Shannon의 갭 개념, "Proc. of the I.R.E.", Shannon, 1949년 1월, pp.10-21([3]으로서 언급됨)에 기초한 "APPROACHING THE MIMO CAPACITY WITH A LOW-RATE FEEDBACK CHANNEL IN V-BLAST", CHUNG, LOZANO, HUANG, SUTIVONG, CIOFFI, EURASIP JASP 2004:5 (2004) 762-771([2]로 언급됨)에 개시된다.
그러나 상기 개념은 단지 직교 채널들을 가진 시스템들에서 성과가 있고, 그것은 지금 MIMO 검출기들에 대해서는 적용되지 않는다. 실제로, [2]의 원래 알고리즘들은 사전에 정의된 비트 에러율을 보장하지 않아야 한다.
실시간 MIMO 테스트-베드(test-bed) 상의 대응적으로 변경된 반복적 PARC 알고리즘을 사용한 경험은 변경된 PARC 알고리즘이 MIMO 전송을 일반적으로 훨씬 더 강건하게 만들어 주고 그것은 또한 전송 체인을 랭크-결여 채널들에 매우 잘 적응시킨다는 것을 보여준다. 여기서, 하위-최적 검출을 갖는 비적응형 체제들은 전력 공급 정지를 경험할 수 있다([4] Jungnickel, Haustein, Forck, Krueger, Pohl, von Helmolt에 의한 "Over-the-air demonstration of spatial multiplexing at high data rates using real-time base-band processing", Advances in Radio Science (2004) 2: 135-140 참조).
PARC는 이하와 같이 LDC와 결합될 수 있다. 변조 레벨들 및 전력들의 채널-인지(channel-aware) 적응은 상이한 변조 알파벳들 사이의 스위칭으로서 해석될 수 있고, 그에 의해 스트림들은 (1)의 실수 스칼라들
Figure 112008038997671-PCT00004
상에 개별적으로 매핑된다.
실제적인 제어 변수는 검출기 이후의 각각의 데이터 스트림에 대한 유효 신호-대-간섭 및 잡음 비율(SINR)이다. 그것은 공지된 채널 및 검출기 구조에 기초하여 수신기에서 예측될 수 있다. 각 스트림에 대한 유효 SINR을 사용하여, 주어진 스트림(비트 로딩으로도 불림)에 대해 어떤 변조가 지원되는지에 대한 결정이 이루어질 수 있다.
그러나 지금까지 LDC에 대한 최적 스트림들의 개수가 알려지지 않았다. 이러한 개수는 본 발명에 따라 수신기에서 수행되는 반복적 방법 또는 알고리즘을 사용하여 발견된다.
제 1 옵션에서, 스케쥴링이 실제로 단말기에서 수행되는 동안, 제 2 옵션에서 전송 모드에 대한 최종 결정이 기지국에서 이루어진다.
도 1은 MIMO-LTE 다운-링크에 대한 기지국 송신기를 보여주고,
도 2는 MIMO-LTE 다운-링크에 대한 이동 단말 수신기를 보여준다.
대응하는 송신-수신 체인이 도 1 및 도 2에 도시되고, 여기서, 도 1은 MIMO-LTE 다운-링크에 대한 기지국 송신기를 보여주고, 도 2는 MIMO-LTE 다운-링크에 대한 이동 단말 수신기를 보여준다.
송신기는 상이한 LDC 간의 선택 및 각각의 스트림에 대한 적응형 변조를 허용하다. 이것은 피드백 정보에 기초하여, 그리고 사용자 또는 네트워크 요구조건들에 기초하여 링크 적응 유닛으로부터 조종된다.
수신기는 LDC 디코더 및 각각의 스트림에 대한 적응형 복조 유닛들에 특징이 있다. 추정된 채널 계수들 및 간섭 레벨들에 기초하여, 반복적 스트림 제어는 최적 LDC 코딩율을 결정하고, 변조 알파벳 또는 각각의 스트림 상의 사후-검출 SINR을 결정하고, 그 다음 그것은 피드백 링크를 경유하여 기지국에 보고된다. 기지국에서의 링크 적응 유닛은 상위 계층들로부터의 사용자 및 네트워크 요구조건들과 마찬가지로 이것을 고려하고, 최종적으로 사용된 전송 체제를 정의한다. 이러한 정보는 다시 인코딩되어, 데이터 블록(피드백 링크) 이전에 헤더에서 전송된다. 실제로, 디코딩된 피드-포워드 정보는 수신기에서 전체 적응형 검출 유닛을 조종한다.
도 3은 전송 프레임의 구조를 보여준다. 프리앰블들 A 및 B가 동기화 및 AGC의 조정을 위해 사용되는 반면, 프리앰블 C는 MIMO 채널 추정을 위해 사용된다.
공간 MIMO 필터의 계산 이후에, 프리앰블 D의 신호들은 데이터처럼 검출될 수 있으나, 시퀀스 상관 회로(sequence correlation circuit)를 사용하여 검출될 수 있다.
신호 상이 변조 레벨들에 대한 직교 시퀀스들의 예가 또한 존재한다. 심볼들의 개수를 2배만큼 줄이기 위해 또는 원래 길이에 대한 평균을 구하면서 추가 상관 이득을 달성하기 위하여 사용될 수 있는 절반 길이의 제 2 세트가 주어진다.
부가하여, 사용될 전력 할당은 단일 신호들 대신에 (+/-1) 신호들에 대한 상이한 크기들을 사용함으로써 검출될 수 있다.
이것은 여러 이점들을 야기한다:
- 특히 모든 사용될 더 높은 변조 체제들(예를 들어, 16-QAM)에 대해 매우 강건한 시그널링을 달성
- 검출된 신호를 단순히 더하거나 뺌으로써 상관 회로를 사용하여 시그널링된 정보의 즉각 검출이 가능하다. FEC의 표준 검출, 예를 들어, 비터비(Viterby) 검출 또는 터보-검출은 종종 현저한 지연들을 생성하고 매우 복잡해질 수 있다.
- 변조 검출기(예를 들어, QAM 검출기)에 의한 변조 레벨들의 즉각 검출로 인하여, 복조기는 항상 데이터에 매칭되고, 심지어 변조를 시그널링한 피드백 링크가 알려지지 않은 여러 프레임들의 지연을 갖는 경우에도 그러하다.
- OFDM 및 특정 사용을 위한 서브-캐리어들의 번들링을 사용하여, 시그널링은 상이한 사용자들에 대하여 동시에 병렬로 수행될 수 있다.

Claims (5)

  1. MIMO-송신기에서 사용될 전송 모드를 결정하는 방법으로서,
    - 최적 전송 모드의 결정은 MIMO-수신기의 측에서 수행되고,
    - 수신기는 최대 개수의 수신된 스트림들의 각각의 스트림에 대하여 주어진 제 1 선형 분산 코드(LDC)에 대한 유효 SINR 값을 계산하고,
    - 각각의 스트림의 상기 SINR 값은 목적하는 BER 타겟에 따라 각각의 스트림에 대한 적합한 변조 알파벳을 선택하기 위해 사용되고,
    - 모든 스트림들에 대하여 합산율이 계산되고,
    - 최소 유효 SINR 값을 가진 제 1 스트림이 분리되어 더 이상 고려되지 않고,
    - 상기 제 1 선형 분산 코드(LDC)보다 더 작은 코딩율을 가진 선형 분산 코드(LDC)가 선택되며,
    - 나머지 (N-1)개의 스트림들에 대한 SINR-값들이 계산되어 새로운 합산율이 획득되고,
    - 상기 나머지 (N-1)개의 스트림들의 상기 새로운 합산율이 N개의 스트림들의 합산율보다 더 작은 경우, 합산율 계산이 종료되며,
    - 다른 모든 경우에서는, 최소 유효 SINR을 가진 스트림의 분리 단계, 이전의 선형 분산 코드(LDC)보다 더 작은 코딩율을 가진 선형 분산 코드(LDC)의 선택 단계, 및 나머지 스트림들에 대한 SINR 값의 계산 단계가 반복되고,
    - 선형 분산 코드(LDC)의 가장 적합된 코딩율이 종료 이후에 선택되고, 그러한 코딩율이 각각의 스트림의 할당된 양자화 유효 SINR 값과 함께 송신기에 보고되어, 상기 송신기에서 전송 모드에 대한 최종 결정을 하게 하는,
    전송 모드 결정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    목적하는 BER 타겟에 따른 적합한 변조 알파벳의 선택은 사전에 정의된 룩업 테이블을 사용하여 수행되는,
    전송 모드 결정 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    합산 비트 레이트가 합산율로서 사용되는,
    전송 모드 결정 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    전송에 사용되어야 하는 스트림들의 개수가 전송 모드로서 사용되는,
    전송 모드 결정 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    사전에 정의된 임계값이 비트 에러율로서 사용되는,
    전송 모드 결정 방법.
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