KR20090115337A - Apparatus and method for genrating log likelihood ratio in multiple input multiple output comunication system - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A log likelihood ratio apparatus and a method thereof in a multi antenna communication system for reducing the complexity of realization are provided to generate log likelihood ratio by using Euclidean distance transformed in a receiver. CONSTITUTION: A candidate signal determiner(705) estimates candidate transmission signals about transmission channel by the use of MML(Modified Maximum Likelihood) decoding. A correlation unit performs correlation between a signal and a specific input value of each transmission channel based on the transmission signal. The correlation unit calculates the Euclid distance. An LLR(Log Likelihood Ratio) generating unit(713) calculates LLR by the usage of the transformed enclidean distance [Euclidean distances].

Description

다중 안테나 통신시스템에서 로그 우도 율 생성 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR GENRATING LOG LIKELIHOOD RATIO IN MULTIPLE INPUT MULTIPLE OUTPUT COMUNICATION SYSTEM}Apparatus and method for generating log likelihood ratio in multi-antenna communication system {APPARATUS AND METHOD FOR GENRATING LOG LIKELIHOOD RATIO IN MULTIPLE INPUT MULTIPLE OUTPUT COMUNICATION SYSTEM}

본 발명은 공간 다중화(Spatial Multiplexing) 방식의 다중 안테나(Multiple Input Multiple Output) 통신시스템에 관한 것으로서, 특히, 최대 우도(Maximum Likelihood) 기반의 수신기에서 로그 우도 율 생성 장치 및 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a multiple input multiple output communication system of a spatial multiplexing scheme, and more particularly, to an apparatus and method for generating a log likelihood ratio in a receiver based on a maximum likelihood.

다중 입출력 시스템(Multiple Input Multiple Output; 이하 'MIMO'라 칭함)은 송수신단 각각이 다중 안테나를 사용하는 시스템으로서, 다중 안테나를 통해 동시에 다수의 신호를 전송하는 공간 다중화 방식을 이용하여 단일 송수신 안테나를 사용하는 단일 입출력 시스템에 비해 전송 용량을 증가시킬 수 있는 장점이 있어 최근 활발한 연구가 진행되고 있다.A multiple input multiple output system (hereinafter referred to as 'MIMO') is a system in which each transmitting / receiving end uses multiple antennas. A single transmit / receive antenna is used by using a spatial multiplexing scheme to simultaneously transmit multiple signals through multiple antennas. There is an advantage that can increase the transmission capacity compared to the single input-output system to be used has been actively researched recently.

일반적으로, 도 1에 도시된 바와 같은 송신기에서 공간 다중화 방식을 사용하여 서로 다른 데이터 열을 송신하게 되면, 동시에 전송된 데이터 사이에 상호 간 섭이 발생하게 된다. 따라서, 도 2에 도시된 바와 같은 수신기에서는 상기 간섭 신호 영향을 고려한 최대 우도 수신기(Maximum Likelihood : ML)를 사용하여 상기 신호를 검출하거나, 상기 간섭을 제거한 후 검파하게 된다. In general, when a transmitter as shown in FIG. 1 transmits different data strings using a spatial multiplexing scheme, mutual interference occurs between simultaneously transmitted data. Accordingly, the receiver as shown in FIG. 2 detects the signal using a maximum likelihood receiver (ML) considering the influence of the interference signal, or detects the signal after removing the interference.

한편, 상기 공간 다중화 방식의 수신기에서는 채널 복호기(decoder)로 부호화된 비트(bit)의 경판정(hard decision) 값을 전달하는 대신 연판정(soft decision) 값을 전달하여 복호(decoding)하는 것이 성능 면에서 우수하다고 알려져 있다. 여기서, 상기 복호기의 입력 연판정(soft decision) 값은 채널 상으로 전송된 변조 심볼의 추정값으로, 로그 우도 율(log Likelihood Ratio : 이하 'LLR'이라 칭함) 값을 사용하며, 이는 MIMO 복조기에서 생성된다. 따라서, 상기 공간 다중화 방식의 수신기는 복잡도가 낮은 수신 알고리즘 이외에 해당 수신 알고리즘으로부터 최적의 LLR을 생성하는 알고리즘을 요구한다.On the other hand, in the spatial multiplexing receiver, the performance of decoding by transmitting a soft decision value instead of a hard decision value of a bit encoded by a channel decoder is performance. It is said to be excellent in terms of quality. Here, the input soft decision value of the decoder is an estimated value of the modulation symbol transmitted on the channel, and uses a log likelihood ratio (hereinafter, referred to as 'LLR') value, which is generated by the MIMO demodulator. do. Therefore, the receiver of the spatial multiplexing method requires an algorithm for generating an optimal LLR from the reception algorithm in addition to the low complexity reception algorithm.

상기 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 2개의 송신 안테나와 2개의 수신 안테나로 구성된 MIMO 시스템에서 송신단이 송신 심볼 벡터

Figure 112008031688143-PAT00001
를 전송하면, 수신단의 수신 신호 벡터는 하기 수학식 1과 같이 표현된다.As shown in FIG. 1 and FIG. 2, in the MIMO system including two transmit antennas and two receive antennas, a transmitting end transmits a symbol vector.
Figure 112008031688143-PAT00001
When the signal is transmitted, the received signal vector of the receiver is expressed by Equation 1 below.

Figure 112008031688143-PAT00002
Figure 112008031688143-PAT00002

여기서, 상기 hij는 i번째 송신 안테나와 j번째 수신 안테나 사이의 채널 이 득을 나타내며, xi는 i번째 송신 안테나로부터의 송신 심볼을 나타내며, ni는 i번째 수신 안테나로부터의 가산 백색 가우시안 잡음(AWGN; Additive White Gaussian Noise)을 나타내며,

Figure 112008031688143-PAT00003
의 전력을 갖는다.Where h ij represents the channel gain between the i th transmit antenna and the j th receive antenna, x i represents the transmit symbol from the i th transmit antenna, and n i represents the additive white Gaussian noise from the i th receive antenna (AWGN; Additive White Gaussian Noise)
Figure 112008031688143-PAT00003
Has the power of.

이때, 상기 채널 복호기를 위한 최적의 LLR은 로그 맵(Log-MAP) 방식을 통해 하기 수학식 2와 같이 계산된다.At this time, the optimal LLR for the channel decoder is calculated as in Equation 2 through a log-map method.

Figure 112008031688143-PAT00004
Figure 112008031688143-PAT00004

Figure 112008031688143-PAT00005
Figure 112008031688143-PAT00005

상기 수학식 2에서 bj ,i는 j번째 송신 안테나로부터 송신된 심볼의 i번째 비트를 의미하며, Ci +는 i번째 비트가 '+1'인 xj들의 집합을 나타내며, Ci -는 i번째 비트가 '-1'인 xj들의 집합을 나타낸다. 또한, 상기 hj는 채널 행렬 H의 j번째 열을 나타내며, σ2은 전력을 나타낸다.In Equation 2, b j , i denotes the i-th bit of the symbol transmitted from the j-th transmit antenna, C i + represents a set of x j in which the i-th bit is '+1', and C i - is Represents a set of x js whose i th bit is '-1'. In addition, the h j denotes the j-th column of the channel matrix H, σ 2 denotes the power.

상기 수학식 2에 나타낸 바와 같이 로그 맵 방식을 이용한 LLR 생성에는 많은 복소수 곱과 지수 함수(exponential function) 및 실수 합이 포함됨으로써, 매우 높은 구현 복잡도를 가지게 된다.As shown in Equation 2, LLR generation using a log map method includes a large number of complex products, an exponential function, and a real sum, and thus has a very high implementation complexity.

이에 따라, 일반적으로 최대 로그 맵(MAX-Log-MAP) 방식을 이용하여 하기 수학식 3과 같은 근사식을 통해 LLR을 계산한다.Accordingly, the LLR is generally calculated using an approximation equation as shown in Equation 3 below using a maximum log map (MAX-Log-MAP) method.

Figure 112008031688143-PAT00006
Figure 112008031688143-PAT00006

Figure 112008031688143-PAT00007
Figure 112008031688143-PAT00007

Figure 112008031688143-PAT00008
Figure 112008031688143-PAT00008

Figure 112008031688143-PAT00009
Figure 112008031688143-PAT00009

상기 수학식 3에 나타난 바와 같이, 최대 로그 맵 방식을 이용한 LLR 생성은 상기 수학식 2의 로그 맵 방식에 비해 구현 복잡도가 획기적으로 감소된다. 하지만, 상기 수학식 3을 이용한 LLR 계산은 가능한 모든 송신 심볼 조합에 대해 유클리디언 거리(Euclidean Distance)를 계산해야함으로써, 그 복잡도가 데이터 심볼의 변조 차수와 송신 안테나 수에 대해 지수 함수적으로 증가하게 되며, 따라서 송신 안테나 수가 크거나 데이터 심볼의 변조 차수가 높은 경우 구현이 어려운 단점을 갖는다.As shown in Equation 3, LLR generation using the maximum log map method is significantly reduced in implementation complexity compared to the log map method of Equation 2. However, the LLR calculation using Equation 3 should calculate the Euclidean distance for all possible transmission symbol combinations, so that the complexity increases exponentially with respect to the modulation order of the data symbols and the number of transmitting antennas. Therefore, it is difficult to implement when the number of transmit antennas is large or the modulation order of the data symbols is high.

상기와 같은 구현상의 어려움을 해결하기 위해 종래에는 MML(Modified ML)기법이 제공되고 있다. 상기 종래의 MML 기법은 임의의 하나의 송신 안테나로부터 전송된 신호를 제외한 나머지 송신 안테나로부터 전송 가능한 심볼 벡터 각각을 수신 신호에서 제거한 뒤 슬라이싱(Slicing) 연산을 통해 상기 제외되었던 신호를 검출함으로써, 상기 ML 검출 방법과 동일한 성능을 유지하면서도 복잡도를 1/M으로 감소시킬 수 있다. 예를 들어, 64QAM 변조 방식을 사용하는 경우, 상기 ML 기법은 642 = 4096 개의 송신 신호 백터에 대해 유클리디언 거리를 계산해야하는 반면, 상기 MML 기법은 2 × 64 = 128 개의 송신 신호 벡터에 대해서만 유클리디언 거리를 계산하면 된다. 즉, 상기 ML 알고리즘에서는 MNt(Nt: 송신안테나 수)개의 송신 벡터에 대한 유클리디언 거리를 계산해야하는 반면에 상기 MML 알고리즘에서는 N×MNt -1개의 송신 벡터에 대한 유클리디언 거리를 계산하고, 나머지 한 심볼은 슬라이싱 연산을 통해 검출하게 된다. In order to solve such an implementation difficulty, a conventional MML (Modified ML) technique has been provided. The conventional MML technique removes each of the symbol vectors transmittable from the other transmit antennas except for the signal transmitted from any one transmit antenna from the received signal and detects the excluded signal through a slicing operation. The complexity can be reduced to 1 / M while maintaining the same performance as the detection method. For example, when using the 64QAM modulation scheme, the ML technique must calculate Euclidean distance for 64 2 = 4096 transmit signal vectors, while the MML technique only for 2 × 64 = 128 transmit signal vectors. Calculate Euclidean distance. That is, the ML algorithm calculates Euclidean distance for M Nt (Nt: number of transmission antennas) transmission vectors, whereas the MML algorithm calculates Euclidean distance for N × M Nt −1 transmission vectors. The other symbol is detected through a slicing operation.

그러면, 종래 기술에 따른 MML 기법의 수신기에서 LLR을 생성하는 구성에 대해 살펴보기로 한다.Then, the configuration of generating the LLR in the receiver of the MML technique according to the prior art will be described.

도 3은 종래 기술에 따른 MIMO 시스템의 MML 수신기에서 MIMO 복조기의 상세한 블록 구성을 도시하고 있다. 여기서, 전송계층이 k 전송계층과 m 전송계층으로 구성되어 있으며, 상기 k번째 전송계층을 복조한다고 가정한다.3 shows a detailed block diagram of the MIMO demodulator in the MML receiver of the MIMO system according to the prior art. Here, it is assumed that the transport layer is composed of a k transport layer and an m transport layer, and demodulates the k th transport layer.

그러면, 먼저 전처리부(Preprocessor)(301)는 m 번째 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 하기 수학식 4에 나타낸 바와 같이 보상한 후 결합하고, 하기 수학식 5에 나타낸 바와 같이 m번째 전송계층의 채널 크기를 구하고, 하기 수학식 6에 나타낸 바와 같이 상기 m번째 전송채널을 바탕으로 k번째 채널을 보상한 후 결합하여 등가 채널을 계산한다.Then, first, the preprocessor 301 compensates the received signal using the m th transmission channel as shown in Equation 4 below, and combines it. The channel size is obtained and the equivalent channel is calculated by combining and compensating the k-th channel based on the m-th transmission channel as shown in Equation 6 below.

Figure 112008031688143-PAT00010
Figure 112008031688143-PAT00010

여기서, yc ,m은 m 번째 전송채널을 바탕으로 보상된 수신 신호를 의미하며, yi는 i번째 수신 안테나를 통해 수신된 신호를 의미하며, *는 공액화를 의미하며, hm ,i는 m 전송계층에 대한 채널 행렬 H의 i번째 열을 의미한다.Here, y c , m means a received signal compensated based on the m-th transmission channel, y i means a signal received through the i-th receiving antenna, * means conjugation, h m , i Denotes the i th column of the channel matrix H for the m transport layer.

Figure 112008031688143-PAT00011
Figure 112008031688143-PAT00011

여기서, CSI는 채널 상태 정보(Channel Status Information)로서, m 전송계층에 대한 채널의 크기를 의미한다.Here, CSI is channel status information, and means the size of a channel for the m transport layer.

Figure 112008031688143-PAT00012
Figure 112008031688143-PAT00012

여기서, hk ,i는 k 전송계층에 대한 채널 행렬 H의 i번째 열을 의미하며, βc,m은 m번째 전송채널을 바탕으로 보상된 k번째 전송채널을 의미한다.Here, h k , i denotes the i-th column of the channel matrix H for the k transmission layer, and β c, m denotes the k-th transmission channel compensated based on the m-th transmission channel.

k-계층 제거부(kth layer Cancellation)(303)는 하기 수학식 7과 같이 상기 전처리부(301)로부터의 보상된 수신신호(yc ,m)에서 k번째 전송계층의 성분을 제거한 후, 그 결과를 m-계층 후보 선택부(mth layer Candidate selection)(305)로 제공한다.The kth layer cancellation unit 303 removes a component of the kth transmission layer from the compensated received signal y c and m from the preprocessor 301 as shown in Equation 7 below. The result is provided to a mth layer Candidate selection 305.

Figure 112008031688143-PAT00013
Figure 112008031688143-PAT00013

여기서, xk는 k번째 전송계층의 송신 심볼을 의미한다.Here, x k means a transmission symbol of the k th transmission layer.

상기 m-계층 후보 선택부(305)는 m번째 전송계층에서의 후보 신호를 상기 수학식 7 및 5를 이용하여 슬라이싱(slicing)을 수행함으로써 k번째 전송계층의 송신 심볼이 xk일 때 최적의 xm을 선택한다. The m-layer candidate selector 305 slicing a candidate signal in the mth transmission layer using Equations 7 and 5 to optimize the transmission symbol of the kth transmission layer when x k is selected. Select x m

다음으로, 유클리디언 계산부(Euclidean Distance Calculator)(307)는 k번째 전송계층에서 제거된 신호 xk와 상기 선택된 최적의 xm으로 구성된 후보송신벡터(xk, xm)에 대해 하기 수학식 8과 같이 유클리디언 거리를 계산한다. Next, the Euclidean Distance Calculator 307 performs the following mathematical expression on the candidate transmission vector (x k , x m ) consisting of the signal x k removed from the kth transmission layer and the selected optimal x m . Calculate Euclidean distance as shown in Equation 8.

Figure 112008031688143-PAT00014
Figure 112008031688143-PAT00014

LLR 생성부(LLR Generation)(309)는 모든 후보 송신벡터에 대해 특정 비트가 0 혹은 1일 때의 최소 유클리디언 거리를 검색하여 특정 비트에 대한 LLR값을 계산한다. The LLR generation unit 309 calculates an LLR value for a specific bit by searching a minimum Euclidean distance when a specific bit is 0 or 1 for all candidate transmission vectors.

상술한 바와 같이 상기 MML방식에서는 유클리디언 거리 계산이 필요한 후보송신벡터의 수를 획기적으로 감소시켜 구현 복잡도를 감소시켰으나, 상기 유클리디언 거리를 계산하기 위해 여전히 많은 복소수 계산이 필요하여 구현 복잡도가 큰 문제점이 있다. As described above, in the MML method, the complexity of implementation is reduced by drastically reducing the number of candidate transmission vectors requiring Euclidean distance calculation, but the complexity of implementation is still required because many complex calculations are still required to calculate the Euclidean distance. There is a big problem.

이에 따라, 최근에는 낮은 복잡도를 갖는 LLR 생성 방법의 제공이 필요시 되고 있다.Accordingly, in recent years, there is a need to provide a low complexity LLR generation method.

본 발명은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 도출된 것으로서, 본 발명의 목적은 다중 안테나 통신시스템에서 로그 우도 율(Log Likelihood Ratio: LLR) 생성 장치 및 방법을 제공함에 있다.The present invention was derived to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide an apparatus and method for generating a log likelihood ratio (LLR) in a multi-antenna communication system.

본 발명의 다른 목적은 다중 안테나 통신시스템의 수신기에서 구현 복잡도가 낮은 로그 우도 율 생성 장치 및 방법을 제공함에 있다.Another object of the present invention is to provide an apparatus and method for generating a log likelihood with low complexity in a receiver of a multi-antenna communication system.

본 발명의 또 다른 목적은 다중 안테나 통신시스템의 MML(Modified Maximum Likelihood) 기반 수신기에서 변형된 유클리디언 거리를 이용하여 로그 우도 율을 생성하는 장치 및 방법을 제공함에 있다.Another object of the present invention is to provide an apparatus and method for generating a log likelihood ratio using a modified Euclidean distance in a Modified Maximum Likelihood (MML) based receiver of a multi-antenna communication system.

상술한 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 견지에 따르면, 다중 안테나 통신시스템에서 로그 우도 율(LLR: Log Likelihood Ratio) 생성 장치는, MML(Modified Maximum Likelihood) 디코딩을 이용해서 각 전송채널에 대한 복수의 후보 송신 신호들을 추정하기 위한 후보신호 결정부와, 상기 추정된 각 전송채널의 후보 송신 신호들을 바탕으로 상기 각 전송채널의 신호와 특정 입력값 간의 상관을 수행하여 변형된 유클리드 거리를 계산하는 상관부와, 상기 변형된 유클리드 거리들을 이용하여 LLR들을 계산하는 위한 LLR 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.According to a first aspect of the present invention for achieving the above objects, a Log Likelihood Ratio (LLR) generating apparatus in a multi-antenna communication system uses Modified Maximum Likelihood (MML) decoding for each transport channel. A candidate signal determiner for estimating a plurality of candidate transmission signals, and performing a correlation between the signals of each transmission channel and a specific input value based on the estimated transmission signals of the respective transmission channels to calculate a modified Euclidean distance And a correlation unit and an LLR generator for calculating LLRs using the modified Euclidean distances.

상술한 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 견지에 따르면, 다중 안테나 통신시스템에서 로그 우도 율(LLR: Log Likelihood Ratio) 생성 방법은, MML(Modified Maximum Likelihood) 디코딩을 이용해서 각 전송채널에 대한 복수의 후보 송신 신호들을 추정하는 과정과, 상기 추정된 각 전송채널의 후보 송신 신호들을 바탕으로 상기 각 전송채널의 신호와 특정 입력값 간의 상관을 수행하여 변형된 유클리드 거리를 계산하는 과정과, 상기 변형된 유클리드 거리들을 이용하여 LLR들을 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.According to a second aspect of the present invention for achieving the above object, a method of generating a log likelihood ratio (LLR) in a multi-antenna communication system, using MML (Modified Maximum Likelihood) decoding for each transport channel Estimating a plurality of candidate transmission signals, performing correlation between the signals of each transmission channel and a specific input value based on the estimated transmission signals of the respective transmission channels, and calculating a modified Euclidean distance; Calculating LLRs using the modified Euclidean distances.

본 발명은 다중 안테나 통신시스템의 수신기에서 변형된 유클리디언 거리를 이용하여 로그 우도 율을 생성함으로써, 높은 신뢰도를 가지면서 구현 복잡도를 감소시킬 수 있는 효과가 있다.The present invention generates the log likelihood using the modified Euclidean distance in the receiver of the multi-antenna communication system, thereby reducing the complexity of implementation with high reliability.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 그리고, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In describing the present invention, when it is determined that a detailed description of a related known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.

이하 본 발명에서는 공간 다중화(Spatial Multiplexing) 방식의 다중 안테나(Multiple Input Multiple Output; 이하 'MIMO'라 칭함) 통신시스템의 MML(Modified Maximum Likelihood) 기반 수신기에서 변형된 유클리디언 거리를 이 용하여 로그 우도 율을 생성하는 장치 및 방법에 관해 설명할 것이다. 이하 설명에서는, 2개의 송신 안테나와 2개의 수신 안테나로 구성된 MIMO 시스템을 예로 들어 설명하며, 이때 송수신기 간의 전송계층이 k 전송계층과 m 전송계층으로 구성되어 있으며, 상기 k번째 전송계층을 먼저 복조한다고 가정한다.Hereinafter, in the present invention, log likelihood using a modified Euclidean distance in a MML (Modified Maximum Likelihood) -based receiver of a multiple input multiple output (MIMO) communication system of a spatial multiplexing scheme An apparatus and method for generating a rate will be described. In the following description, a MIMO system consisting of two transmitting antennas and two receiving antennas is described as an example, wherein a transmission layer between a transceiver is composed of a k transmission layer and an m transmission layer, and demodulates the k th transmission layer first. Assume

먼저, 종래의 MML(Modified Maximum Likelihood) 기법을 살펴보면, 후보송신벡터를 구하기 위한 전처리 과정 및 k번째 전송계층의 성분 제거 과정을 수행하여 하기 수학식 9 내지 12에 나타낸 바와 같은 값들을 산출한다. First, referring to a conventional Modified Maximum Likelihood (MML) technique, values as shown in Equations 9 to 12 are calculated by performing a preprocessing process to obtain a candidate transmission vector and a component removing process of a k th transmission layer.

즉, 상기 전처리 과정에서 m 번째 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 하기 수학식 9에 나타낸 바와 같이 보상한 후 결합(yc ,m)하고, 하기 수학식 10에 나타낸 바와 같이 m번째 전송계층의 채널 크기(CSIm)를 구하고, 하기 수학식 11에 나타낸 바와 같이 상기 m번째 전송채널을 바탕으로 k번째 채널을 보상한 후 결합하여 등가 채널(βc,m)을 계산한다. 그리고, 상기 k번째 전송계층의 성분 제거 과정에서 하기 수학식 12에 나타낸 바와 같이 상기 전처리 과정으로부터의 보상된 수신신호(yc ,m)에서 k번째 전송계층의 성분을 제거한다.That is, the signal received using the m th transport channel in the preprocessing process is compensated as shown in Equation 9, and then combined (y c , m ), and as shown in Equation 10, The channel size CSI m is obtained and the equivalent channel β c, m is calculated by combining and compensating the k-th channel based on the m-th transmission channel as shown in Equation 11 below. In the process of removing the component of the k-th transmission layer, as shown in Equation 12, the component of the k-th transmission layer is removed from the compensated received signal y c , m from the preprocessing process.

Figure 112008031688143-PAT00015
Figure 112008031688143-PAT00015

여기서, yc ,m은 m 번째 전송채널을 바탕으로 보상된 수신 신호를 의미하며, yi는 i번째 수신 안테나를 통해 수신된 신호를 의미하며, *는 공액화를 의미하며, hm,i는 m 전송계층에 대한 채널 행렬 H의 i번째 열을 의미한다.Here, y c , m denotes a received signal compensated based on the m-th transmission channel, y i denotes a signal received through the i-th receiving antenna, * means conjugation, and h m, i Denotes the i th column of the channel matrix H for the m transport layer.

Figure 112008031688143-PAT00016
Figure 112008031688143-PAT00016

여기서, CSI는 채널 상태 정보(Channel Status Information)로서, CSIm은 m 전송계층에 대한 채널의 크기를 의미한다.Here, CSI is channel status information, and CSIm means channel size for the m transport layer.

Figure 112008031688143-PAT00017
Figure 112008031688143-PAT00017

여기서, hk ,i는 k 전송계층에 대한 채널 행렬 H의 i번째 열을 의미하며, βc,m은 m번째 전송채널을 바탕으로 보상된 k번째 전송채널을 의미한다.Here, h k , i denotes the i-th column of the channel matrix H for the k transmission layer, and βc, m denotes the k-th transmission channel compensated based on the m-th transmission channel.

Figure 112008031688143-PAT00018
Figure 112008031688143-PAT00018

여기서, xk는 k번째 전송계층의 송신 심볼을 의미한다.Here, x k means a transmission symbol of the k th transmission layer.

이때, 상기 수학식 9 내지 12를 통해 획득된 값들은 후보송신벡터의 영향을 받지 않으므로 상기 후보송신벡터의 종류에 관계없이 항상 일정한 값을 갖게 된다. 따라서, 상기 수학식 4 내지 7으로부터 획득한 값들을 유클리디언 거리 계산에 활용할 경우, 모든 후보송신벡터에 대해 동일한 값으로 적용할 수 있게 된다. In this case, the values obtained through Equations 9 to 12 are not affected by the candidate transmission vector and thus always have a constant value regardless of the type of the candidate transmission vector. Therefore, when the values obtained from Equations 4 to 7 are used in the Euclidean distance calculation, the same values can be applied to all candidate transmission vectors.

이에 따라, 이하 본 발명에서는 상기 수학식 9 내지 12를 통해 획득되는 값 들을 이용하여 유클리디언 거리를 계산하고, LLR을 생성하는 방법 및 장치에 대하여 설명할 것이다.Accordingly, in the present invention, a method and apparatus for calculating the Euclidean distance using the values obtained through Equations 9 to 12 and generating the LLR will be described.

상기 수학식 9 내지 12를 이용하면, 후보송신벡터(xk, xm)에 대한 유클리디언 거리는 하기 수학식 13과 같이 나타낼 수 있다.Using Equations 9 to 12, the Euclidean distance with respect to the candidate transmission vectors (x k , x m ) can be expressed by Equation 13 below.

Figure 112008031688143-PAT00019
Figure 112008031688143-PAT00019

Figure 112008031688143-PAT00020
Figure 112008031688143-PAT00020

Figure 112008031688143-PAT00021
Figure 112008031688143-PAT00021

Figure 112008031688143-PAT00022
Figure 112008031688143-PAT00022

여기서, 상기

Figure 112008031688143-PAT00023
은 후보송신벡터에 관계없이 동일한 값을 갖기 때문에, 상기 수학식 13을 하기 수학식 14와 같이 변형하더라도 최종적으로 구하고자 하는 LLR값은 변화하지 않게 된다.Where
Figure 112008031688143-PAT00023
Since has the same value irrespective of the candidate transmission vector, even if the equation (13) is modified to the following equation (14), the final LLR value does not change.

Figure 112008031688143-PAT00024
Figure 112008031688143-PAT00024

Figure 112008031688143-PAT00025
Figure 112008031688143-PAT00025

여기서, 상기 수학식 14에 나타낸 바와 같은 변형된 유클리디언 거 리(dM(y,x))는 k값이 각각 1인 경우와 2인 경우에 하기 수학식 15와 같이 나타낼 수 있다.Here, the modified Euclidean distance (d M (y, x)) as shown in Equation 14 can be expressed as Equation 15 below when the k values are 1 and 2, respectively.

Figure 112008031688143-PAT00026
Figure 112008031688143-PAT00026

Figure 112008031688143-PAT00027
Figure 112008031688143-PAT00027

상기 수학식 15를 참조하면, 상기

Figure 112008031688143-PAT00028
와
Figure 112008031688143-PAT00029
는 상기 수학식 12를 통해 미리 획득되는 값인 것을 알 수 있다.Referring to Equation 15,
Figure 112008031688143-PAT00028
Wow
Figure 112008031688143-PAT00029
It can be seen that is a value obtained in advance through the equation (12).

따라서, 상기 수학식 15에 나타낸 바와 같은 변형된 유클리디언 거리의 계산은 대부분 신호 성좌점 상의 값과 특정 입력값 간의 곱셈 연산으로 이루어짐을 알 수 있다. 특히, 상기 수학식 12에 나타낸 바와 같은 k번째 전송계층의 성분을 제거한 결과를 이용할 경우, 신호 성좌점 상의 값과 특정 입력값 간의 곱셈 연산만으로 상기 변형된 유클리디언 거리를 계산할 수 있다.Accordingly, it can be seen that the calculation of the modified Euclidean distance as shown in Equation 15 is mostly performed by the multiplication operation between the value on the signal constellation point and the specific input value. In particular, when using the result of removing the component of the k th transmission layer as shown in Equation 12, the modified Euclidean distance can be calculated only by the multiplication operation between the value on the signal constellation point and the specific input value.

여기서, 일반적으로 무선통신 시스템에서 이용되는 신호 성좌점은 정규성을 가지고 있으므로, 상기 신호 성좌점 상의 값과 특정 입력값 간의 곱셈 연산은 덧셈기와 덧셈기로 구성되는 스케일링(scaling)부로 구현할 수 있다. 즉, 상기 신호 성좌점과 같이 정규화 분포를 갖는 값들의 특징을 살펴보면, 상기 신호 성좌점 상의 모든 점들은 실수축 및 허수축을 기준으로 소정 크기의 차이를 갖게 됨으로써, 상기 성상도 상의 한 점에 소정 값을 더하면 모든 점을 표현할 수 있게 된다. 예를 들어, 64 QAM의 성상도를 표현한 도 4를 참조하면, 1 사분면의 성상도 상의 한 점인 (1+j)u(401)를 기준으로 하여 상기 한 점(401)에 a 혹은 aj를 더하면 상기 1 사분면에 모든 점들을 표현할 수 있으며, 이는 2 사분면, 3 사분면 및 4 사분면도 동일하게 적용된다. 여기서, 상기 u는 신호 성좌점의 평균 에너지를 1로 만들어주는 스케일링 부분이다.Since signal constellations generally used in a wireless communication system have normality, a multiplication operation between the value on the signal constellation point and a specific input value may be implemented by a scaling unit including an adder and an adder. That is, when the characteristics of values having a normalized distribution, such as the signal constellation point, are examined, all points on the signal constellation point have a predetermined magnitude difference based on a real axis and an imaginary axis, and thus, a predetermined point on the constellation map. Adding a value allows you to represent all points. For example, referring to FIG. 4 representing a constellation of 64 QAM, a or aj is added to one point 401 based on (1 + j) u (401), which is a point on the constellation of one quadrant. All points can be represented in the first quadrant, and the same applies to the second quadrant, the third quadrant, and the fourth quadrant. Here, u is a scaling part for making the average energy of the signal constellation point to 1.

상기와 같은 특징에 따라 임의의 입력 값과 상기 신호 성좌점 상의 어느 한 점 간의 곱셈 연산은 덧셈의 형태로 변형시킬 수 있다. 예를 들어, 임의의 입력 값인 X+jY와 신호 성좌점 상의 한 점인 (5+3j)u의 곱셈 연산은 하기 수학식 16과 같이 덧셈 연산의 형태로 변형시킬 수 있다.According to the above feature, a multiplication operation between any input value and any one point on the signal constellation point may be transformed into an addition form. For example, a multiplication operation of an arbitrary input value X + jY and a point on the signal constellation point (5 + 3j) u may be transformed into an addition operation as shown in Equation 16 below.

(X+jY)(5+3j)u = (X+jY)(1+j)u + (X+jY)4u + (X+jY)2ju (X + jY) (5 + 3j) u = (X + jY) (1 + j) u + (X + jY) 4u + (X + jY) 2ju

= (X+jY)(1+j)u + (X+jY)4u + (-Y+jX)2u = (X + jY) (1 + j) u + (X + jY) 4u + (-Y + jX) 2u

상기 수학식 16에서 나타낸 바와 같이, 임의의 입력 값 X+jY과 신호 성좌점 상의 한 점 (5+3j)u간의 곱셈 연산은 X+jY와 1+j의 곱셈 연산과 상기 복소 값 X+jY에 배수 연산의 덧셈 합산으로 변형된다. 이때, 상기 임의의 입력 값인 X+jY와 1+j간의 곱셈 연산을 다시 살펴보면 합산 및 감산 형태로 구현 가능하며, 상기 배수 연산은 비트 쉬프트 논리 연산으로 대체 가능하다.As shown in Equation 16, a multiplication operation between an arbitrary input value X + jY and a point (5 + 3j) u on the signal constellation point is a multiplication operation of X + jY and 1 + j and the complex value X + jY. Is transformed into an additive sum of multiples. In this case, the multiplication operation between the arbitrary input value X + jY and 1 + j may be implemented in the form of addition and subtraction, and the multiplication operation may be replaced by a bit shift logic operation.

따라서, 상기 스케일링 부분이 포함된 신호 성좌점 상의 값과 임의의 복소수와의 곱셈 연산은 도 5에 도시된 바와 같이, 스케일링 부(501, 513)와 곱셈기(503)로 구현 가능하며, 이때 상기 도 5의 (a)와 5(b)에 도시된 바와 같이, 상기 u 스케 일링이 먼저 수행되는지 나중에 수행되는지에 관계없이 동일한 결과값을 출력하게 된다. 그리고, 상기 곱셈기(503, 513)는 비트 쉬프트 논리 연산과 합산 연산으로 구현할 수 있다. 또한, 상기 스케일링 값은 일반적으로 각 신호 성좌점에 정해져 있기 때문에 실제로는 비트 쉬프트 논리 연산과 합산 연산으로 구현할 수 다. 일반적으로 무선통신 시스템에서 이용되는 신호 성좌점 QPSK, 16QAM, 64QAM에 대한 스케일링부의 u2값은 각각 1/2, 1/10, 1/42로서, 상기 64QAM에 대한 스케일링부를 예로 들어 구현하면 도면 6과 같이 구성되며, 이는 1/sqrt(42)를 2528/16384로 근사한 결과이다.Accordingly, a multiplication operation of a value on a signal constellation including the scaling part and an arbitrary complex number may be implemented by scaling units 501 and 513 and a multiplier 503, as shown in FIG. As shown in 5 (a) and 5 (b), the same result is output regardless of whether the u scaling is performed first or later. The multipliers 503 and 513 may be implemented by bit shift logic operations and sum operations. In addition, since the scaling value is generally determined at each signal constellation point, the scaling value can be actually implemented by a bit shift logic operation and a sum operation. In general, the u 2 values of the scaling units for the signal constellation points QPSK, 16QAM, and 64QAM used in a wireless communication system are 1/2, 1/10, and 1/42, respectively. This is the result of approximating 1 / sqrt (42) to 2528/16384.

즉, 상기 LLR 계산을 위하여 수학식 15에 나타낸 바와 같이 변형된 유클리디언 거리를 계산하게 되면, 간단한 곱셈 연산과 덧셈 연산만을 수행하게 된다. That is, when the modified Euclidean distance is calculated as shown in Equation 15 for the LLR calculation, only a simple multiplication operation and an addition operation are performed.

그러면, 이하에서 상기 수학식 15를 이용하여 LLR을 생성하는 MIMO 복조기의 구성 및 동작 방법에 대해 살펴보기로 한다.Next, a configuration and operation method of a MIMO demodulator for generating an LLR using Equation 15 will be described below.

도 7은 본 발명에 따른 MIMO 시스템에의 수신기에서 MIMO 복호기의 상세한 블록 구성을 도시하고 있다.7 shows a detailed block diagram of a MIMO decoder in a receiver in a MIMO system according to the present invention.

상기 도 7에 도시된 바와 같이, 상기 MIMO 복조기는 전처리부(Preprocessor)(701), k-계층 제거부(kth layer Cancellation)(703), m-계층 후보 선택부(mth layer Candidate selection)(705), m계층 상관부(correlator for layer m)(707), k계층 상관부(correlator for layer k)(709), 상관 결과 합산 부(711), LLR 생성부(LLR Generation)(713)를 포함하여 구성된다.As illustrated in FIG. 7, the MIMO demodulator includes a preprocessor 701, a kth layer cancellation 703, and an m-layer candidate selection 705. ), a correlator for layer m 707, a k-layer correlator for layer k 709, a correlation result adder 711, and an LLR generation 713. It is configured by.

상기 전처리부(701)는 m 번째 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 상기 수학식 9에 나타낸 바와 같이 보상한 후 결합(yc ,m)하여 상기 k-계층 제거부(703)로 제공하고, k 번째 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 상기 수학식 9에 나타낸 바와 같이 보상한 후 결합(yc ,k)하여 상기 k계층 상관부(709)로 제공한다. 또한, 상기 전처리부(701)는 상기 수학식 10에 나타낸 바와 같이 m번째 전송계층의 채널 크기(CSIc ,m)를 구하여 상기 m-계층 후보 선택부(705)와 상기 k 계층 상관부(709)로 제공하고, 상기 수학식 11에 나타낸 바와 같이 상기 m번째 전송채널을 바탕으로 k번째 채널을 보상한 후 결합함으로써, 등가 채널(βc,m)을 계산하여 상기 k 계층 제거부(703)로 제공한다.The preprocessor 701 compensates the received signal using the m th transmission channel as shown in Equation 9 and combines (y c , m ) to provide the k-layer remover 703. The signal received using the k th transport channel is compensated as shown in Equation 9 and then combined (y c , k ) and provided to the k layer correlation unit 709. In addition, the preprocessor 701 obtains the channel sizes CSI c and m of the m th transmission layer, as shown in Equation 10, and then the m-layer candidate selector 705 and the k-layer correlation unit 709. ), And by compensating and combining the k-th channel based on the m-th transmission channel as shown in Equation 11, the equivalent layer (β c, m ) is calculated to calculate the k-layer removing unit 703. To provide.

상기 k-계층 제거부(703)는 상기 수학식 12과 같이 상기 전처리부(701)로부터의 보상된 수신신호(yc ,m)에서 k번째 전송계층의 성분을 제거한 후, 그 결과를 m-계층 후보 선택부(705)와 m계층 상관부(707)로 제공한다. 즉, 상기 k-계층 제거부(703)는 상기 보상된 수신신호(yc ,m)에서 k번째 전송계층에 대한 M개의 송신 심볼(xk)을 각각 제거한다. 여기서, 상기 M은 변조레벨(혹은 변조차수)을 나타낸다.The k-layer removing unit 703 removes a component of the k-th transmission layer from the compensated received signal y c , m from the preprocessor 701 as shown in Equation 12, and then m- The layer candidate selection unit 705 and the m layer correlation unit 707 are provided. That is, the k-layer removing unit 703 removes M transmission symbols x k for the k th transmission layer from the compensated received signals y c and m , respectively. Here, M represents a modulation level (or modulation order).

상기 m-계층 후보 선택부(705)는 상기 k-계층 제거부(703)로부터 제공된 상기 k번째 전송계층의 성분 제거 결과와 상기 전처리부(701)로부터 제공받은 채널 크기(CSIc ,m) 값을 바탕으로 슬라이싱(slicing)을 수행함으로써, 유클리디언 거리를 최소화시키는 m번째 전송계층의 심볼(xm)을 선택한다. 이때, 상기 m-계층 후보 선택부(705)는 상기 k번째 전송계층에 대한 M개의 송신 심볼(xk)에 대응되는 M개의 m번째 전송계층 심볼(xm)을 선택하고, 생성된 m번째 전송계층의 심볼(xm)들을 상기 m계층 상관부(707)로 제공한다.The m-layer candidate selector 705 may remove a component of the k-th transmission layer provided from the k-layer remover 703 and a channel size (CSI c , m ) value provided from the preprocessor 701. By slicing on the basis of this, the symbol (x m ) of the m th transmission layer that minimizes the Euclidean distance is selected. At this time, the m-layer candidate selector 705 selects M m-th transmission layer symbols (x m ) corresponding to M transmission symbols (x k ) for the k- th transmission layer, and generates the m-th The symbols x m of the transport layer are provided to the m layer correlation unit 707.

상기 m계층 상관부(707)는 상기 k-계층 제거부(703)로부터 제공된 결과값과 상기 m-계층 후보 선택부(705)에서 결정된 후보신호의 상관값을 구한 후, 하기 수학식 17에 나타낸 바와 같이 상기 m-계층 후보 선택부(705)에서 결정된 후보 신호 신호의 에너지에서 상기 상관값의 실수부분에 2배를 취한 값을 차감한다. 여기서, 상기 m계층 상관부(707)는 상기 k-계층 제거부(703)로부터 제공된 결과값을 입력 신호로 하는 상관 수신기(correlate receiver)의 동작과 동일한 출력을 갖는다.The m-layer correlator 707 obtains a correlation value between the result value provided from the k-layer remover 703 and the candidate signal determined by the m-layer candidate selector 705, and is represented by Equation 17 below. As described above, the value obtained by doubling the real part of the correlation value is subtracted from the energy of the candidate signal signal determined by the m-layer candidate selection unit 705. Here, the m-layer correlation unit 707 has the same output as the operation of a correlate receiver using the result value provided from the k-layer removal unit 703 as an input signal.

Figure 112008031688143-PAT00030
Figure 112008031688143-PAT00030

상기 k계층 상관부(709)는 상기 전처리부(701)로부터의 출력 수신 신호(yc ,k)와 k번째 전송계층의 신호의 상관값을 구한 후, 하기 수학식 18에 나타낸 바와 같이 상기 k번째 전송계층 신호의 에너지에서 상기 상관값의 실수부분에 2배를 취한 값을 차감한다.The k-layer correlation unit 709 obtains a correlation value between the output reception signal (y c , k ) from the preprocessor 701 and the signal of the k-th transmission layer, and then k as shown in Equation 18 below. The value obtained by doubling the real part of the correlation value from the energy of the first transmission layer signal is subtracted.

Figure 112008031688143-PAT00031
Figure 112008031688143-PAT00031

여기서, 상기 k계층 상관부(709)는 상기 전처리부(701)로부터의 출력 수신 신호(yc ,k)를 입력 신호로 하는 상관 수신기(correlate receiver)의 동작과 동일한 출력을 갖는다.Here, the k-layer correlation unit 709 has the same output as the operation of a correlate receiver using the output reception signals y c and k from the preprocessor 701 as input signals.

여기서, 상기 m계층 상관부(707)와 상기 k계층 상관부(709)는 입력되는 신호와 정형화된 신호 성좌점 상의 특정 점에 대하여 상관을 수행하기 때문에 상기 도 5 및 6에 나타낸 바와 같이 논리 연산과 덧셈으로 구현할 수 있다.In this case, the m-layer correlation unit 707 and the k-layer correlation unit 709 perform a correlation on the input signal and a specific point on the standardized signal constellation point, so that the logical operation as shown in FIGS. 5 and 6 is performed. It can be implemented with and addition.

상기 상관 결과 합산부(711)는 상기 m계층 상관부(707)와 상기 k계층 상관부(709)의 두 출력 값을 합하여 상기 LLR 생성부(713)로 제공한다. 이때, 상기 두 출력 값의 합은 상기 수학식 14에 나타낸 바와 같이 유클리디언 거리에서 두 수신 안테나에서의 수신 에너지를 제외한 값을 의미한다. The correlation result summing unit 711 adds the two output values of the m-layer correlation unit 707 and the k-layer correlation unit 709 to provide the LLR generator 713. In this case, the sum of the two output values means a value excluding the reception energy of the two reception antennas at the Euclidean distance as shown in Equation (14).

상기 LLR 생성부(713)는 상기 상관 결과 합산부(711)로부터 변형된 유클리디언 거리를 제공받아 각 계층별로 모든 후보 송신 심볼에 대해 특정 비트가 0 혹은 1일 경우의 최소 값을 갖는 변형된 유클리디언 거리를 검색한 후, 상기 수학식 3에 나타낸 바와 같은 최대 로그 맵(MAX-Log-MAP) 방식을 이용하여 상기 특정 비트에 대한 LLR 값을 생성한다.The LLR generator 713 receives the modified Euclidean distance from the adder 711 as a result of the correlation, and has a modified value having a minimum value when a specific bit is 0 or 1 for all candidate transmission symbols for each layer. After retrieving the Euclidean distance, the LLR value for the specific bit is generated using a maximum log map (MAX-Log-MAP) scheme as shown in Equation 3 above.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 MIMO 시스템의 수신기에서 LLR을 생성하는 절차를 도시하고 있다.8 illustrates a procedure of generating an LLR in a receiver of a MIMO system according to an embodiment of the present invention.

상기 도 8을 참조하면, 상기 수신기는 801단계에서 m번째 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 상기 수학식 9에 나타낸 바와 같이 보상한 후 결합(yc ,m)하고, 803단계에서 상기 수학식 10에 나타낸 바와 같이 m번째 전송계층의 채널 크기(CSIc ,m)를 구한 후, 805단계로 진행하여 상기 수학식 11에 나타낸 바와 같이 상기 m번째 전송채널을 바탕으로 k번째 채널을 보상한 후 결합함으로써, 등가 채널(βc,m)을 계산한다.Referring to FIG. 8, in step 801, the receiver compensates for a signal received using the mth transmission channel as shown in Equation 9, and then combines (y c , m ), and in step 803, the equation After calculating the channel size (CSI c , m ) of the m th transport layer as shown in 10, proceed to step 805 and compensates the k th channel based on the m th transport channel as shown in Equation (11). By combining, the equivalent channels β c, m are calculated.

이후, 상기 수신기는 807단계에서 상기 수학식 12과 같이 상기 보상 후 결합된 신호(yc ,m)에서 k번째 전송계층의 성분을 제거한다. 즉, 상기 수신기는 상기 보상된 수신신호(yc ,m)에서 k번째 전송계층에 대한 M개의 송신 심볼(xk)을 각각 제거하며, 이때 상기 M은 변조레벨(혹은 변조차수)을 나타낸다.Thereafter, in step 807, the receiver removes the component of the k th transmission layer from the combined signal y c , m after the compensation as in Equation 12. That is, the receiver removes M transmission symbols x k for the k th transmission layer from the compensated received signals y c and m , respectively, where M represents a modulation level (or modulation order).

이후, 상기 수신기는 809단계로 진행하여 상기 k번째 전송계층의 성분을 제거한 결과와 상기 채널 크기(CSIc ,m) 값을 바탕으로 슬라이싱(slicing)을 수행함으로써, k번째 전송계층의 심볼(xk)에 대해 최소 유클리디언 거리를 가지는 m번째 전송계층의 심볼(xm)을 선택한다. 여기서, 상기 수신기는 상기 k번째 전송계층에 대한 M개의 송신 심볼(xk)에 대응되는 M개의 m번째 전송계층 심볼(xm)을 선택한다.In operation 809, the receiver performs slicing on the basis of the result of removing the component of the k-th transmission layer and the channel size (CSI c , m ), whereby the symbol (x) of the k-th transmission layer is performed. For k ), select the symbol (x m ) of the m th transmission layer having the minimum Euclidean distance. Here, the receiver selects M m th transmission layer symbols x m corresponding to M transmit symbols x k for the k th transmission layer.

이후, 상기 수신기는 811단계에서 상기 k번째 전송계층과 m번째 전송계층 각각에 대한 상관을 수행한다. 다시 말해, 상기 수신기는 상기 k번째 전송계층의 성 분을 제거한 결과와 상기 선택된 m번째 전송계층 신호와의 상관값을 구한 후, 상기 수학식 17에 나타낸 바와 같이, 상기선택된 m번째 전송계층 신호의 에너지에서 상기 상관값의 실수부분에 2배를 취한 값을 차감한다. 그리고, 상기 수신기는 상기 801단계에서 보상 및 결합된 수신 신호(yc ,k)와 k번째 전송계층 신호의 상관값을 구한 후, 상기 수학식 18에 나타낸 바와 같이 상기 k번째 전송계층 신호의 에너지에서 상기 상관값의 실수부분에 2배를 취한 값을 차감한다.In step 811, the receiver performs correlation on each of the k th transmission layer and the m th transmission layer. In other words, the receiver obtains a correlation value between the result of removing the component of the kth transmission layer and the selected mth transmission layer signal, and then, as shown in Equation 17, the receiver of the selected mth transmission layer signal The energy is subtracted from twice the real part of the correlation value. In operation 801, the receiver obtains a correlation value between the compensated and combined received signal y c , k and the k th transmission layer signal, and then, as shown in Equation 18, the energy of the k th transmission layer signal is calculated. Subtracts the value of twice the real part of the correlation value.

이후, 상기 수신기는 813단계로 진행하여 상기 수학식 17 및 18을 통해 획득된 두 값을 합하여 변형된 유클리디언 거리를 계산한다. 즉, 상기 두 출력 값의 합은 상기 수학식 14에 나타낸 바와 같이 유클리디언 거리에서 두 수신 안테나에서의 수신 에너지를 제외한 값을 의미한다. Thereafter, the receiver proceeds to step 813 to calculate the modified Euclidean distance by summing two values obtained through Equations 17 and 18. That is, the sum of the two output values means a value excluding the reception energy of the two reception antennas at the Euclidean distance as shown in Equation (14).

이후, 상기 수신기는 815단계에서 각 계층별로 모든 후보 송신 심볼에 대해 특정 비트가 0 혹은 1일 경우의 최소 값을 갖는 변형된 유클리디언 거리를 검색한 후, 상기 수학식 3에 나타낸 바와 같은 최대 로그 맵(MAX-Log-MAP) 방식을 이용하여 상기 특정 비트에 대한 LLR 값을 생성하고, 본 발명에 따른 알고리즘을 종료한다.In step 815, the receiver searches for a modified Euclidean distance having a minimum value when a specific bit is 0 or 1 for all candidate transmission symbols for each layer, and then, as shown in Equation 3 above. The LLR value for the specific bit is generated using a log map (MAX-Log-MAP) method, and the algorithm according to the present invention is terminated.

상술한 바와 같이, 본 발명은 후보송신벡터를 구하기 위해 전처리 과정 및 k번째 전송계층의 성분 제거 과정을 수행하여 획득되는 값들, 즉 상기 수학식 9 내지 12에 나타낸 바와 같은 값들을 LLR 생성에 이용하여 변형된 유클리디언 거리를 계산한다. 상기 변형된 유클리디언 거리는 신호 성좌점 상의 값과 특정 입력값 간의 곱셈 연산으로 이루어짐으로써, 상기 신호 성좌점의 정규화 분포 특징에 따라 상기 신호 성좌점 상의 어느 한 점과 특정 입력값의 곱셈 연산은 덧셈의 형태로 변형시킬 수 있다. 즉, 본 발명에 따라 상기 LLR 계산을 위하여 상기 수학식 15에 나타낸 바와 같이 변형된 유클리디언 거리를 계산하게 되면, 간단한 곱셈 연산과 덧셈 연산만을 수행하게 된다. As described above, the present invention uses the values obtained by performing a preprocessing process and a component removing process of the kth transmission layer to obtain a candidate transmission vector, that is, the values as shown in Equations 9 to 12 by using LLR generation. Calculate the modified Euclidean distance. The modified Euclidean distance is a multiplication operation between a value on a signal constellation point and a specific input value, so that the multiplication operation of any one point on the signal constellation point and a specific input value is added according to a normalized distribution characteristic of the signal constellation point. It can be modified in the form of. That is, when the modified Euclidean distance is calculated as shown in Equation 15 for the LLR calculation according to the present invention, only a simple multiplication operation and an addition operation are performed.

하기 표 1은 종래 MML 방식과 본 발명에 따른 복잡도를 나타내고 있다.Table 1 below shows the complexity of the conventional MML scheme and the present invention.

ADDADD MULMUL 기존 기법Existing Technique 4836(292 + 4544)4836 (292 + 4544) 552(40+512)552 (40 + 512) 제안 기법Proposal Technique 1652(292 + 1360)1652 (292 + 1360) 40(40)40 (40)

상기 표 1에 나타낸 바와 같이, 종래의 MML 방식에서는 덧셈 연산이 4836번 수행되고 곱셈 연산이 552번 수행되는 반면, 본 발명과 같이 변형된 유클리디언 거리를 이용하게 되면, 덧셈 연산이 1652번 수행되고 곱셈 연산이 40번 수행됨을 알 수 있다. 즉, 본 발명은 종래 방식에 비해 연산에 필요한 복잡도를 현격하게 감소시킬 수 있다.As shown in Table 1, in the conventional MML method, the addition operation is performed 4836 times and the multiplication operation is performed 552 times, while using the modified Euclidean distance as in the present invention, the addition operation is performed 1652 times. It can be seen that the multiplication operation is performed 40 times. That is, the present invention can significantly reduce the complexity required for the calculation compared to the conventional method.

상술한 본 발명은 기존의 MML 알고리즘이 구현 방식과 마찬가지로 k와 m 전송계층의 역할을 바꾸어 동일하게 수행하거나 동일한 구조의 하드웨어 구성이 병렬로 구성할 수 있다.In the above-described present invention, the conventional MML algorithm may perform the same by changing the roles of the k and m transport layers as in the implementation method, or hardware configurations having the same structure may be configured in parallel.

한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능하다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Meanwhile, in the detailed description of the present invention, specific embodiments have been described, but various modifications may be made without departing from the scope of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined not only by the scope of the following claims, but also by the equivalents of the claims.

도 1은 MIMO 시스템에서 송신기의 블록 구성을 도시하는 도면,1 is a block diagram of a transmitter in a MIMO system;

도 2는 MIMO 시스템에서 수신기의 블록 구성을 도시하는 도면,2 is a block diagram of a receiver in a MIMO system;

도 3은 종래 기술에 따른 MIMO 시스템의 MML 수신기에서 MIMO 복호기의 상세한 블록 구성을 도시하는 도면,3 is a block diagram illustrating a detailed block configuration of a MIMO decoder in an MML receiver of a MIMO system according to the prior art;

도 4는 64QAM 신호 성좌점을 도시하는 도면,4 is a diagram illustrating a 64QAM signal constellation point;

도 5는 신호 성좌점 상의 점과 소정 값과의 곱을 계산하는 곱셈기를 도시하는 도면, 5 is a diagram showing a multiplier that calculates a product of a point on a signal constellation and a predetermined value;

도 6은 64QAM의 성상도에 대한 스케일부의 구성 예를 도시하는 도면,FIG. 6 is a diagram showing an example of the configuration of a scale part for constellations of 64QAM; FIG.

도 7은 본 발명에 따른 MIMO 시스템에의 수신기에서 MIMO 복호기의 상세한 블록 구성을 도시하는 도면, 및7 illustrates a detailed block configuration of a MIMO decoder in a receiver to a MIMO system according to the present invention; and

도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 MIMO 시스템의 수신기에서 LLR을 생성하는 절차를 도시하는 도면,8 is a diagram illustrating a procedure of generating an LLR in a receiver of a MIMO system according to an embodiment of the present invention;

Claims (8)

다중 안테나 통신시스템에서 로그 우도 율(LLR: Log Likelihood Ratio) 생성 장치에 있어서,An apparatus for generating a log likelihood ratio (LLR) in a multi-antenna communication system, MML(Modified Maximum Likelihood) 디코딩을 이용해서 각 전송채널에 대한 복수의 후보 송신 신호들을 추정하기 위한 후보신호 결정부와,A candidate signal determiner for estimating a plurality of candidate transmission signals for each transport channel using MML (Modified Maximum Likelihood) decoding; 상기 추정된 각 전송채널의 후보 송신 신호들을 바탕으로 상기 각 전송채널의 신호와 특정 입력값 간의 상관을 수행하여 변형된 유클리드 거리를 계산하는 상관부와,A correlator configured to calculate a modified Euclidean distance by performing correlation between the signals of each transport channel and a specific input value based on the estimated transmission signals of each transport channel; 상기 변형된 유클리드 거리들을 이용하여 LLR들을 계산하는 위한 LLR 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.And an LLR generator for calculating LLRs using the modified Euclidean distances. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 후보신호 결정부는,The candidate signal determiner, 제 2 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 보상한 후 결합하고, 상기 제 2 전송채널의 채널 크기를 구한 후, 상기 제 2 전송채널을 바탕으로 제 1 전송채널을 보상한 후 결합하여 등가 채널을 계산하는 전처리부와,Compensate for the received signal by using the second transport channel, combine, obtain the channel size of the second transport channel, compensate for the first transport channel based on the second transport channel, and combine to form an equivalent channel. A preprocessor to calculate, 상기 보상 후 결합된 수신 신호에서 제 1 전송채널의 성분을 제거하는 제 1 계층 제거부와,A first layer removing unit for removing a component of a first transmission channel from the combined received signal after the compensation; 상기 제 1 전송채널의 성분을 제거한 결과와 상기 채널 크기 값을 바탕으로 슬라이싱(slicing)을 수행하여 제 2 전송채널의 후보 신호를 선택하는 제 2 계층 후보 선택부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.And a second layer candidate selector configured to select a candidate signal of a second transport channel by slicing based on a result of removing the component of the first transport channel and the channel size value. 제 2항에 있어서,The method of claim 2, 상기 상관부는,The correlation unit, 상기 제 1 전송채널의 성분을 제거한 결과와 상기 선택된 제 2 전송채널의 후보 신호 간에 상관값을 구하여 하기 수학식 19와 같은 계산을 수행하는 제 2 계층 상관부와,A second hierarchical correlation unit which calculates a correlation value between the result of removing the component of the first transport channel and the candidate signal of the selected second transport channel and performs a calculation as shown in Equation 19 below; 상기 전처리부에서 상기 보상된 후 결합된 수신신호와 상기 제 1 전송채널의 신호 간에 상관값을 구하여 하기 수학식 20과 같은 계산을 수행하는 상기 제 2 계층 상관부와,The second hierarchical correlation unit which calculates a correlation value between the compensated received signal combined with the signal of the first transmission channel by the preprocessor and performs a calculation as shown in Equation 20 below; 상기 제 1 계층 상관기와 제 2 계층 상관기의 계산 결과를 합하여 변형된 유클리디언 거리를 계산하는 상관 결과 합산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.And a correlation result adder configured to calculate a modified Euclidean distance by adding the calculation results of the first layer correlator and the second layer correlator.
Figure 112008031688143-PAT00032
Figure 112008031688143-PAT00032
Figure 112008031688143-PAT00033
Figure 112008031688143-PAT00033
 여기서, CSIc,m과 CSIc,k는 각각 m 전송계층 혹은 k 전송계층에 대한 채널 크기를 의미하며, xk와 xm은 k 전송계층 혹은 m 전송계층의 송신심볼을 의미하며, yc,k와 yc ,m은 k 혹은 m 전송채널을 바탕으로 보상된 수신 신호를 의미함.Here, CSIc, m and CSIc, k denote channel sizes for the m transport layer or the k transport layer, respectively, and x k and x m denote transmission symbols of the k transport layer or the m transport layer, and y c, k And y c , m are the received signals compensated based on the k or m transmission channel. 제 1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 변형된 유클리디언 거리는 하기 수학식 21에 나타낸 바와 같이 유클리디언 거리에서 각 수신안테나를 통해 수신된 신호의 크기를 차감한 값인 것을 특징으로 하는 장치.Wherein the modified Euclidean distance is a value obtained by subtracting the magnitude of a signal received through each reception antenna at the Euclidean distance as shown in Equation 21 below.
Figure 112008031688143-PAT00034
Figure 112008031688143-PAT00034
 여기서, dM(y,x)는 변형된 유클리디언 거리를 의미하며, d(y,x)는 유클리디언 거리를 의미하며, yi는 i번째 수신 안테나를 통해 수신된 신호를 의미함.Here, d M (y, x) means the modified Euclidean distance, d (y, x) means the Euclidean distance, y i means the signal received through the i-th receiving antenna . 다중 안테나 통신시스템에서 로그 우도 율(LLR: Log Likelihood Ratio) 생성 방법에 있어서,In the Log Likelihood Ratio (LLR) generation method in a multi-antenna communication system, MML(Modified Maximum Likelihood) 디코딩을 이용해서 각 전송채널에 대한 복수의 후보 송신 신호들을 추정하는 과정과,Estimating a plurality of candidate transmission signals for each transport channel using MML (Modified Maximum Likelihood) decoding, 상기 추정된 각 전송채널의 후보 송신 신호들을 바탕으로 상기 각 전송채널의 신호와 특정 입력값 간의 상관을 수행하여 변형된 유클리드 거리를 계산하는 과정과,Calculating a modified Euclidean distance by performing a correlation between a signal of each transport channel and a specific input value based on the estimated transmission signals of each transport channel; 상기 변형된 유클리드 거리들을 이용하여 LLR들을 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.Calculating LLRs using the modified Euclidean distances. 제 5항에 있어서,The method of claim 5, 상기 복수의 후보 송신 신호들을 추정하는 과정은,Estimating the plurality of candidate transmission signals, 제 2 전송채널을 이용하여 수신된 신호를 보상한 후 결합하고, 상기 제 2 전송채널의 채널 크기를 구하는 과정과, Compensating and combining the received signals using a second transport channel, and obtaining a channel size of the second transport channel; 상기 제 2 전송채널을 바탕으로 제 1 전송채널을 보상한 후 결합하여 등가 채널을 계산하는 과정과,Calculating an equivalent channel by compensating and combining the first transport channel based on the second transport channel; 상기 보상 후 결합된 수신 신호에서 제 1 전송채널의 성분을 제거하는 과정과,Removing components of the first transmission channel from the combined received signal after the compensation; 상기 제 1 전송채널의 성분을 제거한 결과와 상기 채널 크기 값을 바탕으로 슬라이싱(slicing)을 수행하여 제 2 전송채널의 후보 신호를 선택하는 과정을 포함 하는 것을 특징으로 하는 방법.And selecting a candidate signal of the second transport channel by performing slicing based on the result of removing the component of the first transport channel and the channel size value. 제 6항에 있어서,The method of claim 6, 상기 변형된 유클리드 거리를 계산하는 과정은,The process of calculating the modified Euclidean distance, 상기 제 1 전송채널의 성분을 제거한 결과와 상기 선택된 제 2 전송채널의 후보 신호 간에 상관값을 구하여 하기 수학식 22와 같은 계산을 수행하는 과정과,Calculating a correlation value between a result of removing the component of the first transport channel and a candidate signal of the selected second transport channel and performing a calculation as shown in Equation 22 below; 상기 보상된 후 결합된 수신신호와 상기 제 1 전송채널의 신호 간에 상관값을 구하여 하기 수학식 23과 같은 계산을 수행하는 과정과,Performing a calculation as shown in Equation 23 by obtaining a correlation value between the compensated received signal and the signal of the first transmission channel after the compensation; 상기 제 1 계층 상관기와 제 2 계층 상관기의 계산 결과를 합하여 변형된 유클리디언 거리를 계산하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.And calculating the modified Euclidean distance by adding the calculation results of the first and second hierarchical correlators.
Figure 112008031688143-PAT00035
Figure 112008031688143-PAT00035
Figure 112008031688143-PAT00036
Figure 112008031688143-PAT00036
 여기서, CSIc,m과 CSIc,k는 각각 m 전송계층 혹은 k 전송계층에 대한 채널 크기를 의미하며, xk와 xm은 k 전송계층 혹은 m 전송계층의 송신심볼을 의미하며, yc,k와 yc ,m은 k 혹은 m 전송채널을 바탕으로 보상된 수신 신호를 의미함.Here, CSIc, m and CSIc, k denote channel sizes for the m transport layer or the k transport layer, respectively, and x k and x m denote transmission symbols of the k transport layer or the m transport layer, and y c, k And y c , m are the received signals compensated based on the k or m transmission channel. 제 5항에 있어서,The method of claim 5, 상기 변형된 유클리디언 거리는 하기 수학식 24에 나타낸 바와 같이 유클리디언 거리에서 각 수신안테나를 통해 수신된 신호의 크기를 차감한 값인 것을 특징으로 하는 방법.The modified Euclidean distance is a value obtained by subtracting the magnitude of a signal received through each reception antenna at the Euclidean distance as shown in Equation (24).
Figure 112008031688143-PAT00037
Figure 112008031688143-PAT00037
 여기서, dM(y,x)는 변형된 유클리디언 거리를 의미하며, d(y,x)는 유클리디언 거리를 의미하며, yi는 i번째 수신 안테나를 통해 수신된 신호를 의미함.Here, d M (y, x) means the modified Euclidean distance, d (y, x) means the Euclidean distance, y i means the signal received through the i-th receiving antenna .
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