KR20110088568A - 업링크 수신기에 대한 감소된 복잡도 채널 추정 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 채널 추정을 위한 감소된 복잡도 최소 평균 제곱 오차(MMSE) 기법으로 일컬어지는 LTE eNodeB 수신기 채널 추정 기법을 제안한다. 본 발명의 가정, 추정 및 수정된 계산으로부터, 본 발명은, 감소된 복잡도 MMSE 행렬 및 이전에 계산된 LS 채널 추정치를 사용하여 RS의 정확한 채널 추정치를 생성하는 수학식 1과 같이 감소된 복잡도 MMSE 행렬 및 이전에 계산된 LS 채널 추정치 HLS를 사용하여 RS의 정확한 채널 추정치를 생성한다. 본 발명의 제2 양태로서, SNR이 실제 채널 SNR의 -3 dB 내에서 추정되는 것이 바람직하다. 본 발명의 제3 양태로서, RS 채널로부터의 데이터 채널 보간의 적응적인 방법이 본 발명에서 제안된다.

Description

업링크 수신기에 대한 감소된 복잡도 채널 추정{REDUCED COMPLEXITY CHANNEL ESTIMATION FOR UPLINK RECEIVER}
[우선권]
본 출원은 2008년 11월 13일에 출원된 미국 임시 특허 출원 제61/114,346호, 2008년 12월 15일에 출원된 미국 임시 특허 출원 제61/122,553호 및 2009년 2월 11일에 출원된 미국 임시 특허 출원 제61/151,644호와 관련되고, 35 U.S.C.§119(e)에 의거하여 이러한 선출원에 대한 우선권이 주장된다. 상기 임시 특허 출원은 또한 본 특허 출원에 참고 문헌으로서 포함된다.
본 출원은 일반적으로 무선 통신 기법과 관련되고, 구체적으로는 채널 추정의 정확도를 높이고 감소된 복잡도(reduced complexity) 채널 추정을 사용하여 시스템에 대한 오버헤드(overhead)를 감소시킴으로써 사용자 장비 접속성을 개선하는 것과 관련된다.
IP 기반 이동 시스템은 무선 통신 시스템 상의 적어도 하나의 이동 노드를 포함한다. "이동 노드"는 특정한 시스템 공급자들에 의해 채택된 명명법에 따라 종종 사용자 장비, 이동 유닛, 이동 단말기, 이동 장치, 또는 유사한 명칭으로 일컬어진다. 시스템 상의 다양한 컴포넌트들은 임의의 특정한 네트워크 구성 또는 통신 시스템에서 사용되는 명명법에 따라 상이한 명칭들로 불릴 수 있다.
예컨대, "이동 노드" 또는 "사용자 장치"는 무선 네트워크에 대한 케이블 접속{예컨대 전화선("꼬인 쌍선(twisted pair)"), 이더넷 케이블 및 광학 케이블 등}뿐만 아니라, 인터넷 액세스, 이메일 및 메시징(messaging) 서비스 등과 같은 다양한 특징들 및 기능을 갖는 이동 단말기("휴대 전화")의 다양한 형식들 및 모델들에 의해 경험될 수 있는 바와 같은, 셀룰러(cellular) 네트워크에 대한 직접적인 무선 접속을 갖는 PC를 포괄한다. "이동 노드"라는 용어는 또한 이동 통신 유닛(예컨대 이동 단말기, "스마트폰", 무선 접속을 갖는 랩톱 PC와 같은 이동형 장치들)을 포함한다.
사용자 장비 또는 이동 노드들은 액세스 포인트로부터 송신되는 신호들의 업링크(uplink) 방향에 있는 신호들의 수신기들이며, 이러한 구성에서 액세스 포인트는 송신기라고 불린다. 송신기 또는 수신기와 같은 용어들은 한정적으로 정의되는 것이 아니라, 네트워크 상에 위치하는 다양한 이동 통신 유닛들 또는 송신 장치들을 포함할 수 있다. 또한, "수신기" 및 "송신기"라는 단어들은 통신이 어느 방향으로 송신 또는 수신되고 있는지에 따라 "액세스 포인트(AP)", "기지국", 또는 "사용자 장비"라고 일컬어질 수 있다. 예컨대, 다운링크(downlink) 환경들에 대해 액세스 포인트(AP) 또는 기지국(eNodeB 또는 eNB)은 송신기이고 사용자 장비는 수신기이며, 반면 업링크 환경들에 대해 액세스 포인트(AP) 또는 기지국(eNodeB 또는 eNB)은 수신기이고 사용자 장비는 송신기이다.
정확한 채널 추정은 LTE 무선 시스템 상에서 이동 노드(또는 사용자 장비)로부터 기지국(또는 액세스 포인트)으로의 송신을 지원하는 업링크 통신 링크 상에서 양호한 용량 및 처리량 성능을 달성하고 접속을 유지하는 데 필수적이다. 이동 노드 또는 사용자 장비가 액세스 포인트(송신기)에 대해 고속으로 이동하고 있는 경우, 공지된 채널 추정 방법들은 시스템 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 두 가지 주요한 결점을 갖는다. 첫째로, 공지된 채널 추정 방법들{예컨대 최소 평균 제곱 오차(Minimum Mean Squared Error; MMSE) 기반 추정}은 사용자 장비(또는 이동 노드)가 고속으로 이동하는 경우 부정확한 것으로 드러난다. 둘째로, 공지된 채널 추정 방정식들은 계산 집약적이며, 이는 불필요하게 시스템 자원들을 소모하고, 시스템 오버헤드를 증가시키며, 채널 추정을 완료하는데 필요한 시간을 증가시킨다. 따라서, 높은 이동도(mobility) 및/또는 높은 채널 주파수들에서 양호한 용량/처리량 성능을 실현하기 위해, 채널 추정 부정확성에 기인하는 성능 저하 문제들에 대처할 필요가 있으며, 또한 채널 추정 알고리즘들의 복잡도를 감소시킬 필요가 있다.
최소 평균 제곱 오차(MMSE) 기반 채널 추정기는 채널 추정치의 평균 제곱 오차를 최소화하기 위해 채널 조건들의 2차 통계를 활용한다. 그 바탕에 놓인 가정은 시간 영역 채널 벡터가 가우시안(Gaussian)이고 채널 잡음과 상관되지 않는다는 것이다. 선형 MMSE 채널 추정치는 아래와 같이 주어진다.
Figure pct00001
여기서 RHH=E[HH*]는 주파수 영역 채널 상관 행렬이고, H는 주파수 영역 채널 응답이며, *는 켤레 전치(conjugate transpose)를 나타낸다.
x는 공지된 파일럿(pilot) 또는 공지된 참조 부호(Reference Symbol; RS) 시퀀스를 포함하는 벡터이다.
Figure pct00002
는 채널 잡음의 분산(variance)이다.
Figure pct00003
는 채널의 최소 제곱(Least Square; LS) 추정치이고, y는 RS 부호들의 수신된 벡터이다.
MMSE 추정기는 그 자체로 LS 채널 추정기들보다 훨씬 더 나은 성능을 발휘하는데, 특히 사용자 장비의 낮은 속도와 같은 낮은 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 시나리오들 하에서 그러하다. 그러나, MMSE 추정기의 주요한 단점은 이것의 높은 계산 복잡도이며, 이는 전체 MMSE 방정식을 푸는 것에서 오는 시스템 자원 소모의 증가 및 시스템 오버헤드의 증가에 기인한다.
수학식 1에서, X는 UE에 의해 송신되는 공지된 참조 신호(RS) 시퀀스를 나타낸다. LTE 표준에서, 시퀀스 호핑(hopping) 및 그룹 호핑은 업링크 RS 시퀀스에 대해 허용됨에 주목해야 한다. 시퀀스/그룹 호핑이 가능한 경우, 상기 MMSE 방정식은 매 슬롯(0.5 msec)마다 두 개의 행렬 역변환이 수행될 것을 필요로 할 것이다. 임의의 사용자에 대해 하나의 RB 할당이 이루어는 경우 행렬 크기는 12x12이고, 한편으로 한 명의 사용자에게 모든 48개의 RB 할당이 이루어지는 경우 행렬 크기는 576x576이다. 이러한 실시간 행렬 역변환은 실제 구현시에 계산 집약적이며, 이러한 MMSE 방정식은 사용자 장비(또는 이동 노드)가 더 높은 속도로 이동하는 경우에 부정확한 것으로 드러난다.
신호 대 잡음비(Signal-to-Noise Ratio; SNR) 추정은 일부의 환경들에서 eNodeB 수신기에서의 필수적인 처리 단계이며, SNR의 과소 추정이 존재하는 경우 시스템 성능이 저하됨에 또한 주목해야 한다. 그러므로, 시스템 성능을 향상시키고 시스템 파라미터들의 열화를 최소화하기 위한 특정한 채널 추정 절차들에서 사용하기 위해 SNR을 정확하게 추정해야 할 필요가 존재한다.
채널 추정 방법들은 또한 보간(interpolation)을 사용하고, 보간을 위한 몇몇의 접근법들(예컨대 선형 보간, 이중 선형(bilinear) 보간, 또는 2차(quadratic) 보간 등)은 특정한 환경들에서 만족스러운 결과를 제공하지 않는다는 것에 또한 주목해야 한다. 보간에 대한 이러한 접근법들은 정적이고, 동일한 접근법이 모든 UE 이동도에 대해 일반적으로 사용되며, 그러므로 특정한 상황들에 대해 최적의 SNR 대 SER(Symbol Error Rate) 성능을 제공하지 않는다.
본 발명은 채널 추정을 위한 감소된 복잡도 최소 평균 제곱 오차(MMSE) 기법으로 일컬어지는 LTE eNodeB 수신기 채널 추정 기법을 제안한다. 이 기법은 훨씬 감소한 구현 복잡도(하드웨어/계산 복잡도)로 MMSE 채널 추정에 필적하는 채널 추정/복조 성능을 제공한다.
공지된 시스템 성능 속성들 및 시스템 성능 파라미터들에 기초하여 몇몇의 주요 가정들을 함으로써 감소된 복잡도 MMSE 방정식이 아래와 같이 도출된다. (1) (XX*)-1 항을 그것의 기대값 E{(XX*)-1}로 치환한다. (2) 신호 성상(signal constellation)이 RS 부호 내의 모든 부반송파(subcarrier)들 상에서 동일하고 모든 성상점들 상에서 동일한 확률을 갖는다(
Figure pct00004
, I는 단위 행렬). (3) 평균
Figure pct00005
, 항
Figure pct00006
, 항
Figure pct00007
로 정의한다(여기서 β는 신호 성상에만 의존하는 상수임). (4) QPSK 성상에 대해 β=1, 16 QAM 성상에 대해 β=0.5294, 64-QAM 송신에 대해 β=0.3724이다. (5) LTE 업링크 송신에 대해, RHH 행렬은 부반송파 간격 및 채널의 r.m.s 지연 확산(delay spread)에만 의존한다. (6) 상이한 SNR 추정치가 수신될 때까지 동일한 행렬이 몇몇의 서브프레임(subframe)들에 대해 사용될 수 있다(시퀀스 및 그룹 호핑이 가능한 경우라 하더라도). (7) LTE 업링크 RS 패턴에 대한 채널 자기 상관(autocorrelation)의 생성에 있어서의 단순함을 활용한다. (8) 지수적으로 감쇠하는 전력 지연 프로파일(power delay profile)(채널 전력 프로파일에 대해 널리 인정되는 산업 표준임)을 가정한다. (9) 도플러(Doppler) 확산에 대한 제익스(Jakes) 스펙트럼을 가정한다. (10) LTE 업링크 RS 패턴에 대해, RS 패턴 사이의 시간 상관 함수는 1이다(이는 모든 참조 부호가 동일한 OFDM 부호 내에 있다는 사실에 기인함). (11) RHH의 생성에 있어서 r.m.s 지연 확산에 대해 2 μsec의 값을 가정한다(이는 채널 추정치의 정확도가 r.m.s 지연 확산값에 지나치게 민감하지 않음을 나타내는 시뮬레이션 결과들에 기초함). (12) 매 슬롯(0.5 msec의 지속 시간)에 있어서 추정치
Figure pct00008
이다(여기서 y는 RS 부호의 수신된 벡터이고, x는 UL RS 부호 내의 공지된 송신된 CAZAC 시퀀스의 벡터임). (13) 사용자 장비가 연속적으로 송신중인 경우에 이전의 슬롯들 또는 서브프레임들로부터 SNR 추정치를 취득하거나, 불연속적인 송신의 경우에 채널 추정치 를 사용하여 SNR을 추정한다. (14) β(QPSK에 대해 1, 16-QAM에 대해 0.5294, 64-QAM에 대해 0.3724), SNR 추정치 및 RHH에 대해 공지된 값들을 사용한다.
이러한 가정들, 추정들 및 수정된 계산들로부터, 본 발명은 아래와 같이 감소된 복잡도 MMSE 행렬 및 이전에 계산된 LS 채널 추정치
Figure pct00010
를 사용하여 RS의 정확한 채널 추정치를 생성한다.
Figure pct00011
RS의 MMSE 추정치로부터, 선형 보간을 사용하여 데이터 채널 추정치가 생성될 수 있다. 본 발명은 모든 유형의 페이딩(fading) 시나리오들 하에서 LTE SC-FDMA 업링크 내의 부정확한 채널 추정치에 기인하는 SNR 열화의 문제에 대처한다. 또한, 본 발명은 LTE 업링크 수신기와 관련된 채널 추정 문제들에 대한 해결책을 제공한다. 이러한 채널 추정 방법으로, 모든 유형의 페이딩 채널 시나리오들 하에서 양호한 복조 성능이 유지된다. 더욱이, 이 방법의 복잡도는 MMSE 기법보다 상당히 낮으며, 따라서 이는 LTE 소프트웨어 릴리스(release)를 위한 기지국(eNodeB) 하드웨어에서 용이하게 구현될 수 있다.
본 발명의 제2 양태로서, 신호 대 잡음비(SNR) 추정은 감소된 복잡도 MMSE(Reduced Complexity Minimum Mean Squared Error; RC-MMSE) 채널 추정과 함께 사용하기 위한 eNodeB 수신기에서의 필수적인 처리 단계임에 주목한다. 본 발명(감소된 복잡도 MMSE 채널 추정) 기법의 성능은 추정된 SNR에 대한 소정의 민감도를 갖는다. 복조 SER 대 실제 SNR이 ±3 dB 이내의 SNR 추정 오차들에 대해 결정되었다. SNR의 과대 추정은 약간 더 나은 성능을 초래하는 반면 SNR의 과소 추정은 더 나쁜 성능을 초래함에 주목해야 한다. 성능 열화를 제한하기 위해, SNR이 실제 채널 SNR의 -3 dB 이내에서 추정되는 것이 바람직하다. 본 발명의 제3 양태로서, RS 신호에 기초한 데이터 채널 보간의 적응적인 방법이 본 발명에서 제안된다.
본 출원의 실시예들이 이제 첨부된 도면들을 참조하여 예시로서만 기술될 것이다.
도 1은 본 발명을 사용하는 통신 시스템의 블록도.
도 2는 LTE 송신에 있어서 셀룰러 스펙트럼에 할당되는 블록들을 도시하는 도면.
본 발명을 사용하는 시스템의 예시적인 컴포넌트들은 도 1에 도시된 바와 같은 기지국(1000) 및 이동국(1002)을 포함한다. 기지국(1000)은 이동국(1002) 내의 무선 인터페이스(1006)와의 무선 링크를 통해 무선으로 통신하기 위한 무선 인터페이스(1004)를 포함한다. 기지국(1000)은 기지국의 작업들을 수행하도록 기지국(1000) 내의 하나 이상의 중앙 처리 유닛(CPU)(1010) 상에서 실행될 수 있는 소프트웨어(1008)를 포함한다. CPU(들)(1010)은 메모리(1012)에 접속된다. 소프트웨어(1008)는 스케줄러(scheduler) 및 다른 소프트웨어 모듈들을 포함할 수 있다. 기지국(1000)은 또한 백홀(backhaul) 정보 및/또는 조정(coordination) 정보와 같은 정보를 다른 기지국과 통신하기 위한 기지국간 인터페이스(1014)를 포함한다.
유사하게, 이동국(1002)은 메모리(1020)에 접속되는 하나 이상의 CPU(1018) 상에서 실행될 수 있는 소프트웨어(1016)를 포함한다. 소프트웨어(1016)는 이동국(1002)의 작업들을 수행하도록 실행될 수 있다. 이러한 소프트웨어(1008 및 1016)의 명령어들은 CPU들 또는 다른 유형의 프로세서들 상에서 실행되도록 로딩(load)될 수 있다. 프로세서는 마이크로프로세서(microprocessor), 마이크로컨트롤러(microcontroller), 프로세서 모듈 또는 서브시스템(하나 이상의 마이크로프로세서 또는 마이크로컨트롤러를 포함함), 또는 다른 제어 또는 컴퓨팅 장치들을 포함할 수 있다. "프로세서"는 단일 컴포넌트 또는 복수의 컴포넌트를 지칭할 수 있다.
(소프트웨어의) 데이터 및 명령어들은 하나 이상의 컴퓨터 판독가능한 또는 컴퓨터 사용가능한 저장 매체로서 구현되는 각각의 저장 장치들에 저장된다. 저장 매체는 DRAM(Dynamic Random Access Memory) 또는 SRAM(Static Random Access Memory), EPROM(Erasable and Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable and Programmable Read-Only Memory) 및 플래시(flash) 메모리와 같은 반도체 메모리 장치, 고정식, 플로피(floppy) 및 착탈식 디스크와 같은 자기 디스크, 테이프를 포함하는 다른 자기 매체, 및 CD(Compact Disk) 또는 DVD(Digital Video Disk)와 같은 광학 매체를 포함하는 상이한 형태의 메모리를 포함한다.
프레임 신호 구조 내의 순방향 또는 업링크에서 주기적으로 방송되는 지시자 신호에 기초하여 채널이 추정된다. 이러한 실시예에서, 이동국(1002)은 송신으로부터 수신되는 대로 지시자 채널 신호를 수신할 것이다. 이동국(1002)은 또한 액세스 단말기로 일컬어질 수 있다. 이동국(1002)은 채널 추정 계산들을 수행할 수 있거나, 또는 수행되는 채널 추정 프로토콜들에 기초하여 기지국(1000)에 피드백을 제공할 수 있는데, 이 경우 기지국이 채널 추정 계산을 수행할 것이다.
채널 추정치로부터, 기지국(1000) 또는 이동국(1002)은 이동국(1002)이 어떻게 서비스되고 있는지를 결정할 것이고, 기지국(1000)은 이동국(1002)이 통신 채널을 모니터링할 필요가 있을지 여부에 관한 결정을 내릴 수 있다. 기지국(1000)은 또한 채널 추정 계산에 기초하여 기지국(1000)으로부터 송신될 통신들을 스케줄링할 수 있다. 기지국(1000)은 또한 간섭 및 중첩 빔(overlapping beam) 상황들을 방지하도록 사용자들을 스케줄링할 수 있다.
최소 평균 제곱 오차(MMSE) 기반 채널 추정기는 채널 추정치의 평균 제곱 오차를 최소화하기 위해 채널 조건들의 2차 통계를 활용한다. 그 바탕에 놓인 가정은 시간 영역 채널 벡터가 가우시안이고 채널 잡음과 상관되지 않는다는 것이다. 선형 MMSE 채널 추정치는 아래와 같이 주어진다.
Figure pct00012
여기서 RHH=E[HH*]는 주파수 영역 채널 상관 행렬이고, H는 주파수 영역 채널 응답이며, *는 켤레 전치를 나타낸다.
x는 공지된 파일럿 또는 공지된 참조 부호(RS) 시퀀스를 포함하는 벡터이다.
Figure pct00013
는 채널 잡음의 분산이다.
Figure pct00014
는 채널의 최소 제곱(LS) 추정치이고, y는 RS 부호들의 수신된 벡터이다.
MMSE 추정기는 그 자체로 LS 채널 추정기들보다 훨씬 더 나은 성능을 발휘하는데, 특히 낮은 SNR 시나리오들 하에서 그러하다. 그러나, MMSE 추정기의 주요한 단점은 이것의 높은 계산 복잡도이며, 이는 전체 MMSE 방정식을 푸는 것에서 오는 시스템 자원 소모의 증가 및 시스템 오버헤드의 증가에 기인한다.
MMSE 방정식에서, X는 UE에 의해 송신되는 공지된 참조 신호(RS) 시퀀스를 나타낸다. LTE 표준 시스템에서, 시퀀스 호핑 및 그룹 호핑은 업링크 RS 시퀀스에 대해 허용됨에 주목해야 하고, 시퀀스/그룹 호핑이 가능한 경우 상술한 MMSE 방정식은 매 슬롯(0.5 msec)마다 두 개의 행렬 역변환들이 수행될 것을 필요로 할 것이다. 임의의 사용자에 대해 하나의 RB 할당이 이루어는 경우, 행렬 크기는 12x12이고, 한편으로 한 명의 사용자에게 모든 48개의 RB 할당이 이루어지는 경우, 행렬 크기는 576x576이다. 이러한 실시간 행렬 역변환들은 실제 구현시에 계산 집약적이다. 두 번째로 주목할 점은 사용자 장비(또는 이동 노드)가 더 높은 속도로 이동하는 경우에 이러한 MMSE 방정식이 부정확한 것으로 드러난다는 점이다.
아래와 같이 제안되는 방법에 의해 상술한 MMSE 기법의 복잡도가 다소 감소될 수 있다. (1) (XX*)-1 항을 그것의 기대값 E{(XX*)-1}로 치환한다. (2) 신호 성상이 RS 부호 내의 모든 부반송파들 상에서 동일하고 모든 성상점들 상에서 동일한 확률을 갖는다(
Figure pct00015
, I는 단위 행렬). (3) 평균
Figure pct00016
, 항
Figure pct00017
, 항
Figure pct00018
로 정의한다(여기서 β는 신호 성상에만 의존하는 상수임). (4) QPSK 성상에 대해 β=1, 16 QAM 성상에 대해 β=0.5294, 64-QAM 송신에 대해 β=0.3724이다. (5) LTE 업링크 송신에 대해, RHH 행렬은 부반송파 간격 및 채널의 r.m.s 지연 확산에만 의존한다.
이러한 가정들로부터, MMSE 채널 추정 방정식은 아래와 같이 축소될 수 있다.
Figure pct00019
수학식 2와 같은 구현예의 장점은 계산될 역변환이 하나뿐이고 그 행렬이 상수값들을 포함한다는 점이다. 상이한 SNR 추정치가 수신될 때까지 동일한 행렬이 몇몇의 서브프레임들에 대해 사용될 수 있다(시퀀스 및 그룹 호핑이 가능한 경우라 하더라도).
LTE 업링크 RS 패턴의 채널 자기 상관의 생성에 있어서의 단순함을 활용함으로써 복잡도가 더 감소될 수 있다. 시간-주파수 OFDM 격자에 대한 채널 자기 상관은 주파수 상관 함수와 채널 상관 함수의 곱으로 기재될 수 있다.
Figure pct00020
여기서 rf 및 rl은 주파수 상관 함수 및 시간 상관 함수를 나타내고, k는 부반송파 번호를 나타내며, l은 부호 시간 인덱스를 나타낸다.
지수적으로 감쇠하는 전력 지연 프로파일(채널 전력 프로파일에 대해 널리 인정되는 산업 표준임)을 가정함으로써, 주파수 상관 함수들이 다음과 같이 기재될 수 있다.
Figure pct00021
여기서 1/T는 부반송파 간격(LTE의 경우 15 kHz임)이고, τrms는 채널의 r.m.s 지연 확산이다.
도플러 확산에 대한 제익스 스펙트럼(Jakes spectrum)을 가정함으로써, 시간 상관 함수는 아래와 같이 기재될 수 있다.
Figure pct00022
여기서 J0는 1차 및 제1종 베셀(Bessel) 함수이고, fmax는 최대 도플러 확산이며, Ts는 OFDM 부호 지속 시간이다.
LTE 업링크 RS 패턴에 대해, RS 패턴 사이의 시간 상관 함수는 1이다. 이는 모든 참조 부호들이 동일한 OFDM 부호 내에 있다는 사실에 기인한다. 따라서, 수학식 3의 채널 자기 상관은 아래와 같이 기재될 수 있다.
Figure pct00023
LTE 업링크 수신기에 대한 감소된 복잡도 MMSE 채널 추정을 위한 절차는 아래와 같다. 본 발명은 채널 추정을 위해 메모리 내의 모든 RB 할당들(1, 2, 3, 4, …, NRB)에 대해 수학식 6 및 4에 따라 RHH를 생성하고 저장한다. RHH의 생성에 있어서 r.m.s 지연 확산에 대해 2 μsec의 값을 가정하는 것이 안전하다. 시뮬레이션은 채널 추정치의 정확도가 r.m.s 지연 확산값에 지나치게 민감하지 않음을 나타낸다. 이는 여러 크기(12x12, 24x24, …, 576x576)의 행렬들의 저장을 의미할 것이다. 이는 일회성 이벤트이고 다시 반복될 필요가 없다. 저장이 문제가 되는 경우, 이는 실시간으로 생성될 수 있지만 이렇게 하는 것은 계산 자원들을 효율적으로 사용하는 것이 아니다.
매 슬롯(0.5 msec의 지속 시간)에 있어서, 추정치
Figure pct00024
인데, 여기서 y는 RS 부호들의 수신된 벡터이고, x는 UL RS 부호 내의 공지된 송신된 CAZAC(constant amplitude zero autocorrelation) 시퀀스의 벡터이다. RS 그룹 및 시퀀스 호핑이 불가능한 경우, X의 내용들은 그 사용자에 대해 동일하게 유지된다. RS 그룹 및 시퀀스 호핑이 가능한 경우, X의 내용들은 매 슬롯 또는 서브프레임에서 변화할 수 있다.
UE가 연속적으로 송신중인 경우에 본 발명은 이전의 슬롯 또는 서브프레임으로부터 SNR 추정치를 취득하거나, 불연속적인 송신의 경우에 채널 추정치
Figure pct00025
를 사용하여 SNR의 추정치를 취득한다.
β(QPSK에 대해 1, 16-QAM에 대해 0.5294, 64-QAM에 대해 0.3724), SNR 추정치 및 RHH에 대해 공지된 값들을 사용하여, 감소된 복잡도 MMSE 행렬을 아래와 같이 생성한다.
Figure pct00026
본 발명은 아래와 같이 반복되는 수학식 2에서와 같이 감소된 복잡도 MMSE 행렬 및 이전에 계산된 LS 채널 추정치
Figure pct00027
를 사용하여 RS의 정확한 채널 추정치를 생성한다.
Figure pct00028
본 발명에서 제공되는 RS의 MMSE 추정치로부터, 선형 보간을 사용하여 데이터 채널 추정치가 생성될 수 있다.
시뮬레이션 결과가 아래의 차트 1 내지 차트 10에 도시된다. 여기서, (1) 3 km/hr, 60 km/hr, 120 km/hr 및 350 km/hr의 UE 이동도로 QPSK, 16QAM, 64QAM 변조들에 대해 채널 추정 및 복조 성능이 변화되었다. (2) 수신기는 eNodeB에서 단일 안테나로 이루어진다. (3) 코딩되지 않은 변조 SER(symbol error rate) 대 SNR이 도시된다. (4) 3 km/hr, 60 km/hr, 120 km/hr 및 350 km/hr에서의 최대 도플러 확산이 각각 5 Hz, 100 Hz, 200 Hz 및 600 Hz가 되도록 2 GHz의 반송 주파수가 가정된다. (5) 두 개의 수신기 안테나들, 터보 코드(turbo code) 및 인터리빙(interleaving)을 사용하여, BER 대 SNR에 대해 대략 10 dB의 추가적인 성능 이득(코드 속도(code rate) 및 채널에 좌우됨)이 예상된다. (6) 시뮬레이션 결과들에서 복조를 위한 데이터 채널에 대해 RS 채널 추정치가 직접 적용된다.
차트 1 내지 차트 4는 아래와 같이 QPSK 복조 성능 비교를 제공한다.
Figure pct00029
< 차트 1: QPSK 변조 및 3 km/hr의 UE 이동도에 대한 SER 대 SNR >
Figure pct00030
< 차트 2: QPSK 변조 및 60 km/hr의 UE 이동도에 대한 SER 대 SNR >
Figure pct00031
< 차트 3: QPSK 변조 및 120 km/hr의 UE 이동도에 대한 SER 대 SNR >
Figure pct00032
< 차트 4: QPSK 변조 및 350 km/hr의 UE 이동도에 대한 SER 대 SNR >
차트 5 내지 차트 7은 아래와 같이 16QAM 복조 성능 비교를 제공한다.
Figure pct00033
< 차트 5: 16QAM 변조 및 3 km/hr의 UE 이동도에 대한 SER 대 SNR >
Figure pct00034
< 차트 6: 16QAM 변조 및 60 km/hr의 UE 이동도에 대한 SER 대 SNR >
Figure pct00035
< 차트 7: 16QAM 변조 및 120 km/hr의 UE 이동도에 대한 SER 대 SNR >
차트 8 내지 차트 10은 아래와 같이 64QAM 복조 성능 비교를 제공한다.
Figure pct00036
< 차트 8: 64QAM 변조 및 3 km/hr의 UE 이동도에 대한 SER 대 SNR >
Figure pct00037
< 차트 9: 64QAM 변조 및 60 km/hr의 UE 이동도에 대한 SER 대 SNR >
Figure pct00038
< 차트 10: 64QAM 변조 및 120 km/hr의 UE 이동도에 대한 SER 대 SNR >
본 발명의 감소된 복잡도 MMSE 채널 추정 방법은 감소된 오버헤드, 감소된 계산 시간 및 증가된 시스템 성능으로 350 km/hr까지 QPSK 변조를 지원하는 데 상당하는 정확도를 제공한다.
16QAM 변조에 대해, 채널 추정 정확도는 120 km/hr까지의 이동도를 지원할 수 있다. 16QAM을 사용하는 더 높은 이동도에 대해, 반송파간 간섭(Inter-Carrier Interference; ICI)이 우세해지고, 잡음을 AWGN으로 간주하는 MMSE와 같은 기법들은 SNR을 증가시킴으로써 채널 추정 성능을 개선할 수 없다. 제2 실시예에서 살펴볼 바와 같이, 채널 추정과 조합되는 ICI 소거를 수행하는 기법들이 이러한 높은 이동도에 대해 더 효과적일 수 있다.
64QAM 변조에 대해, 채널 추정 정확도는 60 km/hr까지의 이동도를 지원할 수 있다. 64QAM 변조에 대해, 채널 추정 정확도는 강건(robust)하지 않으며, 따라서 120 km/hr에서의 ICI는 차트 10에 도시된 바와 같이 만족스러운 복조 성능을 제공하지 않을 수 있다. 합동 ICI 소거 및 채널 추정을 수행하는 기법들이 64QAM 변조를 사용하는 이러한 더 높은 이동도에서의 조밀한 성상들에 대해 더 효과적일 수 있다.
신호 대 잡음비(SNR)의 정확한 추정은 본 발명의 감소된 복잡도 최소 평균 제곱 오차(RC-MMSE) 채널 추정과 함께 사용하기 위한 eNodeB 수신기에서의 필수적인 처리 단계임에 주목해야 한다. 본 발명(감소된 복잡도 MMSE 채널 추정)의 기법의 성능은 추정된 SNR에 대해 다소간의 민감도를 갖는다. 복조 SER 대 실제 SNR이 차트 11에서 ±3 dB 이내의 SNR 추정 오차에 대해 도시된다. SNR의 과대 추정은 약간 더 나은 성능을 초래하는 반면 SNR의 과소 추정은 더 나쁜 성능을 초래함에 주목해야 한다. 성능 열화를 제한하기 위해, SNR이 실제 채널 SNR의 -3 dB 이내에서 추정되는 것이 바람직하다.
Figure pct00039
< 차트 11: RC-MMSE 채널 추정 성능 민감도 대 SNR 추정 오차 >
SNR의 과대 추정이 RC-MMSE 채널 추정 성능에 도움이 될 수 있다 하더라도, 과대 추정된 SNR은 스케줄링(자원 할당에 대한 것), 변조 및 코딩 제어, 핸드오프(handoff), 전력 제어 및 소프트 판정(soft decision) 디코딩을 위한 알고리즘에 대한 성능 열화를 야기할 수 있다. 따라서, 전체 시스템 성능 열화를 최소화하기 위해 가능한 한 SNR을 정확하게 추정하는 것이 필수적이다.
본 발명의 제2 양태의 일부인 더 정확한 SNR 추정은 두 부분의 추정, 즉 (i) 신호 전력 추정 및 (ii) 잡음 플러스 간섭 분산 추정으로 이루어진다. 신호 전력 추정은 비교적 간단하고, 채널 추정으로부터 수행될 수 있다. 그러나, 잡음 또는 간섭의 분산의 정확한 추정은 복잡하다.
잡음 분산 추정을 위한 종래의 알고리즘은 할당 대역폭에 걸쳐 잡음 통계가 일정하게 유지(백색 잡음)된다고 가정한다. 실제 LTE 배치에 있어서, N=1의 주파수 재사용의 경우, 네트워크 내의 모든 셀 사이트(cell-site)는 모든 섹터에서 동일한 집합의 물리적 자원 블록(physical resource block; PRB)을 사용할 것이다. 조정을 통한 간섭 완화의 경우에도, 인접하는 셀들/섹터들로부터의 PRB 할당들에 상당한 중첩이 존재할 것이다. 멀리 떨어진 셀로부터의 부분적으로 또는 완전히 중첩되는 자원 블록들은 동일 채널 간섭(co-channel interference; CCI)을 일으킨다.
또한, 인접 채널의 불충분한 필터링으로부터 초래되는 인접 채널 간섭(adjacent channel interference; ACI) 및 높은 사용자 장비(UE) 이동도에서의 도플러 확산으로부터의 스펙트럼 확장에 기인하는 반송파간 간섭(ICI)이 존재한다. 이러한 간섭들은 일반적으로 백색은 아니지만, 사실상 유색(colored)으로서 대역폭에 걸쳐 스펙트럼 밀도가 불균일하다. 실제로, 업링크 수신기에 존재하는 전체 잡음은 백색 가우시안 잡음 및 상관된 유색 잡음으로 종종 이루어진다.
아래의 단락들에서, eNodeB 수신기 내의 RC-MMSE 채널 추정기로부터의 SNR 추정을 위한 방법 및 절차가 제안된다. 사용자 장비의 PRACH(physical random access channel) 프리앰블(preamble) 또는 SRS(sounding reference signal)로부터 추정되는 SNR은 PUSCH(physical uplink shared channel) 제1 슬롯 DMRS(demodulation reference signal) 채널 추정을 위해 사용될 수 있다. 제2 슬롯 DMRS 채널 추정은 아래에서 기술되는 방법을 사용하여 제1 슬롯 DMRS로부터 추정되는 업데이트된 SNR을 사용할 수 있다.
LTE 업링크에서의 신호 간섭 대 잡음비(signal interference to noise ratio) 추정의 일부로서, k번째 부반송파에 대한 n번째 부호에서, FFT 이후의 수신된 RS 신호는 아래와 같이 기재될 수 있다.
Figure pct00040
여기서 Sn ,k는 송신된 RS 부호, Hn ,k는 채널 주파수 응답(channel frequency response; CFR)의 값, In ,k는 CCI, ACI 및 ICI를 포함하는 유색 잡음(간섭), Wn ,k는 백색 가우시안 잡음 샘플, Zn ,k는 전체 잡음 항이다.
불완전한 동기화, 송수신기의 비선형성 등으로 인한 손상들은 Wn ,k 내로 포함된다고 가정한다. 또한, CFR은 관찰 시간 내에 변하지 않는다고 가정한다.
LTE 업링크에서의 채널 추정에 사용되는 참조 신호(RS)는 동일한 SC-FDMA 부호 내에서 발생한다. 이는 모든 LTE 업링크의 물리적 채널들(SRS, PRACH, PUCCH 및 PUSCH)에 대해 해당된다. 제안된 SINR 추정 방법은 RS 채널 추정치 및 RS 내의 코드 부호들에 관한 지식을 활용하므로, 부호 번호를 나타내는 첨자 n이 수학식에서 빠질 것이다.
제안된 방법의 신호 전력 추정은 간단하다. 이는 유용한 신호 전력 레벨들을 취득하기 위해 채널 추정치를 활용한다. 감소된 복잡도 최소 평균 제곱 오차(RC-MMSE) 채널 추정 [1]은 채널의 추정치
Figure pct00041
를 제공하는데, 차트 12에 도시된 바와 같이 추정치의 평균 제곱 오차(MSE)는 30 dB 만큼 낮다. 따라서, 채널 추정치는 아래와 같이 평균 수신 신호 전력을 생성하는 데 사용될 수 있다.
Figure pct00042
Figure pct00043
< 차트 12: 추정기 입력에서의 실제 SNR의 함수로서의 RC-MMSE 채널 추정의 평균 제곱 오차(MSE) 성능 >
본 발명은 간섭 플러스 잡음의 레벨을 추정하기 위해 신호 재생성(signal regeneration; SR) 추정기를 사용하는 것을 제안한다. 잡음 전력 추정을 위한 이러한 접근법은, 주파수 영역 내의 잡음이 있는 수신 샘플과 최선으로 가정된 무잡음 수신 샘플 사이의 차이를 발견하는 것에 기초한다. RS 내의 코드 부호 값 Sk는 eNodeB 수신기에서 알려진다. 따라서, 채널 추정치
Figure pct00044
를 활용하여, 잡음 플러스 간섭 샘플
Figure pct00045
는 아래와 같이 기재될 수 있다.
Figure pct00046
간섭 플러스 잡음 분산의 정확한 추정은 복잡한데, 이는
Figure pct00047
내에 존재하는 잡음 및 간섭의 상이한 소스들뿐만 아니라 이들의 상이한 스펙트럼 특성 및 상호 상관에 기인한다. 위에서 언급된 바와 같이, 수신된 신호의 간섭 성분은 CCI, ACI 및 ICI로 이루어진다. 본 논의를 위해, 백색 가우시안 잡음은 Wk = N(0,σ0 2)으로 모델링되고, 간섭 항은 Ik = N(0,σk 2)으로 모델링되는데, 여기서 σk는 국부 표준 편차이다.
본 발명의 방법은 채널 추정치로부터의 신호 재생성을 활용하는 잡음 분산 추정을 제안한다. 따라서, 채널 추정 오차에 기인하는 잡음에 대한 추가적인 성분이 또한 존재한다. 채널 추정 오차는 분산의 제로 평균 복소 백색 가우시안 프로세스 Ek = N(0,σg 2)로 모델링될 수 있다.
간섭과 백색 잡음 항들이 상관되지 않는다고 가정하면, 전체 잡음 항
Figure pct00048
는
Figure pct00049
로 모델링될 수 있는데, 여기서
Figure pct00050
이다.
Figure pct00051
성분은 채널 추정 오차 분산을 포함하는 백색 가우시안 잡음 부분의 분산을 포함하고,
Figure pct00052
은 유색 간섭 잡음의 분산을 포함한다. SNR을 발견하는 데 사용될 수 있는
Figure pct00053
를 추정하는 것이 목표이다.
Figure pct00054
인 경우 전체 잡음은 백색으로 가정될 수 있고 그렇지 않은 경우 유색임에 주목한다.
본 명세서에 기술되는 방법 및 절차는
Figure pct00055
라고 가정하고, 따라서 수신된 샘플들 내의 전체 잡음은 가우시안 분포 함수를 따른다.
본 발명은 수학식 8을 통해 취득된 신호 전력을 사용하여 SNR 추정치를 생성하고, 수학식 9에 의해 정의되는 잡음 샘플의 잡음 분산을 아래와 같이 계산한다.
Figure pct00056
수학식 10으로부터 취득되는 본 발명의 SNR의 추정기의 성능이 차트 13에 도시된다.
Figure pct00057
< 차트 13: 추정기 입력에서의 실제 SNR의 함수로서의 신호 재생성(SR)형 추정기의 SNR 추정 오차 성능 >
이 차트에서, 실제 SNR의 함수로서의 SNR 추정 오차가 도시된다. SNR 추정 오차 = 실제 SNR - 추정된 SNR이다. 차트 13에서 볼 수 있는 바와 같이, 실제 SNR의 더 낮은 값들에서 SNR이 과대 추정되고(이는 잡음 분산이 과소 추정됨을 의미함), 실제 SNR의 더 높은 값들에서 SNR이 과소 추정된다(이는 잡음 분산이 과대 추정됨을 의미함).
SNR의 더 높은 값들에서의 잡음 분산의 과대 추정은 부분적으로 채널 추정 오차에 기인한다. SNR의 더 높은 값들에서, 채널 추정 오차 분산은 측정되고 있는 잡음/간섭 분산에 필적하고, 따라서 보고되고 있는 실제 잡음/간섭보다 더 높다.
SNR 추정 오차를 보상하기 위해, 간섭 플러스 잡음의 레벨과 채널 추정 오차 사이에 직접적인 관계가 존재한다고 가정하는 것이 간편하다. 전체 잡음 분산 추정에 대한 채널 추정 오차 분산의 효과를 고려하고 그에 따라 전체 잡음 과대 추정을 보상하기 위해, 보상 계수 ρ를 도입하는 것이 제안된다. 계수 ρ는 채널 추정 오차의 분산과 간섭 플러스 잡음의 분산 사이의 비율로 정의된다.
이러한 비율 ρ를 사용하여, SNR의 레벨의 더 정확한 추정치가 수학식 11로부터 취득될 수 있다.
Figure pct00058
수학식 11에서 비율 ρ는 수학식 10의 채널 추정 오차에 의해 야기되는 과대 추정을 보상한다. ρ의 값은 0과 1 사이에서 최적화될 수 있다. 계수 ρ는 주로 채널 추정기의 성능에 의존한다. 채널 추정기의 성능은 채널 추정기의 평균 제곱 채널 추정 오차(MSE) 시뮬레이션으로부터 도출될 수 있다. 완전한 채널 추정의 이상적인 경우에 ρ는 0이다.
실제 SNR의 함수로서의 보상 후의 SNR 추정 오차가 차트 14에서 다양한 ρ값에 대해 도시된다.
Figure pct00059
< 차트 14: 실제 SNR의 함수로서의 보상된 SNR 추정치 >
보상 계수 ρ의 다양한 값들에 대한 SNR 추정 오차가 또한 표 1에 제공된다.
Figure pct00060
표 1: 다양한 값의 보상 계수 ρ에 대한 SNR 추정 오차
차트 4 및 표 1로부터 볼 수 있는 바와 같이, ρ를 통한 SNR 추정 오차 보상은 SNR 추정 오차값들의 전체적인 평활화(smoothening)를 야기한다. 낮은 SNR에서 여전히 다소간의 과대 추정이 존재하지만, SNR의 높은 값들에서 과소 추정이 최소화된다. SNR 추정 오차는 보상 계수 ρ=0.9인 경우 넓게 -6 dB/+4 dB 범위 내에 있다. 벤치마크로서, 이러한 추정 성능은 CDMA 공중 인터페이스 표준에서 규정된 ±9 dB의 전력 측정 정확도 요건보다 더 우수함에 주목해야 한다.
수학식 2로부터 정확한 RS 채널 추정치를 구하기 위해, RS 부호 내의 반송파들 사이의 주파수 상관을 활용하는 것이 또한 필요하다. 낮은 사용자 장비 이동도에서, 이러한 RS 채널 추정치는 데이터 채널 등화(equalization)에 직접 적용될 수 있다. 이는 RS 채널 추정치와 데이터 채널 추정치 사이에 시간 영역에서 높은 상관이 존재한다는 사실에 기인한다.
그러나, 더 높은 사용자 장비 이동도(전형적으로 > 60 km/hr)에서, RS 채널 추정치와 데이터 채널 추정치 사이의 시간 영역에서의 상관이 감소한다. 따라서, RS 채널 추정치를 데이터 채널을 등화하는 데 직접 적용하는 것은 SNR 대 SER 성능이 약간 저하되는 결과를 낳을 것이다. 더 높은 사용자 장비 이동도에서, 데이터 채널 추정치는 RS 채널 추정치로부터 보간될 필요가 있다. 선형 접근법, 이중 선형 접근법 및 2차 접근법을 포함하는 몇몇의 접근법들이 존재한다. 이러한 접근법들은 정적이고, 동일한 보간법이 모든 UE 이동도에 사용되며, 따라서 최적의 SNR 대 SER 성능을 제공하지 못한다.
RS 채널로부터의 데이터 채널 보간의 적응적인 방법이 본 발명에서 제안된다. 이러한 접근법에서, 데이터 채널과 RS 채널 사이의 시간 상관 함수가 보간을 위해 활용된다. 주어진 서브프레임에서의 부호 대 부호 채널 시간 상관이 RS 채널 추정치로부터의 데이터 채널 보간을 위해 유리하게 사용된다. 시간 상관 함수는 도플러 확산에 의존하므로, 이러한 접근법은 먼저 UE 이동도에 기인하는 도플러 확산을 추정한다.
2개의 접근법들이 도플러 추정을 위해 제안된다.
(i) RS 채널 추정치 상호 상관 기반 접근법
(ii) RS 채널 추정치 위상 선형성 기반 접근법
추정된 도플러 확산에 관한 지식으로, 데이터 채널들과 RS 채널들 사이의 시간 상관이 도출될 수 있고, RS 채널 추정치들로부터 데이터 채널 추정치들을 보간하는 데 사용될 수 있다.
업링크 PRB 및 RS 구조를 도시하는 도 2를 참조하면, 이러한 데이터 보간 방법이 서브프레임의 14개의 부호들에 걸쳐 각각의 데이터 부반송파에 대해 수행될 수 있다. 이러한 모든 14개의 부호들은 주어진 부반송파에 대해 동일한 주파수에 있으므로, 주파수 상관은 주어진 부반송파에 대해 모든 14개의 부호들에 걸쳐 하나(unity)이다. 그러나, 부호들에 걸친 시간 상관은 부호 간격 및 UE 이동도에 따라 상이할 것이다. 도플러 확산을 추정하고 이를 사용하여 부호들에 걸쳐 부반송파들 사이의 시간 상관을 생성함으로써, RS 채널 추정치로부터 데이터 채널 추정치를 정확하게 보간하는 것이 가능하다.
본 발명의 이러한 제3 양태는 3개의 주요 단계를 갖는다. (1) RS 채널 추정치로부터 사용자 장비 도플러 확산 추정치를 생성한다. (2) 단계 1로부터의 도플러 추정치를 사용하여 RS 부호들에 대한 데이터 부호들의 시간 상관 행렬을 생성한다. (3) 단계 2로부터의 시간 상관 행렬을 사용하여 RS 채널 추정치로부터 데이터 채널 추정치를 보간한다.
단계 1에 대해, 사용자 장비 도플러 확산 추정치는 업링크 서브프레임의 슬롯 0과 슬롯 1 내의 2개의 RS 부호들 사이의 상호 상관을 사용하여 생성된다. 수학식 5로부터 아래와 같이 확인된다.
Figure pct00061
여기서 J0는 0차 및 제1종 베셀 함수이고, fmax는 UE의 최대 도플러 확산이며, Ts는 OFDMA/SCFDMA 전체 부호 지속 시간(부호 플러스 CP 지속 시간)이며, l은 부호 인덱스이다.
슬롯 0과 슬롯 1 내의 RS 사이의 시간 상관이 차트 15에서 최대 도플러 확산의 함수로서 도시된다.
Figure pct00062
< 차트 15: 슬롯 0 및 슬롯 1의 RS 부호들 사이의 시간 상관 대 LTE 업링크에 대한 최대 도플러 확산 >
본 발명의 이러한 양태에서의 방법의 단계 1의 일부로서, RC-MMSE 기법을 통해 취득된 슬롯 0 및 슬롯 1로부터의 RS 채널 추정치를 사용하여 도플러 추정치가 생성되는데, 이는 아래와 같이 상호 상관 Cs0 _ s1을 생성하는 데 사용된다.
Figure pct00063
여기서 RSs0 및 RSs1은 슬롯 0 및 슬롯 1의 기준 신호들이고, NRB _ len은 시간이 할당된 RB의 개수(12)이며, *은 복소 공액을 나타낸다.
단계 1로부터 취득된 값을, 수학식 5에 따라 계산되고 DSP 메모리에 저장된 한정된 개수의 fmax 값들(50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500, 550, 600 Hz)에 대응하는 상관값들로부터 뺀다. 단계 2로부터의 최소 오차에 대응하는 fmax는 UE에 대한 도플러 확산 추정치에 대한 최상의 근사치로 간주된다.
본 발명의 이러한 세 번째 접근법은 RS 채널 추정치의 위상에 대한 구분적(piecewise) 선형 근사에 기초한다. 아래의 차트 16에 도시된 바와 같이, 추정된 RS 채널의 위상은 RS 채널 추정치 샘플들과의 구분적 선형 관계를 갖는다.
Figure pct00064
< 차트 16: RS 채널 위상 추정치 대 5 Hz, 100 Hz, 300 Hz, 600 Hz의 다양한 도플러 확산에 대한 RS 채널 추정치 샘플 개수 >
φ를 RS 채널 추정치의 위상으로 정의하면, φ w.r.t 시간의 미분은 최대 도플러 확산의 추정치를 제공한다. 미분은 차트 16에 도시된 RS 채널 추정치 위상 대 샘플 관계의 기울기를 취함으로써 동등하게 구현될 수 있다.
Figure pct00065
도플러 확산을 취득하기 위한 절차는 아래와 같이 요약될 수 있다. 첫째로, 위에서 기술된 본 발명의 RC-MMSE 방법을 사용하여 RS 채널 추정을 수행한다. 둘째로, 최저 부반송파 및 최고 부반송파 채널 추정치들의 위상을 계산한다(이는 tan-1(Y/X)에 의해 계산될 수 있는데, Y는 채널 추정치의 허수부이고 X는 채널 추정치의 실수부임). 셋째로, 위상 간의 차이를 취하고 이를 동등한 샘플 시간으로 나누어 2πfmax를 구한다.
추정된 도플러 확산은 데이터 채널 보간에 필요한 시간 상관을 생성하는 데 사용된다. 두 개의 시간 상관 행렬이 생성될 필요가 있다. 첫 번째 것은 Rpp로서 파일럿 자기 상관 행렬이고, 두 번째 것은
Figure pct00066
로서 잡음이 있는 파일럿 채널 추정치와 데이터 채널 추정치 사이의 상호 상관이다.
도 2에 도시된 LTE 업링크 자원 블록에 대해, 하나의 열에 있는 두 개의 파일럿 채널 추정치 사이의 시간 자기 상관 Rpp는 2x2 행렬이고, 수학식 5로부터 생성될 수 있다. 3 km/hr, 30 km/hr, 120 km/hr 및 360 km/hr의 UE 이동도에 대한 행렬값들은 아래와 같다.
Figure pct00067
유사하게, 잡음이 있는 파일럿 채널 추정치 및 데이터 채널 추정치에 대한 상호 상관 행렬인
Figure pct00068
는 본 발명의 RC-MMSE 계산을 사용하여 LTE 업링크 RS 패턴으로부터 생성될 수 있다. 이는 14x2 행렬이고, 다양한 UE 이동도 조건에 대해 생성될 수 있다. 3 km/hr, 30 km/hr, 120 km/hr 및 360 km/hr의 UE 이동도에 대한 행렬값들은 아래와 같다.
Figure pct00069
(a) 3 km/hr의 UE 이동도에 대한
Figure pct00070
행렬
Figure pct00071
(b) 30 km/hr의 UE 이동도에 대한
Figure pct00072
행렬
Figure pct00073
(c) 60 km/hr의 UE 이동도에 대한
Figure pct00074
행렬
Figure pct00075
(d) 120 km/hr의 UE 이동도에 대한
Figure pct00076
행렬
Figure pct00077
(e) 360 km/hr의 UE 이동도에 대한
Figure pct00078
행렬
MMSE 추정 이론에 기초하여, RS 채널 추정치로부터의 시간 영역 보간된 데이터 채널 추정치는 아래와 같이 기재될 수 있다.
Figure pct00079
여기서
Figure pct00080
는 서브프레임 내의 부호들에 걸친 잡음이 있는 RS 채널 추정치와 데이터 채널 추정치 사이의 상호 상관 행렬이다.
X는 파일럿 또는 참조 부호(RS) 값들을 포함하는 벡터이다.
Figure pct00081
는 RS 톤(tone) 당 잡음의 분산이다.
Figure pct00082
는 RS 채널 추정치이며, 이는 RC-MMSE 채널 추정 절차로부터의
Figure pct00083
이다.
RC-MMSE 채널 추정치를 도출하는 데 사용되는 유사한 사양을 사용함으로써, 수학식 14가 아래와 같이 기재될 수 있다.
Figure pct00084
여기서 β는 RS 성상에 의존하며(QPSK에 대해 1, 16-QAM에 대해 0.5294, 64-QAM에 대해 0.3724), SNR은 RS 톤 당 신호 대 잡음비이다.
본 발명에서의 RS 채널 추정치로부터의 데이터 채널 보간을 위한 절차는 아래의 단계들을 포함한다. 첫째로, 아래에 다시 기재한 수학식 2를 사용하여 기술되는 RC-MMSE 절차를 사용하여 슬롯 0 및 슬롯 1에 대한 RS 채널 추정치들을 생성한다. 이는 자신의 할당된 PRB들에 대한 사용자의 RS 채널 추정치를 생성한다(12*PRBalloc_size x 1 벡터).
Figure pct00085
둘째로, 본 발명은 위에서 기술된 방법을 사용하여 사용자 장비 도플러 확산 fmax를 추정할 것이다.
셋째로, 추정된 도플러 확산 fmax에 대응하는, 메모리에 저장된 미리 계산된 행렬들 Rpp 및
Figure pct00086
를 사용한다.
넷째로, RS의 RC-MMSE 추정치, SNR 추정치 및 RS 성상에 관한 지식을 사용하여, 수학식 15에 따라 선형 보간을 사용하여 데이터 채널 추정치가 취득될 수 있다.
위에서 언급된 선형 보간은 12개의 데이터 채널 추정치를 포함하는 14x1의 벡터를 생성한다. 모든 데이터 채널 추정치를 취득하기 위해 보간이 12*PRBalloc _ size회 반복된다.
보간은 3개의 행렬의 곱셈, 즉 (14x2)*(2x2)*(2x1)을 수반한다. 이러한 보간은 모든 부호에 걸친 1개의 부반송파에 대한 12개의 데이터 채널 추정치(및 2개의 RS 추정치)를 포함하는 14x1 벡터를 제공한다. 이는 부반송파 당 84회의 복소수 곱셈에 상당한다.
10 MHz 시스템에 대해, 매 1 밀리초마다 48x12 = 576개의 부반송파에 대해 이러한 곱셈이 수행될 필요가 있다. 따라서, 복소수 곱셈의 회수는 초당 48.384e06이다. 이는 RC-MMSE RS 채널 추정을 위해 필요한 0.6900992e+009회의 복소수 곱셈에 비해 상대적으로 미미하다.
모든 가능한 도플러 확산에 대응하는 모든 시간 상관값들을 메모리에 저장하는 것은 실용적이지 않다. 도 2에서 볼 수 있는 바와 같이, 서브프레임 내의 RS 부호들 사이의 상관은 0 내지 700 Hz 도플러의 범위에 걸쳐 1.0에서 0.1까지 변화한다. 2.0 GHz의 반송파 주파수에서, 360 km/hr의 UE 속도는 600 Hz의 도플러 확산으로 표현된다. 아래와 같은 양자화된 도플러 확산값들의 집합, 즉 Hz 단위의 [50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600]에 대응하는 상관값들을 저장하는 것이 권고된다.
도플러 확산의 이와 같은 양자화된 근사로 인한 성능 열화는 미미하다. Rpp 및
Figure pct00087
행렬들은 또한 위에서 언급된 도플러 확산값들의 동일한 집합에 대해 메모리에 저장된다. 임의의 저장 요건을 피하기 위해, 데이터 채널 보간기가 필요한지 여부에 관한 이진 판정을 내리는 것이 또한 가능하다. 시간 상관값이 0.8 미만이거나 도플러 확산값이 300 Hz보다 높은 경우 보간기가 사용되며, 그렇지 않은 경우 데이터 채널 추정치에 대한 보간기가 사용되지 않는다.
시뮬레이션 결과가 아래의 차트 17 내지 차트 19에 도시되며, 이는 아래의 가정에 따른다. (1) 높은 이동도에서의 QPSK/16-QAM/64-QAM에 대한 보간이 있는, 그리고 없는 채널 추정 및 데이터 복조 성능이 이용된다. (2) 수신기는 eNodeB에서 단일 안테나를 갖는 것으로 가정된다. (3) 코딩되지 않은 변조 SER 대 SNR가 도시된다. (4) 최대 도플러 확산이 360 km/hr에 대해 600 Hz가 되도록 2 GHz의 반송 주파수가 가정된다. 두 개의 수신기 안테나들, 터보 코드 및 인터리빙을 사용하여, BER 대 SNR에 대해 대략 10 dB의 추가적인 성능 이득(코드 속도 및 채널에 좌우됨)이 예상됨에 주목한다.
차트 17 내지 19는 아래와 같은 복조 성능 비교를 제공한다.
Figure pct00088
< 차트 17: 350 km/hr의 UE 이동도에서의 QPSK에 대한 SER 대 SNR. 데이터 채널 추정치 보간이 있는 경우와 없는 경우의 성능 비교 >
Figure pct00089
< 차트 18: 350 km/hr의 UE 이동도에서의 16QAM에 대한 SER 대 SNR. 데이터 채널 추정치 보간이 있는 경우와 없는 경우의 성능 비교 >
Figure pct00090
< 차트 19: 120 km/hr의 UE 이동도에서의 64QAM에 대한 SER 대 SNR. 데이터 채널 추정치 보간이 있는 경우와 없는 경우의 성능 비교 >
본 출원의 위에서 기술된 실시예들은 예시만을 위한 것이다. 본 기술 분야의 당업자는 본 출원의 범위로부터 벗어나지 않고 특정한 실시예들에 대한 개변, 수정 및 변형을 초래할 수 있다. 상술한 설명에서, 수많은 세부 사항이 본 발명의 이해를 제공하도록 제시되었다. 그러나, 본 기술 분야의 당업자는 본 발명이 이러한 세부 사항 없이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 본 발명이 한정된 개수의 실시예와 관련하여 개시되었지만, 본 기술 분야의 당업자는 이로부터의 수많은 수정 및 변경을 이해할 것이다. 첨부된 청구항들은 본 발명의 진정한 사상 및 범위에 속하는 이러한 수정 및 변형을 포괄하도록 의도된다.

Claims (40)

  1. 송신기 및 수신기를 갖는 무선 통신 시스템에서 업링크 수신기 채널을 추정하기 위한 방법으로서,
    상기 무선 시스템 상에 송신기 및 업링크 수신기를 제공하는 단계를 포함하고,
    상기 업링크 수신기 채널들은 상기 업링크 수신기에 대한 채널을 추정하기 위해 감소된 복잡도 최소 평균 제곱 오차(MMSE) 방정식
    Figure pct00091
    을 사용하여 계산되고,
    상기 감소된 복잡도 최소 평균 제곱 오차 방정식은, 시스템 성능에 관한 복수의 가정을 하고 상기 최소 평균 제곱 오차 방정식의 인자(factor)들을 치환하여 상기 방정식 계산의 복잡도를 감소시켜, 처리 시간의 감소 및 시스템 오버헤드 사용의 감소를 야기하는 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    하나의 치환되는 인자는, 상기 최소 평균 제곱 오차 방정식의 (XX*)-1 항을 그것의 기대값 E{(XX*)-1}로 치환하는 것인 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, 신호 성상(signal constellation)이 RS 부호 내의 모든 부반송파들 상에서 동일하고 모든 성상점들 상에서 동일한 확률을 가지고
    Figure pct00092
    이고, I는 단위 행렬인 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, 평균
    Figure pct00093
    , 항
    Figure pct00094
    , 항
    Figure pct00095
    로 정의하고, β는 상기 신호 성상에만 의존하는 상수인 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, QPSK 성상에 대해 β=1, 16 QAM 성상에 대해 β=0.5294, 64-QAM 송신에 대해 β=0.3724 중 하나를 정의하는 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, LTE 업링크 송신에 대해 RHH 행렬이 부반송파 간격 및 채널의 r.m.s 지연 확산에만 의존한다고 가정하는 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, 시퀀스 및 그룹 호핑이 가능하더라도 상이한 SNR 추정치가 수신될 때까지 동일한 행렬이 몇몇의 서브프레임들에 대해 사용될 수 있다고 가정하는 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 방정식 내의 하나의 감소되는 인자는 LTE 업링크 RS 패턴의 채널 자기 상관(autocorrelation)의 생성에 있어서의 단순함을 활용함으로써 달성되는 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, 지수적으로 감쇠하는 전력 지연 프로파일(채널 전력 프로파일에 대해 널리 인정되는 산업 표준임)을 가정하는 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    하나의 치환되는 인자는 LTE 업링크 RS 패턴에 대해 RS 패턴 사이의 시간 상관 함수를 1로 설정하는 것이고, 이것은 모든 참조 부호들이 동일한 OFDM 부호 내에 있다는 사실과 상관되는 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, 시뮬레이션들이 채널 추정치들의 정확도가 r.m.s 지연 확산값에 지나치게 민감하지 않음을 나타내기 때문에 RHH의 생성에서 r.m.s 지연 확산에 대해 2 μsec의 값을 가정하는 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, 매 슬롯(0.5 msec의 지속 시간)에 대해
    Figure pct00096
    를 추정하고, y는 RS 부호들의 수신된 벡터이고, X는 UL RS 부호 내의 공지된 송신된 CAZAC 시퀀스의 벡터인 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  13. 제1항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, 사용자 장비가 연속적으로 송신중인 경우에 이전의 슬롯/서브프레임으로부터 SNR 추정치들을 취득하는 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  14. 제1항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, 시뮬레이션들이 채널 추정 성능이 SNR 추정 오차들에 대해 강건함(robust)을 나타내기 때문에 불연속적인 송신들의 경우에 채널 추정치들
    Figure pct00097
    를 사용하여 SNR 추정치들을 취득하는 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, β(QPSK에 대해 1, 16-QAM에 대해 0.5294, 64-QAM에 대해 0.3724), SNR 추정치들 및 RHH에 대해 공지된 값들을 사용하는 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  16. 제1항에 있어서,
    선형 보간 및 참조 신호의 최소 평균 제곱 오차 추정치들을 사용하여 데이터 채널 추정치들을 생성하는 단계를 더 포함하는 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  17. 제1항에 있어서,
    SNR이 실제의 채널 SNR의 -3 dB 내에서 추정되는 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  18. 제1항에 있어서,
    적응적인 단계들, 최대 도플러 확산의 추정치들 및 참조 신호 채널을 사용하여 데이터 채널을 보간하는 단계를 더 포함하는 업링크 수신기 채널 추정 방법.
  19. 무선 통신 시스템에서 업링크 수신기 채널을 추정하는 송신 시스템으로서,
    상기 무선 시스템 상의 송신기 및 업링크 수신기를 포함하고,
    상기 업링크 수신기 채널 추정치들은 상기 업링크 수신기에 대한 채널을 추정하기 위해 감소된 복잡도 최소 평균 제곱 오차(MMSE) 방정식
    Figure pct00098
    을 사용하여 계산되고,
    상기 감소된 복잡도 최소 평균 제곱 오차 방정식은, 시스템 성능에 관한 복수의 가정을 하고 상기 최소 평균 제곱 오차 방정식의 인자들을 치환하여 상기 방정식 계산의 복잡도를 감소시켜, 처리 시간의 감소 및 시스템 오버헤드 사용의 감소를 야기하는 송신 시스템.
  20. 제19항에 있어서,
    하나의 치환되는 인자는, 상기 최소 평균 제곱 오차 방정식의 (XX*)-1 항을 그것의 기대값 E{(XX*)-1}로 치환하는 것인 송신 시스템.
  21. 제19항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, 신호 성상이 RS 부호 내의 모든 부반송파들 상에서 동일하고 모든 성상점들 상에서 동일한 확률을 가지며
    Figure pct00099
    이고, I는 단위 행렬인 송신 시스템.
  22. 제19항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, 평균
    Figure pct00100
    , 항
    Figure pct00101
    , 항
    Figure pct00102
    로 정의하고, β는 상기 신호 성상에만 의존하는 상수인 송신 시스템.
  23. 제19항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, QPSK 성상에 대해 β=1, 16 QAM 성상에 대해 β=0.5294, 64-QAM 송신에 대해 β=0.3724 중 하나를 정의하는 송신 시스템.
  24. 제19항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, LTE 업링크 송신에 대해 RHH 행렬이 부반송파 간격 및 채널의 r.m.s 지연 확산에만 의존한다고 가정하는 송신 시스템.
  25. 제19항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, 시퀀스 및 그룹 호핑이 가능하더라도 상이한 SNR 추정치가 수신될 때까지 동일한 행렬이 몇몇의 서브프레임들에 대해 사용될 수 있다고 가정하는 송신 시스템.
  26. 제19항에 있어서,
    상기 방정식 내의 하나의 감소되는 인자는 LTE 업링크 RS 패턴의 채널 자기 상관의 생성에 있어서의 단순함을 활용함으로써 달성되는 송신 시스템.
  27. 제19항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, 지수적으로 감쇠하는 전력 지연 프로파일(채널 전력 프로파일에 대해 널리 인정되는 산업 표준임)을 가정하는 송신 시스템.
  28. 제19항에 있어서,
    하나의 치환되는 인자는 LTE 업링크 RS 패턴에 대해 RS 패턴 사이의 시간 상관 함수를 1로 설정하는 것이고, 이것은 모든 참조 부호들이 동일한 OFDM 부호 내에 있다는 사실과 상관되는 송신 시스템.
  29. 제19항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, 시뮬레이션들이 채널 추정치들의 정확도가 r.m.s 지연 확산값에 지나치게 민감하지 않음을 나타내기 때문에 RHH의 생성에서 r.m.s 지연 확산에 대해 2 μsec의 값을 가정하는 송신 시스템.
  30. 제19항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, 매 슬롯(0.5 msec의 지속 시간)에 대해
    Figure pct00103
    를 추정하고, y는 RS 부호들의 수신된 벡터이고, X는 UL RS 부호 내의 공지된 송신된 CAZAC 시퀀스의 벡터인 송신 시스템.
  31. 제19항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, 사용자 장비가 연속적으로 송신중인 경우에 이전의 슬롯/서브프레임으로부터 SNR 추정치들을 취득하는 송신 시스템.
  32. 제19항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, 시뮬레이션들이 채널 추정 성능이 SNR 추정 오차들에 대해 강건함을 나타내기 때문에 불연속적인 송신들의 경우에 채널 추정치들
    Figure pct00104
    를 사용하여 SNR 추정치들을 취득하는 송신 시스템.
  33. 제19항에 있어서,
    시스템 성능에 관한 하나의 가정은, β(QPSK에 대해 1, 16-QAM에 대해 0.5294, 64-QAM에 대해 0.3724), SNR 추정치들 및 RHH에 대해 공지된 값들을 사용하는 송신 시스템.
  34. 제19항에 있어서,
    상기 송신기는 선형 보간 및 참조 신호의 최소 평균 제곱 오차 추정치들을 사용하여 데이터 채널 추정치들을 생성하는 송신 시스템.
  35. 제19항에 있어서,
    SNR이 실제의 채널 SNR의 -3 dB 내에서 추정되는 송신 시스템.
  36. 제19항에 있어서,
    상기 수신기는 적응적인 단계들, 최대 도플러 확산의 추정치들 및 참조 신호 채널을 사용하여 데이터 채널을 보간하는 송신 시스템.
  37. 업링크 수신기 채널을 추정하는 무선 통신 시스템으로서,
    상기 시스템은 송신기 및 수신기를 구비하고,
    상기 업링크 수신기 채널들은 상기 업링크 수신기에 대한 채널을 추정하기 위해 감소된 복잡도 최소 평균 제곱 오차(MMSE) 방정식
    Figure pct00105
    을 사용하여 계산되는 무선 통신 시스템.
  38. 제37항에 있어서,
    상기 수신기는 선형 보간 및 참조 신호의 최소 평균 제곱 오차 추정치들을 사용하여 데이터 채널 추정치들을 생성하는 무선 통신 시스템.
  39. 제37항에 있어서,
    SNR이 실제의 채널 SNR의 -3 dB 내에서 추정되는 무선 통신 시스템.
  40. 제37항에 있어서,
    상기 수신기는 적응적인 단계들, 최대 도플러 확산의 추정치들 및 참조 신호 채널을 사용하여 데이터 채널을 보간하는 무선 통신 시스템.
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