KR20190083040A - 시간적 상관 관계를 이용한 다중 안테나 통신 시스템에서 채널 추정 방법 및 그 장치 - Google Patents

시간적 상관 관계를 이용한 다중 안테나 통신 시스템에서 채널 추정 방법 및 그 장치 Download PDF

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Abstract

시간적 상관 관계를 이용한 다중 안테나 통신 시스템에서 채널 추정 방법 및 그 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 추정 방법은 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호를 아날로그 디지털 변환기를 이용하여 양자화시키는 단계; 및 상기 양자화된 수신 신호에 시간적 상관 관계(temporal correlation)를 반영하고, 상기 시간적 상관 관계가 반영된 수신 신호에 기초하여 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정하는 단계를 포함한다.

Description

시간적 상관 관계를 이용한 다중 안테나 통신 시스템에서 채널 추정 방법 및 그 장치 {Method and Apparatus for Estimating Channel in Multiple-Input Multiple-Output Communication Systems Exploiting Temporal Correlations}
본 발명은 다중 안테나 시스템에서 채널 추정 기술에 관한 것으로서, 보다 구체적으로 1-비트 양자화를 거친 다중 수신 안테나 시스템에서 시간적 상관 관계를 이용하여 상향 링크의 채널 추정에 대한 추정 정확도를 향상시킬 수 있는 채널 추정 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
미래의 통신 시스템은 송수신기에 다수의 안테나를 설치하는 거대 다중 안테나(massive MIMO; massive multiple-input multiple-output) 시스템을 기본으로 아주 넓은 광대역을 사용하기 위해 밀리미터 웨이브 대역을 사용할 것이라 예상된다. 기지국에서 전체 채널 정보를 알고 있는 경우 기지국에서 대규모 안테나를 사용하면 간단한 선형 처리로 사용자 간 간섭을 완화할 수 있고, 채널 경화 효과에서 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
거대 다중 안테나의 단점은 많은 수의 RF 체인(radio frequency chain)을 사용함으로써, 구현 비용과 전력 소모가 높다는 것이다. 1-비트 아날로그 디지털 변환기(1-bit ADC), 또는 저 분해능(low resolution)의 ADC를 사용하는 것은 거대 MIMO 시스템에서 이러한 문제를 완화하는 효과적인 방법으로, ADC 전력 소비는 분해능 레벨에 따라 기하 급수적으로 증가한다는 것은 잘 알려져 있다. 따라서, 저 분해능 ADC 또는 1-비트 ADC를 사용하는 극단적인 경우에도 거대 MIMO 시스템의 구현 비용과 총 전력 소비를 크게 줄일 수 있다.
하지만, 성공적인 심볼 검출은 기지국에서 정확한 채널 상태 정보를 필요로 한다. 저 분해능 ADC는 수신 신호를 크게 양자화하기 때문에 채널 추정은 매운 어려운 작업이 된다. 최근에 이러한 문제를 해결하기 위한 여러 연구가 있으며, 예를 들어 볼록 최적화(convex optimization) 기반 근사 최대 우도 채널 추정기(near maximum likelihood channel estimator), 조인트 채널과 데이터 추정기가 제안된 바 있다. 또한 채널 추정 복잡도를 줄이기 위하여, 일반화된 근사 메시지 통과 알고리즘과 채널 추정에 대한 하이브리드 아키텍처가 고려된 바 있다.
하지만, 이러한 종래 연구들은 모든 통신 채널에 고유한 시간 상관 관계를 고려하지 않았다.
따라서, 본 발명은 1-비트 ADC를 사용하는 거대 MIMO 시스템에서 채널의 시간적 상관 관계를 활용하는 새로운 채널 추정 기술을 제안한다.
본 발명의 실시예들은, 1-비트 양자화를 거친 다중 수신 안테나 시스템에서 시간적 상관 관계를 이용하여 상향 링크의 채널 추정에 대한 추정 정확도를 향상시킬 수 있는 채널 추정 방법 및 그 장치를 제공한다.
구체적으로 본 발명의 실시예들은, 1-비트 양자화를 거친 수신 신호를 Bussgang 분해하여 비선형 함수를 통계적 등가 선형 함수로 대체하고, 칼만 필터를 이용하기 위하여 양자화 노이즈를 통계적 등가 가우시안 노이즈로 대체함으로써, 시간적 및 공간적 상관 관계를 반영하여 채널 추정에 대한 추정 정확도를 향상시킬 수 있는 채널 추정 방법 및 그 장치를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 채널 추정 방법은 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호를 아날로그 디지털 변환기를 이용하여 양자화시키는 단계; 및 상기 양자화된 수신 신호에 시간적 상관 관계(temporal correlation)를 반영하고, 상기 시간적 상관 관계가 반영된 수신 신호에 기초하여 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정하는 단계를 포함한다.
상기 추정하는 단계는 상기 양자화된 수신 신호에 공간적 상관 관계를 추가 반영하고, 상기 공간적 상관 관계와 상기 시간적 상관 관계가 반영된 수신 신호에 기초하여 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정할 수 있다.
상기 추정하는 단계는 상기 양자화된 수신 신호를 버스강(Bussgang) 분해하고, 상기 버스강 분해된 수신 신호에 대해 칼만 필터링(Kalman filtering)을 수행함으로써, 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정할 수 있다.
상기 추정하는 단계는 상기 양자화된 수신 신호를 버스강 분해하여 상기 양자화된 수신 신호에 포함된 비선형 함수를 선형 함수로 대체할 수 있다.
상기 추정하는 단계는 상기 버스강 분해된 수신 신호에 대해 칼만 필터링(Kalman filtering)을 수행하기 위하여 상기 버스강 분해된 수신 신호에 포함된 노이즈를 가우시안 노이즈로 대체할 수 있다.
상기 양자화시키는 단계는 상기 수신 신호를 1-비트 아날로그 디지털 변환기를 이용하여 1-비트 양자화시킬 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 채널 추정 장치는 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호를 아날로그 디지털 변환기를 이용하여 양자화시키는 양자화부; 및 상기 양자화된 수신 신호에 시간적 상관 관계(temporal correlation)를 반영하고, 상기 시간적 상관 관계가 반영된 수신 신호에 기초하여 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정하는 추정부를 포함한다.
상기 추정부는 상기 양자화된 수신 신호에 공간적 상관 관계를 추가 반영하고, 상기 공간적 상관 관계와 상기 시간적 상관 관계가 반영된 수신 신호에 기초하여 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정할 수 있다.
상기 추정부는 상기 양자화된 수신 신호를 버스강 분해하고, 상기 버스강 분해된 수신 신호에 대해 칼만 필터링(Kalman filtering)을 수행함으로써, 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정할 수 있다.
상기 추정부는 상기 양자화된 수신 신호를 버스강 분해하여 상기 양자화된 수신 신호에 포함된 비선형 함수를 선형 함수로 대체할 수 있다.
상기 추정부는 상기 버스강 분해된 수신 신호에 대해 칼만 필터링(Kalman filtering)을 수행하기 위하여 상기 Bussgan 버스강 분해된 수신 신호에 포함된 노이즈를 가우시안 노이즈로 대체할 수 있다.
상기 양자화부는 상기 수신 신호를 1-비트 아날로그 디지털 변환기를 이용하여 1-비트 양자화시킬 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 채널 추정 장치는 다중 안테나 시스템에서 채널 추정 장치에 있어서, 다중 수신 안테나; 상기 다중 수신 안테나로 수신되는 수신 신호를 미리 설정된 비트로 양자화시키는 아날로그 디지털 변환부; 및 상기 양자화된 수신 신호에 시간적 상관 관계(temporal correlation)를 반영하고, 상기 시간적 상관 관계가 반영된 수신 신호에 기초하여 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정하는 베이스밴드 처리부를 포함한다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 1-비트 양자화를 거친 다중 수신 안테나 시스템에서 시간적 상관 관계를 이용하여 상향 링크의 채널 추정에 대한 추정 정확도를 향상시킬 수 있다.
구체적으로 본 발명의 실시예들에 따르면, 1-비트 양자화를 거친 수신 신호를 Bussgang 분해하여 비선형 함수를 통계적 등가 선형 함수로 대체하고, 칼만 필터를 이용하기 위하여 양자화 노이즈를 통계적 등가 가우시안 노이즈로 대체함으로써, 시간적 및 공간적 상관 관계를 반영하여 채널 추정에 대한 추정 정확도를 향상시킬 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따르면, 낮은 SNR에서는 양자화된 노이즈의 영향이 전체 노이즈에서 작기 때문에 전체 노이즈가 가우시안 분포에 가까워지며, 이는 칼만 필터에 더 적합하게 되어 채널 추정에 대한 추정 정확도를 더욱 향상시킬 수 있다.
도 1은 거대 MIMO 시스템에 대한 일 실시예의 구성을 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 MIMO 시스템에서 채널 추정 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도3은 공간적 상관 관계 계수의 상이한 값을 가지는 타임 슬롯에 따른 성능을 비교한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도4는 사용자 의존적인 시간적 상관 관계를 가지는 타임 슬롯에 따른 성능을 비교한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 5는 타임 슬롯의 상이한 값들을 갖는 SNR에 따른 성능을 비교한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 MIMO 시스템에서 채널 추정 장치에 대한 구성을 나타낸 것이다.
이하, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 또한, 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
본 발명의 실시예들은, 1-비트 ADC를 사용하는 MIMO 시스템에서 채널의 시간적 상관 관계를 활용하는 채널 추정 기술을 제공하는 것을 그 요지로 한다.
1-비트 ADC로 양자화되는 수신 신호는 정보 손실이 발생하고 비선형 1-비트 양자화 함수로 처리하기 어려운 점이 있는데, 본 발명은 비선형 양자화기를 Bussgang 분해에 의핸 선형 연산자로 대체하고, 통계적 등가 양자화 노이즈를 동일한 평균 및 공분산 행렬을 갖는 가우시안 노이즈로 대체함으로써, 이러한 문제점을 해결할 수 있다.
또한, 본 발명은 Bussgang 분해 후 시간적 상관 관계를 이용하고 연속적인 채널 추정을 수행하기 위하여 칼만 필터를 채택할 수 있다.
본 발명에서 사용하는 표기법(notation)에 대해 설명하면 다음과 같다.
아래와 위쪽의 굵은 글씨는 열 벡터와 행렬을 각각 의미하고, A T, A *와 A H는 행렬 A의 전치(transpose), 공액(conjugate) 및 공액 전치를 각각 의미한다.
Figure pat00001
는 기대치(expectation)를 의미하고, Re{}와 Im{}는 변수의 실수부와 허수부를 각각 의미한다. 0 m은 m × 1의 제로 벡터를 의미하고, I m은 m × m의 항등 행렬을 의미한다.
Figure pat00002
는 크로네커 곱(Kronecker product)을 의미하고, diag()는 대각 행렬(diagonal matrix)를 반환하는 것을 의미한다.
Figure pat00003
과
Figure pat00004
는 m × n의 복수 행렬과 실수 행렬을 각각 의미하고,
Figure pat00005
는 스칼라의 크기를 의미하며,
Figure pat00006
는 벡터의 L2-놈(norm)을 의미한다.
Figure pat00007
는 평균 m과 분산
Figure pat00008
를 갖는 복소 정규 분포(complex normal distribution)를 의미한다.
도 1은 1-비트 ADC를 사용하는 거대 MIMO 시스템에 대한 일 실시예의 구성을 나타낸 것으로, M 개의 수신 안테나가 존재하며 수신 안테나의 신호(수신 신호)가 RF 체인 및 1-bit ADCs를 거쳐 수신되는 시스템에 대한 구성을 나타낸 것이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 거대 MIMO 시스템은 다중 수신 안테나(110), RF 체인(120), 1-비트 ADCs(130), 및 베이스밴드 처리부(baseband processing)(140)를 포함한다.
다중 수신 안테나(110)는 대기 중으로부터 신호를 수신하여 RF 체인(120)으로 제공하며, RF 체인(120)의 출력 신호는 1-비트 ADCs(130)를 통해 양자화된다.
여기서, RF 체인(120)은 다양한 소자들로 구성될 수 있으며, 이러한 RF 체인(120)은 이 기술 분야에 종사하는 당업자라면 알 수 있는 기술적 구성이기에, 그 상세한 설명은 생략한다.
1-비트 ADC(130)는 RF 체인(120)을 통해 출력되는 신호 즉, 수신 신호의 크기에 대해 미리 설정된 역치 값과 비교하여 양자화 값 예를 들어, +1 또는 -1의 값을 출력한다.
여기서, 1-비트 ADC(130)는 RF 체인(120)의 출력 신호에서 실수부를 1-비트 양자화하는 1-비트 ADC와 허수부를 1-비트 양자화하는 1-비트 ADC를 포함할 수 있다.
베이스밴드 처리부(140)는 1-비트 ADCs(130)를 통해 출력되는 1-비트 양자화된 수신 신호에 시간적 상관 관계(temporal correlation)를 반영하고, 시간적 상관 관계가 반영된 수신 신호에 기초하여 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정한다.
여기서, 베이스밴드 처리부(140)는 본 발명의 채널 추정 알고리즘을 통해 수신 신호의 채널을 추정하는 구성 수단으로, 이에 대한 상세한 설명은 도 2 내지 도 7을 통해 설명한다.
이러한 거대 MIMO 시스템에서의 본 발명에 따른 방법과 그 장치에 대해 도 2 내지 도 6을 참조하여 상세히 설명한다.
시스템 모델
도 1을 참조하여 본 발명에서 가정하는 채널 모델에 대해 설명하면, 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명은 M개의 기지국(BS; base station) 안테나 즉, 다중 수신 안테나와 싱글 안테나를 갖는 K 사용자들을 고려한 것으로, 블록-페이딩 채널이 T의 코히런스 타임(coherence time)을 가지는 것으로 가정한다. 기지국에서 수신 신호는 i-번째 페이딩 블록에서 아래 <수학식 1>과 같이 주어질 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00009
여기서,
Figure pat00010
는 송신 SNR을 의미하고,
Figure pat00011
는 M × K채널을 의미하며,
Figure pat00012
는 i-번째 페이딩 블록에서 k-번째 사용자와 기지국 간 채널을 의미하고, si는 송신 신호를 의미하며,
Figure pat00013
는 노이즈를 의미할 수 있다.
공간적으로 그리고 시간적으로 상관되는 채널들을 모델링하기 위하여, 본 발명은
Figure pat00014
가 1차 가우스-마코브(Gauss-Markov) 프로세스를 따른다 가정하며, 아래 <수학식 2>와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00015
여기서,
Figure pat00016
는 공간적 상관 행렬을 의미하고,
Figure pat00017
는 시간적 상관 계수를 의미하며,
Figure pat00018
는 혁신 프로세스(innovation process)를 의미할 수 있다.
1-비트 ADC에 의해 양자화된 신호는 아래 <수학식 3>과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00019
여기서,
Figure pat00020
는 1-비트 양자화 함수를 의미하는 것으로,
Figure pat00021
일 수 있다.
1-비트 ADC 를 이용한 채널 추정
본 발명을 설명하는데 앞서, 채널의 시간적 상관 관계를 고려하지 않은 싱글-샷 채널 추정에 대한 기존 기법에 대해 설명한 후 시간적 상관 관계를 고려한 1-비트 ADC를 사용하는 거대 MIMO 시스템에 대한 본 발명의 연속적인 채널 추정 기술에 대해 설명한다.
싱글-샷 채널 추정기
싱글-샷 채널 추정은 시간적 상관 관계를 고려하지 않기 때문에 본 발명에서는 시간 슬롯 인덱스 i를 제거한다. 채널을 추정하기 위한 기지국에 대하여, K 사용자들은 기지국에 각각
Figure pat00022
심볼들의 파일럿 시퀀스를 동시에 전송하며, 기지국에서 수신하는 수신 신호는 아래 <수학식 4>와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 4]
Figure pat00023
여기서,
Figure pat00024
는 수신 신호를 의미하고,
Figure pat00025
는 파일럿 송신 전력을 의미하며,
Figure pat00026
는 M × K채널을 의미하고,
Figure pat00027
는 파일럿 행렬을 의미하고,
Figure pat00028
은 가우시안 노이즈를 의미할 수 있다.
본 발명은 모든 파일럿 시퀀스들이 열 방향 직교한 것으로 가정한다. 즉,
Figure pat00029
인 것으로 가정한다. 간단화하기 위해, 본 발명은 수신 신호를 벡터화하며 아래 <수학식 5>와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 5]
Figure pat00030
여기서,
Figure pat00031
을 의미하고,
Figure pat00032
를 의미할 수 있다. 상관 행렬
Figure pat00033
는 아래 <수학식 6>과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 6]
Figure pat00034
각 사용자가 독립적인 공간적 상관 관계를 가진다 가정하며, 1-비트 ADC에 의해 양자화된 신호는 아래 <수학식 7>과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 7]
Figure pat00035
1-비트 ADC를 가지는 기존의 채널 추정기들은 1-비트 ADCs의 비선형 양자화에 의해 높은 복잡도를 가지게 된다. 간단하면서 효과적인 방법은 Bussgang 분해를 이용하는 것으로, 본 발명의 채널 추정기는 기존 연구(Y. Li, C. Tao, G. Seco-Granados, A. Mezghani, A. L. Swindlehurst and L. Liu, "Channel Estimation and Performance Analysis of One-Bit Massive MIMO Systems," IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 65, no. 15, pp. 4075-4089, Aug. 2017.)에서 개발된 기법에 의존하기 때문에 본 발명의 채널 추정기는 기존 연구(Y. Li, C. Tao, G. Seco-Granados, A. Mezghani, A. L. Swindlehurst and L. Liu, "Channel Estimation and Performance Analysis of One-Bit Massive MIMO Systems," IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 65, no. 15, pp. 4075-4089, Aug. 2017.)에서 제안된 Bussgang 분해를 사용한다.
1-비트 양자화기에 대한 Bussgang 분해는 아래 <수학식 8>과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 8]
Figure pat00036
여기서, A는 선형 연산자를 의미하고, q는 통계적 등가 양자화 노이즈를 의미할 수 있다.
선형 연산자 A는 아래 <수학식 9>에 의해 획득될 수 있다.
[수학식 9]
Figure pat00037
여기서,
Figure pat00038
은 수신 신호 y와 양자화된 신호 r 간의 교차 공분산 행렬을 의미하고, Cr은 r의 자동 공분산 행렬을 의미하며, Cy는 y의 자동 공분산 행렬을 의미할 수 있다.
A H에 대한
Figure pat00039
의 도함수(derivative)는 아래 <수학식 10>과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 10]
Figure pat00040
여기서,
Figure pat00041
은 아래 <수학식 11>과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 11]
Figure pat00042
따라서, 행렬 A는 아래 <수학식 12>와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 12]
Figure pat00043
여기서, (a)는
Figure pat00044
의 대각선 항들이
Figure pat00045
로 같기 때문에 상기와 같이 나타낼 수 있다.
상기 수학식 5와 수학식 8을 이용하면, r은 아래 <수학식 13>과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 13]
Figure pat00046
여기서,
Figure pat00047
를 의미할 수 있다.
본 발명은 Bussgang 분해에 기반하여 LMMSE(linear minimum mean square error) 추정기를 구성할 수 있으며, 이하 본 발명에서는 Bussgang LMMSE(BLMMSE) 채널 추정기로 명명한다. 이러한 BLMMSE 채널 추정기는 아래 <수학식 14>와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 14]
Figure pat00048
여기서,
Figure pat00049
은
Figure pat00050
와 r 간의 교차 공분산 행렬을 의미할 수 있다.
상기 수학식 14의 증명은 상기 수학식 10에서 A를 획득하기 위한 동일한 접근법을 이용하는 것이다. Cr은 arcsin 법칙에 의해 주어질 수 있으며, 아래 <수학식 15>과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 15]
Figure pat00051
여기서
Figure pat00052
을 의미할 수 있다.
q는
Figure pat00053
와 상관 관계가 없기 때문에 상기 수학식 14의 BLMMSE 채널 추정기는 아래 <수학식 16>과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 16]
Figure pat00054
본 발명에서는 BLMMSE 채널 추정기의 정규화된 평균 제곱 오차(NMSE; normalized mean square error)를 아래 <수학식 17>과 같이 정의할 수 있다.
[수학식 17]
Figure pat00055
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 MIMO 시스템에서 채널 추정 방법에 대한 동작 흐름도를 나타낸 것이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 채널 추정 방법은 다중 수신 안테나를 통해 MIMO 시스템으로 수신되는 신호 즉, 수신 신호를 수신한다(S210).
여기서, 단계 S210에서 수신된 수신 신호 각각은 RF 체인을 통해 1-비트 ADCs로 제공될 수 있다.
단계 S210에 의해 수신된 수신 신호는 1-비트 ADCs를 이용하여 양자화하고, 1-비트 양자화된 수신 신호를 출력한다(S220).
단계 S220에 의해 출력된 1-비트 양자화된 수신 신호에 시간적 상관 관계(temporal correlation)를 반영하고, 시간적 상관 관계가 반영된 수신 신호에 기초하여 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정한다(S230, S240).
이러한 본 발명에 따른 기법에 대해 이하 상세히 설명한다.
본 발명의 연속 채널 추정기
본 발명에 따른 시간적 채널 상관 관계를 이용한 연속 채널 추정 기법은 상술한 Bussgang 분해와 칼만 필터링(Kalman filtering)에 기반한다. 본 발명에 따른 채널 추정기를 구현하기 위하여, 상기 수학식 2에서의 채널 모델을 벡터화된 표기법을 이용하여 재구성하며, 아래 <수학식 18>과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 18]
Figure pat00056
여기서, 는 혁신 프로세스의 벡터화된 버전을 의미하고, 아래 <수학식 19>와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 19]
Figure pat00058
상기 수학식 18에서의 시간적 상관 관계 행렬들인
Figure pat00059
와
Figure pat00060
는 아래 <수학식 20>과 같이 주어질 수 있다.
[수학식 20]
Figure pat00061
여기서,
Figure pat00062
는 k-번째 사용자의 시간적 상관 관계 계수를 의미하고,
Figure pat00063
를 의미할 수 있다.
이 때, 양자화된 신호는 싱글-샷 채널 추정기에서 설명한 방식에 의해 아래 <수학식 21>과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 21]
Figure pat00064
Bussgang 분해에 의해 수신 신호는 아래 <수학식 22>와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 22]
Figure pat00065
여기서, A i는 선형 연산자를 의미하고, qi는 통계적 등가 양자화 노이즈를 의미할 수 있다. 따라서, 수신 신호는 아래 <수학식 23>과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 23]
Figure pat00066
여기서,
Figure pat00067
를 의미할 수 있다.
칼만 필터는 노이즈가 가우시안 분포를 따르는 경우에 작동하는데, 전반적인 노이즈
Figure pat00068
는 가우시안이 아니다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 발명은
Figure pat00069
를
Figure pat00070
로 대체한다. 여기서,
Figure pat00071
는 평균 0과 공분산 행렬
Figure pat00072
를 갖는 가우시안 분포를 따르고, 공분산 행렬
Figure pat00073
는 전반적인 노이즈
Figure pat00074
의 공분산 행렬을 의미할 수 있다.
본 발명은 새로운 수신 신호
Figure pat00075
를 정의하고, 정의된 수신 신호
Figure pat00076
는 아래 <수학식 24>와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 24]
Figure pat00077
여기서,
Figure pat00078
를 의미할 수 있다.
칼만 필터에 기반한 채널 추정은 아래 알고리즘 1에 의해 요약될 수 있다.
Figure pat00079
알고리즘 1은 추정(predict) 부분(알고리즘1의 2, 3과정)과 정정(correct) 부분(알고리즘 1의 4 - 6 과정)으로 나누어 진다. 추정 부분에서는 현재의 상태와 모델을 이용하여 다음 측정시간의 상태
Figure pat00080
와 추정에러 공분산행렬
Figure pat00081
을 예측한다(알고리즘의 1의 2, 3 과정). 정정 부분에서는 추정 부분에서 구한 추정에러 공분산행렬
Figure pat00082
과 노이즈 공분산행렬
Figure pat00083
을 이용하여 칼만이득행렬
Figure pat00084
을 구한다(알고리즘 1의 4과정). 다음으로 정정된 값
Figure pat00085
은 이전에 추정한 값
Figure pat00086
에 칼만이득행렬
Figure pat00087
과 실제 측정된 값
Figure pat00088
와 예측된 측정 상태값
Figure pat00089
의 차를 곱한 후 더해주어 계산한다(알고리즘 1의 5과정). 마지막으로 에러 공분산 행렬
Figure pat00090
의 값을 업데이트 해준다(알고리즘 1의 6과정). 또한 추정 부분과 정정 부분이 시작되기 전에 초기값
Figure pat00091
,
Figure pat00092
을 설정해주어야 한다(알고리즘 1의 1과정). 위와 같이 추정 부분과 정정 부분을 순차적으로 반복하는 것이 칼만 필터(알고리즘 1)이다.
상기 알고리즘 1에서 스텝 1의
Figure pat00093
는 상기 수학식 6에 정의되어 있으며, 스텝 5에서의 ri는 상기 수학식 24의 근사화된
Figure pat00094
가 아니라 상기 수학식 21의 양자화된 신호를 의미한다.
수치 결과
본 발명의 채널 추정 알고리즘을 검증하기 위하여, 몬테-카를로 시뮬레이션을 수행하고, 성능 메트릭으로 NMSE를 사용한다. 여기서, NMSE는 아래 <수학식 25>와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 25]
Figure pat00095
여기서,
Figure pat00096
는 추정된 채널을 의미할 수 있다.
본 발명은 이산 푸리에 변환(DFT) 행렬로부터 파일럿 시퀀스
Figure pat00097
를 정의하고, 파일럿 시퀀스를 얻기 위하여
Figure pat00098
DFT 행렬의 K 열을 선택한다. 본 발명은 공간적 상관 계수 행렬 R k에 대한 지수 모델을 채택할 수 있으며, 공간적 상관 계수 행렬 R k는 아래 <수학식 26>과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 26]
Figure pat00099
여기서,
Figure pat00100
을 의미할 수 있다.
이 때,
Figure pat00101
의 모든 대각선 엔트리들이 1이기 때문에 상기 수학식 12에서의 행렬 A는 아래 <수학식 27>과 같이 간략화될 수 있다.
[수학식 27]
Figure pat00102
본 발명은 시간적 상관 관계에 대하여,
Figure pat00103
로 정의된 제이크 모델을 채택한다. 여기서,
Figure pat00104
는 0-차수 베셀 함수(Bessel function)을 의미하고,
Figure pat00105
는 사용자 스피드
Figure pat00106
, 캐리어 주파수 fc 및 빛의 속도 c를 갖는 도플러 주파수를 의미하며,
Figure pat00107
는 채널 인스턴스화 간격(channel instantiation interval)을 의미할 수 있다.
도 3은 공간적 상관 관계 계수의 상이한 값을 가지는 타임 슬롯에 따른 성능을 비교한 일 예시도를 나타낸 것으로, SNR이 0인 경우 공간적 상관 관계 계수의 크기 r이 0.6 또는 0.9에 대한 시간에 따른 NMSE를 비교한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 3은 기지국 안테나 수 M=16, 사용자 수 K=4 및 트레이닝 심볼 수
Figure pat00108
=20으로 설정되고, 시간적 상관 관계 계수
Figure pat00109
=0.9881 및 SNR=0인 경우에 대한 것으로, NMSE(h i)는 본 발명에 따른 기법의 NMSE 성능을 나타낸 것이고, NMSE(R)은 실제 양자화 노이즈가 아닌 가우시안 노이즈를 갖는 칼만 필터의 NMSE 성능을 나타낸 것이며, BLMMSE only는 기존 연구(Y. Li, C. Tao, G. Seco-Granados, A. Mezghani, A. L. Swindlehurst and L. Liu, "Channel Estimation and Performance Analysis of One-Bit Massive MIMO Systems," IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 65, no. 15, pp. 4075-4089, Aug. 2017.)에서 제안된 기법에 의한 NMSE 성능을 나타낸 것이다. 여기서, BLMMSE only는 싱글-샷 채널 추정의 NMSE 성능을 나타낸 것이다.
도 3을 통해 알 수 있듯이, 본 발명의 채널 추정기에 대한 NMSE가 타임 슬롯을 갖는 BLMMSE only에 대한 NMSE 보다 성능이 뛰어난 것을 알 수 있으며, 본 발명에 따른 채널 추정 기법은 채널이 공간적으로 더 많이 상관되는 경우 추정 성능이 더 좋아지는 것을 알 수 있다.
도 4는 사용자 의존적인 시간적 상관 관계를 가지는 타임 슬롯에 따른 성능을 비교한 일 예시도를 나타낸 것으로, 시간적 상관 관계 계수
Figure pat00110
가 사용자에 대해 0.872, 0.936, 0.967 및 0.988인 경우의 시간에 따른 NMSE를 비교한 일 예시도를 나타낸 것이다. 여기서, 시간적 상관 관계 계수 0.872, 0.936, 0.967 및 0.988 각각은
Figure pat00111
=10km/h, 7km/h, 5km/h 및 3km/h에 대응될 수 있다.
도 4는 기지국 안테나 수 M=16, 사용자 수 K=4 및 트레이닝 심볼 수
Figure pat00112
=20, 공간적 상관 관계 계수의 크기 r=0.9로 설정된 경우에 대한 것으로, 도 4를 통해 알 수 있듯이, 본 발명에 따른 채널 추정 기법은 사용자 의존적인 시간적 페이딩에 대해 작용할 뿐만 아니라 보다 큰 시간적 상관 관계를 경험하는 사용자는 본 발명에 따른 기법에 의해 보다 많은 이득을 얻는 것을 알 수 있다.
도 5는 타임 슬롯의 상이한 값들을 갖는 SNR에 따른 성능을 비교한 일 예시도를 나타낸 것으로, 기지국 안테나 수 M=16, 사용자 수 K=4 및 트레이닝 심볼 수
Figure pat00113
=20, 시간적 상관 관계 계수
Figure pat00114
=0.9881 및 공간적 상관 관계 계수 r=0.6인 경우의 SNR에 따른 NMSE를 비교한 일 예시도를 나타낸 것이다.
도 5를 통해 알 수 있듯이, 본 발명에 따른 기법은 타임 슬롯 인덱스 i가 커짐에 따라 NMSE가 더 낮아지는 것을 알 수 있으며, 높은 SNR에 대해서는 NMSE(R)이 NMSE(h i)에 비해 4 dB 정도 낮은 것을 알 수 있고, 낮은 SNR에 대해서는 10회 연속 추정 후에 NMSE(R)과 NMSE(h i)이 거의 같은 것을 알 수 있다.
여기서, 높은 SNR에 대해서는 NMSE(R)이 NMSE(h i)에 비해 4 dB 정도 낮은 것은 1-비트 ADC 양자화기가 NMSE(R)에 대해 4 dB 손실을 가지는 것으로, 이러한 손실은 가우시안 모델 불일치로부터 나타난 것일 수 있다.
이와 같이, 본 발명에 따른 채널 추정 방법은 1-비트 양자화를 거친 수신 신호를 Bussgang 분해하여 비선형 함수를 통계적 등가 선형 함수로 대체하고, 칼만 필터를 이용하여 양자화 노이즈를 통계적 등가 가우시안 노이즈로 대체함으로써, 시간적 및 공간적 상관 관계를 반영하여 채널 추정에 대한 추정 정확도를 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 채널 추정 방법은 낮은 SNR에서 양자화 노이즈의 영향이 전체 노이즈에 비해 상대적으로 줄어들어 전체 노이즈가 가우시안 분포에 가까워지며 이는 칼만필터에 적합하므로 채널 추정에 대한 추정 정확도를 더욱 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 채널 추정 방법은 정규화된 평균 제곱 오차(NMSE)가 타임 슬롯이 증가함에 따라 감소하고, 공간적 및 시간적 상관 계수가 클수록 채널을 더 정확하게 추정할 수 있다.
상술한 본 발명에 따른 방법에서 ADC를 1-비트 ADC로 한정하여 설명하였지만, 이에 한정하지 않으며, 저 분해능 ADC를 이용하여 수신 신호의 크기에 대한 양자화에 시간적 상관 관계 나아가 공간적 상관 관계를 반영하여 다중 안테나를 통해 수신되는 수신 신호의 채널을 추정할 수도 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 거대 MIMO 시스템에서 채널 추정 장치에 대한 구성을 나타낸 것으로, 상술한 도 2 내지 도 5의 방법과 관련된 내용을 수행하는 장치에 대한 구성을 나타낸 것이다.
도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 장치(600)는 수신부(610), 양자화부(620) 및 추정부(630)를 포함한다. 여기서, 수신부(610), 양자화부(620) 및 추정부(630) 각각은 도 1에 도시된 다중 수신 안테나(110), 아날로그 디지털 변환부(ADC)(130) 및 베이스밴드 처리부(140)에 대응될 수 있다.
수신부(610)는 다중 수신 안테나를 통해 사용자들로부터 송신되는 신호를 수신한다. 즉, 수신부(610)는 다중 수신 안테나를 이용하여 무선 신호를 수신하고, 수신된 무선 신호(수신 신호)를 RF 체인을 통해 양자화부(620)로 출력한다.
양자화부(620)는 수신부(610)를 통해 출력되는 수신 신호를 아날로그 디지털 변환기를 이용하여 양자화시킨다.
여기서, 양자화부(620)는 1-비트 ADC를 이용하여 수신 신호를 1-비트 양자화시킬 수 있다. 물론, 양자화부(620)는 저 분해능의 ADC를 이용하여 수신 신호를 양자화시킬 수도 있다.
추정부(630)는 양자화부(620)를 통해 출력되는 양자화된 수신 신호에 시간적 상관 관계(temporal correlation)를 반영하고, 시간적 상관 관계가 반영된 수신 신호에 기초하여 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정한다.
여기서, 추정부(630)는 양자화된 수신 신호에 공간적 상관 관계를 추가 반영하고, 공간적 상관 관계와 시간적 상관 관계가 반영된 수신 신호에 기초하여 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정할 수 있다.
구체적으로, 추정부(630)는 양자화된 수신 신호를 Bussgang 분해하고, Bussgang 분해된 수신 신호에 대해 칼만 필터링(Kalman filtering)을 수행함으로써, 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정할 수 있다.
여기서, 추정부(630)는 양자화된 수신 신호를 Bussgang 분해하여 양자화된 수신 신호에 포함된 비선형 함수를 선형 함수로 대체하고, Bussgang 분해된 수신 신호에 대해 칼만 필터링(Kalman filtering)을 수행하기 위하여 Bussgang 분해된 수신 신호에 포함된 노이즈를 가우시안 노이즈로 대체할 수 있다.
비록, 도 6의 체널 추정 장치에서 그 설명을 생략하였더라도, 도 2 내지 도 5 에서 설명한 모든 내용을 포함할 수 있다는 것은 이 기술 분야에 종사하는 당업자에게 있어서 자명하다.
이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 시스템, 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예들에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (16)

  1. 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호를 아날로그 디지털 변환기를 이용하여 양자화시키는 단계; 및
    상기 양자화된 수신 신호에 시간적 상관 관계(temporal correlation)를 반영하고, 상기 시간적 상관 관계가 반영된 수신 신호에 기초하여 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정하는 단계
    를 포함하는 채널 추정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 추정하는 단계는
    상기 양자화된 수신 신호에 공간적 상관 관계를 추가 반영하고, 상기 공간적 상관 관계와 상기 시간적 상관 관계가 반영된 수신 신호에 기초하여 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정하는 것을 특징으로 하는 채널 추정 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 추정하는 단계는
    상기 양자화된 수신 신호를 버스강(Bussgang) 분해하고, 상기 버스강 분해된 수신 신호에 대해 칼만 필터링(Kalman filtering)을 수행함으로써, 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정하는 것을 특징으로 하는 채널 추정 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 추정하는 단계는
    상기 양자화된 수신 신호를 버스강 분해하여 상기 양자화된 수신 신호에 포함된 비선형 함수를 선형 함수로 대체하는 것을 특징으로 하는 채널 추정 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 추정하는 단계는
    상기 버스강 분해된 수신 신호에 대해 칼만 필터링(Kalman filtering)을 수행하기 위하여 상기 버스강 분해된 수신 신호에 포함된 노이즈를 가우시안 노이즈로 대체하는 것을 특징으로 하는 채널 추정 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 양자화시키는 단계는
    상기 수신 신호를 1-비트 아날로그 디지털 변환기를 이용하여 1-비트 양자화시키는 것을 특징으로 하는 채널 추정 방법.
  7. 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호를 아날로그 디지털 변환기를 이용하여 양자화시키는 양자화부; 및
    상기 양자화된 수신 신호에 시간적 상관 관계(temporal correlation)를 반영하고, 상기 시간적 상관 관계가 반영된 수신 신호에 기초하여 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정하는 추정부
    를 포함하는 채널 추정 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 추정부는
    상기 양자화된 수신 신호에 공간적 상관 관계를 추가 반영하고, 상기 공간적 상관 관계와 상기 시간적 상관 관계가 반영된 수신 신호에 기초하여 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정하는 것을 특징으로 하는 채널 추정 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 추정부는
    상기 양자화된 수신 신호를 버스강 분해하고, 상기 버스강 분해된 수신 신호에 대해 칼만 필터링(Kalman filtering)을 수행함으로써, 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정하는 것을 특징으로 하는 채널 추정 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 추정부는
    상기 양자화된 수신 신호를 버스강 분해하여 상기 양자화된 수신 신호에 포함된 비선형 함수를 선형 함수로 대체하는 것을 특징으로 하는 채널 추정 장치.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 추정부는
    상기 버스강 분해된 수신 신호에 대해 칼만 필터링(Kalman filtering)을 수행하기 위하여 상기 버스강 분해된 수신 신호에 포함된 노이즈를 가우시안 노이즈로 대체하는 것을 특징으로 하는 채널 추정 장치.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 양자화부는
    상기 수신 신호를 1-비트 아날로그 디지털 변환기를 이용하여 1-비트 양자화시키는 것을 특징으로 하는 채널 추정 장치.
  13. 다중 안테나 시스템에서 채널 추정 장치에 있어서,
    다중 수신 안테나;
    상기 다중 수신 안테나로 수신되는 수신 신호를 미리 설정된 비트로 양자화시키는 아날로그 디지털 변환부; 및
    상기 양자화된 수신 신호에 시간적 상관 관계(temporal correlation)를 반영하고, 상기 시간적 상관 관계가 반영된 수신 신호에 기초하여 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정하는 베이스밴드 처리부
    를 포함하는 채널 추정 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 베이스밴드 처리부는
    상기 양자화된 수신 신호에 공간적 상관 관계를 추가 반영하고, 상기 공간적 상관 관계와 상기 시간적 상관 관계가 반영된 수신 신호에 기초하여 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정하는 것을 특징으로 하는 채널 추정 장치.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 베이스밴드 처리부는
    상기 양자화된 수신 신호를 버스강 분해하고, 상기 버스강 분해된 수신 신호에 대해 칼만 필터링(Kalman filtering)을 수행함으로써, 상기 다중 수신 안테나를 통해 수신되는 수신 신호에 대한 채널을 추정하는 것을 특징으로 하는 채널 추정 장치.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 아날로그 디지털 변환부는
    상기 수신 신호를 1-비트 아날로그 디지털 변환기를 이용하여 1-비트 양자화시키는 것을 특징으로 하는 채널 추정 장치.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022065540A1 (ko) * 2020-09-23 2022-03-31 엘지전자 주식회사 무선 통신 네트워크에서 아날로그-디지털 변환기를 포함하는 수신기 및 그 수신기의 동작 방법

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11716123B2 (en) * 2019-10-09 2023-08-01 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Systems, methods, and media for recovering data symbols in multiple-input, multiple-output receivers

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080101014A (ko) * 2007-05-15 2008-11-21 삼성전자주식회사 무선통신 시스템에서 무선채널을 예측하기 위한 방법 및장치
KR20110092930A (ko) * 2010-02-11 2011-08-18 충남대학교산학협력단 하향링크 프리앰블 신호를 이용한 와이브로 기반 측위 시스템

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8638874B2 (en) * 2008-05-01 2014-01-28 Futurewei Technologies, Inc. Progressive feedback for high resolution limited feedback wireless communication
US9647745B2 (en) * 2014-10-14 2017-05-09 Regents Of The University Of Minnesota Channel tracking and transmit beamforming with frugal feedback
CN105049383A (zh) * 2015-07-01 2015-11-11 东南大学 一种fdd大规模mimo***下行链路训练序列设计方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080101014A (ko) * 2007-05-15 2008-11-21 삼성전자주식회사 무선통신 시스템에서 무선채널을 예측하기 위한 방법 및장치
KR20110092930A (ko) * 2010-02-11 2011-08-18 충남대학교산학협력단 하향링크 프리앰블 신호를 이용한 와이브로 기반 측위 시스템

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
‘5G Massive MIMO 실현을 위한 연구 동향’, 전자공학회지 42(10), 16-34쪽, 2015.10.* *
‘Channel Estimation and Performance Analysis of One-Bit Massive MIMO Systems’, IEEE, Trans. on Signal Processing, vol. 65, Issue 15, pp.4075-4089, 2017.08.* *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022065540A1 (ko) * 2020-09-23 2022-03-31 엘지전자 주식회사 무선 통신 네트워크에서 아날로그-디지털 변환기를 포함하는 수신기 및 그 수신기의 동작 방법

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