This thesis addresses the problem of the estimation of the time-varying channel in multiuser receiver with space-time block coding (STBC). We have to obtain the accurate channel state information for recovering the symbol of interested user with the transmit diversity gain. For the estimation and tracking of the slowly time-varying channel, we use the adaptive or stochastic-gradient algorithm using the proposed cost function. In this case, the proposed cost function guarantees the faster convergence rate to adapt the time variation of the channel. If we adjust the weighting parameter in the cost function adaptively, we can obtain a better channel tracing capability with no MSE performance degradation. And, for the estimation and tracking of the fast time-varying channel, we use the Kalman filtering method using the first-order Markov channel model. In this case, we propose the estimation method of the process and measurement noise statistics required in the Kalman filtering process. If we obtain the accurate parameters for the noise statistics, a better tacking performance of the fast time-varying channel can be guaranteed. Simulation results show the advantages of the proposed channel estimation methods.
시공간 블록 부호를 이용하는 시스템은 송신단에서 안테나를 두 개 이용하여 심볼 단위로 신호를 전송한 후, 수신단에서 다이버시티 이득을 가지도록 선형적으로 복호하는 구조를 가진다. 이때 채널에 대해 얼마나 정확한 정보를 가지고 있는지가 수신단에서 심볼을 검출해내는데 중요한 영향을 미친다. 시공간 블록 부호를 사용하는 단일 사용자 시스템과 마찬가지로 다중 사용자 환경에서도 시공간 블록 부호를 적용할 수 있다. 각 송신 안테나와 사용자별로 확산 코드를 할당하여, 각 사용자의 신호를 분별할 수 있도록 한 후 다중 사용자 검파기를 이용하여, 추정된 채널 정보를 바탕으로 하여 원하는 사용자의 신호를 검출해낸다.
본 논문에서는 이러한 다중 사용자 시스템에서 채널을 효율적으로 추정하는 방법들에 관해 논하였다. 우선 시불변 혹은 시간에 대해 천천히 변하는 채널의 경우 제안된 비용함수를 사용하는 적응 알고리듬을 이용하여 채널을 추정하게 된다. 모의 실험결과 제안된 채널 추정 알고리듬은 기존의 적응 알고리듬보다 더 빠른 수렴 속도를 가짐을 확인했다.
시간에 대해 빠르게 변하는 채널의 경우, 칼만 필터링을 이용한 채널 추정 방법을 사용한다. 일반적으로 칼만 필터링을 적용할 경우 잡음의 통계적 특성을 알고 있다는 가정을 하게 되는데, 이러한 가정이 가능하지 않은 경우 잡음의 통계적 특성을 추정하여 칼만 필터링을 해야 원하는 채널 추정 성능을 얻게 된다. 따라서 이러한 잡음의 통계적 성질을 효과적으로 추정할 수 있는 방법을 제안하였다.
