An architecture that theoretically obtains channel capacity on Multi-Input Multi-Output (MIMO) systems was proposed as BLAST in [10] and Space-Time Block Codes (STBC) which achieves the diversity gain from the transmit diversity was exploited in [5] and [6]. However, we can not get the both sides of data reliability and data throughput at the same time because the transmit diversity comes at the cost of throughput and vice versa. At this point of view, in MIMO wireless communications, Double Space-Time Transmit Diversity (DSTTD) is a good communication scheme which compromises between the BLAST and STBC. It offers a very effective tradeoff between diversity and Spatial Multiplexing (SM). We show that DSTTD can be efficiently recovered using joint Maximum-Likelihood (ML) and Minimum Mean Squared Error (MMSE) interference cancelation technique. However, most of the previous works assumed that the receiver knew the channel information perfectly. In real wireless communications, receiver never knows the Channel State Information (CSI). Clearly, the method to estimate the channel accurately is one of the key techniques to improve the performance in wireless communications. In [9], authors propose the MIMO channel estimation technique which uses the pilot sequences in the transmit signals to estimate the channel fading coefficients. We confirm that this channel estimation method is effective in STBC scheme. However, the more the number of transmit antennas is increased, the more training sequences periods are needed in this estimation method. Recently, unlike a conventional channel estimation, iterative receivers for MIMO wireless links, which perform joint channel estimation and decoding, have received great attention due to their performance gain achieved. They send the training sequences and compute the channel coeffcients by adaptive filter. We apply the joint channel estimation and decoding to the DSTTD system and get the following results. Firstly, We show that the Recursive Least Squares (RLS) algorithm is a reasonable choice between RLS and Least Mean Square (LMS) algorithm to combine with the DSTTD receiver. Secondly, proposed joint channel estimation and decoding with adaptive filter has better performance than a conventional channel estimation scheme [9].
근래의 무선 이동통신 기술은 시장의 급성장과 더불어 빠른 속도로 발전하고 있으며 무선데이터 서비스의 성장 추세와 함께 고속, 대용량 무선 데이터 전송기술을 요구하고 있다. 최근에는 고속 데이터 전송을 위한 해결책으로 다중 안테나를 이용한 무선 통신 기술의 연구가 활발히 진행중에 있다. 다중 안테나 기술은 크게 채널 용량 이득을 위한 BLAST(Bell Labs Layered Space-Time) 기술과 link quality 위한 STC(Space-Time Codes) 기술로 나눌 수 있다. 다중안테나를 이용한 무선통신 기술의 연구가 활발히 진행되면서 채널 추정 방법, 수신단의 복잡도 문제, 안테나 array, 시변, 다중경로 채널에서의 성능 개선방법 등 이와 관련된 분야들도 연구되고 있다.
본 논문에서는 채널 용량과 link quality를 모두 얻을 수 있는 DSTTD(Double Space-Time Transmit Diversity)시스템에 채널 추정과 신호 검출을 동시에 할 수 있는 적용 필터를 결합하여 모의 실험을 하였다. 다중 안테나 시스템에서 기존의 채널 추정 방법은 파일럿 신호를 전송한 뒤 수신단에서 파일럿신호를 Minimum Mean Square Estimation 에 근거하여 추정하는 방식이었다. Alamouti 전송방식에서 기존 채널 추정 방법을 모의 실험한 결과 채널 정보가 수신단에 완전하게 주어진 상태보다 1dB 정도 성능이 떨어지는 결과를 얻었다. 이 방법은 송신 안테나의 개수에 비례하여 파일럿 신호의 송신 주기가 증가하는 단점을 가지고 있다. 이에 반면 최근 연구되고 있는 공동 채널추정-신호검출 방식은 training 심볼의 송신주기가 송신안테나의 개수와 선형관계로 증가하지 않는다. 그러므로 송신 안테나의 개수가 많을 경우 기존의 채널 추정 방식보다 데이터 전송률을 높일 수 있는 장점을 가지고 있다. 이를 검증하기에 앞서 송신 안테나가 4개인 경우, DSTTD(Double Space-Time Transmit Diversity)에 적합한 적용 필터를 찾기 위해 LMS(Least Mean Square)와 RLS(Recursive Least Square)알고리즘을 기반으로 하는 적용 필터를 DSTTD에 결합하였다. 모의 실험한 결과 RLS 알고리즘 기반의 적용필터와 DSTTD의 결합이 더 좋은 성능을 보여주었다. 다음으로 기존의 채널 추정 방식과 비교 하기 위해 파일럿 신호의 송신주기가 동일한 상태에서 RLS 알고리즘을 DSTTD에 적용한 방식과 DSTTD에 기존의 채널 추정 방법을 적용한 방식을 비교하는 모의 실험을 하였다. 모의 실험 결과는 RLS 알고리즘 기반의 공동 채널 추정-신호검출 방식을 결합한 DSTTD는 기존의 채널추정방식을 결합한 DSTTD보다 2.5dB 성능이 우수하다는 것을 보여주었다.
