Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) has been received much attention for high rate transmission wireless communication systems such as future-generation mobile communication systems, wireless Internet access, and wireless multimedia due to its bandwidth efficiency and robustness against the frequency-selective channels. In addition, OFDM is a promising digital modulation scheme to simplify the equalization in the frequency-selective channels. Recently, by using multiple antennas at the transmitter and the receiver, we can exploit the diversity gain and solve the high link budget problem required at the high transmission system by combining the OFDM with the MIMO system. To maximize the performance advantage of multiple-input multiple-output OFDM systems, a coherent signal detection requires reliable channel impulse response between transmit and receive antennas. However, since the channels are time-varying and frequency-selective in broadband wireless communication systems, the channel estimation is known to be one of the difficult tasks in MIMO systems. The channel estimation can be performed by either inserting pilot symbols into all of the subcarriers of OFDM symbols with a specific period or inserting pilot symbols into each OFDM symbols. However, since the pilot-based channel estimation requires many pilot symbols and decreases the transmission bandwidth, it is not bandwidth efficient in terms of data transmission. In order to overcome the disadvantage of the pilot-based channel estimation, subspace-based (semi-)blind channel estimation methods have been studied extensively. The subspace-based (semi-)blind channel estimation methods have a simple structure and achieve good performance, but usually require large number of data blocks because the many existing (semi-)blind channel estimation methods are statistical in nature (e.g., second-order statistics).
In this thesis, we propose the statistical channel estimation for MIMO-OFDM systems by considering the time-variation and the data transmission efficiency. 1) We improve the performance of the subspace-based channel estimation by reducing the effect of residual error affecting the accuracy of the noise subspace. To reduce the effect of residual error, we exploit the receive diversity based on the iterative algorithm and the measure called the Hermitian angel. 2) We propose a method of obtaining the autocorrelation matrix to improve the performance of the subspace-based channel estimation method in piecewise time-invariant channels. By exploiting the circulant property of the received signal, the proposed method reduces the number of the received blocks of the input and decreases the residual error which affects the accuracy of the noise subspace. 3) We propose a new subspace-based channel estimation method for MIMO-OFDM systems. In the proposed method, the IDFT output of one frequency-domain data block is divided into the proper number of data groups. Then, each of data groups is turned into a subblock by inserting a guard interval which is the cyclic prefix of its data group and the subblocks are transmitted. Then, by exploiting the circulant property of the received subblocks, the proposed method can satisfy the persistency of excitation criterion of the input and blindly estimate the channel impulse response with one frequency-domain data block. 4) We present a channel estimation scheme for MIMO-OFDM in fast varying Rayleigh channels. To handle the rapid variation of channels within a transmission block, we propose a novel maximum a posteriori probability-based channel estimation scheme using pilot symbols.
Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) 방식은 무선채널에서의 높은 주파수 효율과 주파수 선택적 채널에서의 강인함으로 인해 고속으로 데이터를 전송하는데 적합한 차세대 이동통신 시스템, 무선 인터넷 접속과 무선 멀티미디어를 포함한 다양한 무선시스템에 채택되어 졌다. 게다가 OFDM 방식은 주파수 선택적 채널에서의 구현이 쉬워 디지털 변조를 위한 방법으로 많은 주목을 받고 있다. 최근에는 송/수신단에 다중 안테나를 사용함으로써 고속 데이터 전송시 요구되는 높은 link budget을 해결함과 동시에 다이버시티 이득을 이용하고자 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 방식과 OFDM 방식을 결합한 MIMO-OFDM 방식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. Coherent 방식의 시스템에서는 이러한 MIMO-OFDM 방식의 장점을 최대로 활용하기 위해서 송신단과 수신단사이의 채널 추정을 필요로 한다. 그러나 광대역 무선통신에서의 통신 채널은 시간에 따라 변할 뿐만 아니라 주파수에 따라 상이한 페이딩을 겪기 때문에 MIMO 시스템에서의 채널 추정은 쉬운 문제가 아니다. 일반적으로 채널 추정을 위해서는 파일럿 심볼을 특정 시간 구간동안 OFDM 심볼의 전체 부반송파에 실어 보내거나 매번 OFDM 심볼의 특정 부반송파에 실어 보내는 방식이 많이 이용된다. 그러나 파일럿에 의존한 채널 추정 방법은 많은 양의 파일럿 심볼을 필요로 하고 부반송파의 상당 부분이 파일럿 심볼의 전송을 위해 사용되기 때문에 데이터 전송 측면에 있어서 비효율적이다. 파일럿 심볼에 의존한 채널 추정 방법이 가지는 단점을 극복하고자 최근 들어 부공간 기반의 (Semi-)Blind 채널 추정 방법이 많이 논의되고 있다. 부공간 기반의 (Semi-)Blind 채널 추정 방법은 간단한 구조와 좋은 성능의 장점을 가지지만 Second-Order Statistics와 같은 통계적 특성의 이용으로 인해 많은 수신 샘플을 필요로 하는 단점을 가지기도 한다.
학위논문에서는 채널 추정을 수행함에 있어서 시간에 따른 채널의 변화와 데이터 전송의 효율성을 고려한 통계적 채널 추정 방법을 제안한다. 첫째, 기존의 부공간 기반의 (Semi-)Blind 채널 추정 방법에서 가정된 Time-invariant 채널이 아닌 실제 무선 채널을 고려함으로써 나타나는 잔류오차를 줄임으로써 부공간 기반의 채널 추정의 성능을 개선한다. 부공간 기반의 (Semi-)Blind 채널 추정 방법에서 필요한 자기 상관 행렬이 제한적인 수신 샘플로부터 얻어질 때 나타나는 잔류오차의 영향을 줄이기 위해 Hermitian angle이라는 척도를 도입하고 반복적 알고리즘을 통해 수신 다이버시티를 이용함으로써 채널 추정의 성능에 기여하는 잡음 부공간의 부정확성을 줄이는 방법을 제안한다. 둘째, Piecewise Time-invariant 채널에서 부공간 기반의 (Semi-)Blind 채널 추정의 성능을 개선시키기 위해 자기 상관 행렬을 얻는 방법을 제안한다. 수신 신호의 Circulant 특성을 이용하여 채널 추정을 위해 필요한 자기 상관 행렬을 제한된 수신 샘플로부터 얻을 수 있도록 함으로써 잔류오차의 영향을 줄이도록 한다. 셋째, 하나의 데이터 블록으로부터 채널 추정이 가능한 MIMO-OFDM 시스템을 위한 새로운 부공간 기반의 채널 추정 방법을 제안한다. 수신 신호의 Circulant 특성을 이용함과 더불어 신호 부공간의 크기를 줄이는 전송 방법을 사용하여 하나의 데이터 블록으로부터 채널 추정에 필요한 자기 상관 행렬을 얻는 방법을 제안한다. 마지막으로, 빠르게 변하는 채널을 고려하는데 있어서 파일럿 심볼에만 의존하지 않고 채널의 통계적 특성을 활용하는 채널 방법을 제안한다. 최대 사후 확률을 통해 채널의 통계적 특성을 활용함으로써 파일럿 심볼에만 의존한 채널 추정 방법의 성능을 개선하도록 한다.
