일반기술

스마트 안테나의 가중치 벡터 검출 방법

본 기술은 가중치 벡터를 검출하여 스마트 안테나의 안테나 소자들에 수신된 신호를 복원하는 방법에 있어서, 초기 가중치 벡터([IMAGE 58] )를 예측하여 생성하는 단계와; 상기 초기 가중치 벡터([IMAGE 59] ) 및 새로이(k=k+1) 수신되어 역확산된 신호(x)로 하기 수학식을 행하여 최종 출력값(y(t))을 산출하는 단계와; . [IMAGE 60] 상기 최종 출력값(y(t))을 로직 신호들 중에서 가장 근사한 값으로 설정하고 하기 수학식을 행함으로써 그레이언트 값(▽)을 산출하며, 하기 식에서 x1은 필요로 하는 신호를 의미하는 단계와; [IMAGE 61] 상기 그레이언트 값(▽) 및 출력값(y(t))으로 하기 식을 행하여 상기 가중치 벡터를 갱신하는 단계와; [IMAGE 62] 상기 갱신된 가중치 벡터(w(k+1))를 하기 식으로 정규화하는 단계와; [IMAGE 63] 새로운 역확산 신호(x(t)가 수신되면 상기 갱신된 가중치 벡터(w(k+1))를 이용하여 상기 단계들을 행함으로써 출력값(y(t))을 상기 가중치 벡터(w(k+1))를 연속하여 갱신하는 단계를 구비하는 스마트 안테나의 가중치 벡터 검출 방법에 관한 것이다.본 기술은 스마트 안테나에서 가중치 벡터를 검출하는 방법에 관한 것으로서, 본 기술에서는 비용 함수([IMAGE 1] )가 최소화하는 알고리즘을 이용하여 가중치 벡터를 검출한다. 비용 함수를 최소하기 위하여 본 기술에서는 비용함수(J)를 가중치 벡터([IMAGE 2] )로 미분하여 다음 식으로 그래이디언트 값(▽)을 구한다. ; [IMAGE 3] ; [IMAGE 4] ; 그리고 본 발명에서는 그래이디언트 값(▽)으로 다음 수학식에 최대 경사법(steepest descent)을 수행하여 가중치 벡터([IMAGE 5] )를 갱신한다. ; [IMAGE 6]