이동 통신 시스템에서 채널 인터리빙/디인터리빙 장치 및방법 document_id A220623046555

본 발명은 이동 통신 시스템에서 채널 인터리빙/디인터리빙 장치 및 방법에 관한 것으로서, 특히 저밀도 패리티 검사(Low Density Parity Check, 이하 'LDPC'라 칭함) 부호를 사용하는 이동 통신 시스템에서 채널 인터리빙/디인터리빙 장치 및 방법에 관한 것이다. 이동 통신 시스템이 급속하게 발전해 나감에 따라 무선 네트워크에서 유선 네트워크의 용량(capacity)에 근접하는 대용량 데이터를 전송할 수 있는 기술 개발이 요구되고 있다. 이렇게, 음성 위주의 서비스를 벗어나 영상, 무선 데이터 등의 다양한 정보를 처리하고 전송할 수 있는 고속 대용량 통신 시스템이 요구됨에 따라 적정한 채널 부호화(channel coding) 방식을 사용하여 시스템 전송 효율을 높이는 것이 시스템 성능 향상에 필수적인 요소로 작용하게 된다. 그러나, 이동 통신 시스템은 이동 통신 시스템의 특성상 데이터를 전송할 때 채널의 상황에 따라 잡음(noise)과, 간섭(interference) 및 페이딩(fading) 등으로 인해 불가피하게 오류(error)가 발생하고, 따라서 상기 오류 발생으로 인한 정보 데이터의 손실이 발생한다. 이러한 오류 발생으로 인한 정보 데이터 손실을 감소시키기 위해서 채널의 성격에 따라 다양한 오류 제어 방식(error-control scheme)들을 사용함으로써 상기 이동 통신 시스템의 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 상기 오류 제어 기술들 중에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 오류 제어 기술은 오류 정정 부호(error-correcting code)를 사용하는 기술이다. 상기 오류 정정 부호의 대표적인 부호들로는 터보 부호(turbo code)와, LDPC 부호 등이 있다. 상기 터보 부호는 종래 오류 정정을 위해 주로 사용되던 컨벌루셔널 부호(convolutional code)에 비하여 고속 데이터 전송시에 성능 이득이 우수한 것으로 알려져 있으며, 전송 채널에서 발생하는 잡음에 의한 오류를 효과적으로 정정하여 데이터 전송의 신뢰도를 높일 수 있다는 장점을 가진다. 또한, 상기 LDPC 부호는 팩터(factor, 이하 'factor'라 칭함) 그래프 상에서 합곱(sum-product) 알고리즘(algorithm)에 기반한 반복 복호화(iterative decoding) 알고리즘을 사용하여 복호화할 수 있다. 상기LDPC 부호의 복호화기(decoder)는 상기 합곱 알고리즘에 기반한 반복 복호화 알고리즘을 사용하기 때문에 상기 터보 부호의 복호화기에 비해 낮은 복잡도를 가질 뿐만 아니라 병렬 처리 복호화기로 구현하는 것이 용이하다. 한편, Shannon의 채널 부호화 이론(channel coding theorem)은 채널의 용량을 초과하지 않는 데이터 레이트(data rate)에 한해 신뢰성 있는 통신이 가능하다고 밝히고 있다. 하지만 Shannon의 채널 부호화 이론에서는 최대 채널의 용량 한계까지의 데이터 레이트를 지원하는 채널 부호화 및 복호화 방법에 대한 구체적인 제시는 전혀 없었다. 일반적으로, 블록(block) 크기가 굉장히 큰 랜덤(random) 부호는 Shannon의 채널 부호화 이론의 채널 용량 한계에 근접하는 성능을 나타내지만, MAP(maximum a posteriori) 또는 ML(maximum likelihood) 복호화 방법을 사용할 경우 그 계산량에 있어 굉장한 로드(load)가 존재하여 실제 구현이 불가능하였다. 상기 터보 부호는 1993년 Berrou와 Glavieux, Thitimajshima에 의해 제안되었으며, Shannon의 채널 부호화 이론의 채널 용량 한계에 근접하는 우수한 성능을 가지고 있다. 상기 터보 부호의 제안으로 인해 부호의 반복 복호화와 그래프 표현에 대한 연구가 활발하게 진행되었으며, 이 시점에서Gallager가 1962년 이미 제안한바 있는 LDPC 부호가 새롭게 조명되었다. 또한, 상기 터보 부호와 LDPC 부호의 factor 그래프상에는 사이클(cycle)이 존재하는데, 상기 사이클이 존재하는 상기 LDPC 부호의 factor 그래프 상에서의 반복 복호화는 준최적(suboptimal)이라는 것은 이미 잘 알려져 있는 사실이며, 상기 LDPC 부호는 상기 반복 복호화를 통해 우수한 성능을 가진다는 것 역시 실험적으로 입증된 바 있다. 지금까지 알려진 최고의 성능을 가지는 LDPC 부호는 블록 크기 을 사용하여 비트 에러 레이트(Bit Error Rate, BER) 에서 Shannon의 채널 부호화 이론의 채널 용량 한계에서 단지 0.04[dB] 정도의 차이를 가지는 성능을 나타낸다. 또한, q003e#2인 갈로아 필드(Galois Field, 이하 'GF'라 칭함), 즉 GF(q)에서 정의된 LDPC 부호는 그 복호화 과정에 있어서 복잡도가 증가하긴 하지만 이진(binary) 부호에 비해 훨씬 더 우수한 성능을 보인다. 그러나, 상기 GF(q)에서 정의된 LDPC 부호의 반복 복호화 알고리즘의 성공적인 복호화에 대한 만족스런 이론적인 설명은 아직 이루어지지 않고 있다. 또한, 상기 LDPC 부호는 Gallager에 의해 제안된 부호이며, 대부분의 엘리먼트들이 0의 값을 가지며, 상기 0의 값을 가지는 엘리먼트들 이외의 극히 소수의 엘리먼트들이 1의 값을 가지는 패리티 검사 행렬에 의해 정의된다. 일 예로, (N, j, k) LDPC 부호는 블록(block) 길이가 N인 선형 블록 부호(linear block code)로, 각 열(column)마다 j개의 1의 값을 가지는 엘리먼트들과, 각 행(row)마다 k개의 1의 값을 가지는 엘리먼트들을 가지고, 상기 1의 값을 가지는 엘리먼트들을 제외한 엘리먼트들은 모두 0의 값을 가지는 엘리먼트들로 구성된 성긴(sparse, 이하 'sparse'라 칭하기로 한다) 구조의 패리티 검사 행렬에 의해 정의된다. 상기에서 설명한 바와 같이 상기 패리티 검사 행렬내 각 열의 차수는 j로 일정하며, 상기 패리티 검사 행렬내 각 행의 차수는 k로 일정한 LDPC 부호를 균일(regular) LDPC 부호라고 칭한다. 여기서, 상기 차수라함은 상기 LDPC 부호의 생성 행렬 및 패리티 검사 행렬을 구성하는 엘리먼트(element)들 중 0이 아닌 값(non-zero value)을 가지는 엘리먼트들의 개수를 나타낸다. 이와는 달리, 상기 패리티 검사 행렬내 각 열의 차수와 각 행의 차수가 일정하지 않은 LDPC 부호를 불균일(irregular) LDPC 부호라고 칭한다. 일반적으로, 상기 균일 LDPC 부호의 성능에 비해서 상기 불균일 LDPC 부호의 성능이 더 우수함이 알려져 있다. 그러나, 상기 불균일 LDPC 부호의 경우 패리티 검사 행렬내 각 열의 차수와 각 행의 차수가 일정하지 않기 때문에, 즉 불균일하기 때문에 패리티 검사 행렬내 각 열의 차수와 각 행의 차수를 적절하게 조절해야지만 우수한 성능을 보장받을 수 있다. 그러면 여기서 도 1을 참조하여 (N, j, k) LDPC 부호, 일 예로(8, 2, 4) LDPC 부호의 패리티 검사 행렬을 설명하기로 한다. 상기 도 1은 일반적인 (8, 2, 4) LDPC 부호의 패리티 검사 행렬을 도시한 도면이다. 상기 도 1을 참조하면, 먼저 상기 (8, 2, 4) LDPC 부호의 패리티 검사 행렬 H는 8개의 열들과 4개의 행들로 구성되어 있으며, 각 열의 차수는 2로 균일하며, 각 행의 차수는 4로 균일하다. 이렇게, 상기 패리티 검사 행렬내 각 열의 차수와 각 행의 차수가 균일하므로 상기 도 1에 도시되어 있는 (8, 2, 4) LDPC 부호는 균일 LDPC 부호가 되는 것이다. 상기 도 1에서는 (8, 2, 4) LDPC 부호의 패리티 검사 행렬에 대해서 설명하였으며, 다음으로 도 2를 참조하여 상기 도 1에서 설명한 (8, 2, 4) LDPC 부호의 factor 그래프를 설명하기로 한다. 상기 도 2는 도 1의 (8, 2, 4) LDPC 부호의 factor 그래프를 도시한 도면이다. 상기 도 2를 참조하면, 상기 (8, 2, 4) LDPC 부호의 factor 그래프는 8 개의변수 노드(variable node)(210)들, 즉 (211)과, (212)과, (213)과, (214)과, (215)과, (216)과, (217)과, (218)와, 4개의 검사 노드(check node)(220)들(221,222,223,224)로 구성된다. 상기 (8, 2, 4) LDPC 부호의 패리티 검사 행렬의 i번째 행과 j번째 열이 교차하는 지점에 1의 값을 가지는, 즉 0이 아닌 값을 가지는 엘리먼트가 존재할 경우 변수 노드 와 j번째 검사 노드 사이에 브랜치(branch)가 생성된다. 상기에서 설명한 바와 같이 LDPC 부호의 패리티 검사 행렬은 매우 작은 차수를 가지기 때문에, 비교적 긴 길이를 가지는 블록 부호에서도 반복 복호화를 통해 복호화가 가능하며, 블록 부호의 블록 길이를 계속 증가시켜 가면 터보 부호와 같이 Shannon의 채널 용량 한계에 근접하는 형태의 성능을 나타낸다. 또한, MacKay와 Neal은 흐름 전달 방식을 사용하는 LDPC 부호의 반복 복호화 과정이 터보 부호의 반복 복호화 과정에 거의 근접하는 성능을 가진다는 것을 이미 증명한 바가 있다. 한편, 성능이 좋은 LDPC 부호를 생성하기 위해서는 몇 가지 조건들을 만족시켜야만하는데, 상기 조건들을 설명하면 다음과 같다. (1) LDPC 부호의 factor 그래프상의 사이클을 고려해야만 한다. 상기 사이클이란 LDPC 부호의 factor 그래프에서 변수 노드와 검사 노드를 연결하는 에지(edge)가 구성하는 루프(loop)를 나타내는데, 상기 사이클의 길이는 상기 루프를 구성하는 에지들의 개수로 정의된다. 상기 사이클의 길이가 길다는 것은 상기 LDPC 부호의 factor 그래프에서 루프를 구성하는 변수 노드들과 검사 노드들을 연결하는 에지들의 개수가 많다는 것을 나타낸다. 이와는 반대로 상기 사이클의 길이가 짧다는 것은 상기 LDPC 부호의 factor 그래프에서 루프를 구성하는 변수 노드들과 검사 노드들을 연결하는 에지들의 개수가 적다는 것을 나타낸다. 상기 LDPC 부호의 factor 그래프상의 사이클을 길게 생성할수록 상기 LDPC 부호의 성능이 좋아지게 되는데 그 이유는 다음과 같다. 상기 LDPC 부호의 factor 그래프상의 사이클을 길게 생성할 경우, 상기 LDPC 부호의 factor 그래프상에 짧은 길이의 사이클이 많이 존재할 때 발생하는 오류 마루(error floor)등의 성능 열화가 발생하지 않기 때문이다. (2) LDPC 부호의 효율적인 부호화를 고려해야만 한다. 상기 LDPC 부호는 상기 LDPC 부호의 특성상 컨벌루셔널 부호나 터보 부호에 비해 부호화 복잡도가 높아 실시간 부호화가 난이하다. 상기 LDPC 부호의 부호화 복잡도를 줄이기 위해서 반복 누적 부호((Repeat Accumulate, RA) code) 등이 제안되었으나, 상기 반복 누적 부호 역시 상기 LDPC 부호의 부호화 복잡도를 낮추는데 있어서는 한계를 나타내고 있다. 따라서, LDPC 부호의 효율적인 부호화를 고려해야만 한다. (3) LDPC 부호의 factor 그래프상의 차수 분포를 고려해야만 한다. 일반적으로, 균일 LDPC 부호보다 불균일 LDPC 부호가 성능이 우수한데 그 이유는 상기 불균일 LDPC 부호의 factor 그래프상의 차수(degree)가 다양한 차수를 가지기 때문이다. 여기서, 상기 차수란 상기 LDPC 부호의 factor 그래프상에서 각 노드들, 즉 변수 노드들과 검사 노드들에 연결되어 있는 에지의 개수를 나타낸다. 또한, LDPC 부호의 factor 그래프상의 차수 분포란 특정 차수를 갖는 노드들이 전체 노드들 중 얼마만큼 존재하는지를 나타내는것이다. 특정한 차수 분포를 가지는 LDPC 부호의 성능이 우수하다는 것은 Richardson 등이 이미 증명한 바가 있다. 그러나, 현재 상기 LDPC 부호를 사용하는 이동 통신 시스템에서 상기 LDPC 부호의 특성을 고려하여 채널 인터리빙/디인터리빙을수행하는 구체적인 방안에 대한 고려가 전혀 이루어지지 않았다. 또한 페이딩(fading) 등의 영향으로 인해 반복 복호를 해도 복원되지 못하는 에러(error)가 발생하는 문제점이 있었다. 따라서 상기 LDPC 부호를 사용하는 이동 통신 시스템에서 상기 LDPC 부호의 특성을 고려하여 채널 인터리빙/디인터리빙을 수행하는 구체적인 방안에 대한 필요성이 있다.