한국통신학회논문지 (The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences)

  • 제32권7C호
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  • Pages.635-643
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  • 2007
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  • 1226-4717(pISSN)
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  • 2287-3880(eISSN)
한국통신학회 (The Korean Institute of Commucations and Information Sciences)
권호 표지

OFDM 기반 셀룰라 시스템에서 DEM 알고리듬을 이용한 채널추정 기법

Channel Estimation for OFDM-based Cellular Systems Using a DEM Algorithm

  • 이규인 (중앙대학교 디지탈통신 연구실) ;
  • 우경수 (중앙대학교 디지탈통신 연구실) ;
  • 이주현 (삼성전자 정보통신연구소) ;
  • 윤상보 (삼성전자 정보통신연구소) ;
  • 조용수 (중앙대학교 디지탈통신 연구실)
  • 발행 : 2007.07.31
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초록

본 논문에서는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기반 셀룰라 시스템에서 채널추정 성능을 향상시키기 위한 DEM(Decision-directed Expectation Maximization) 알고리듬을 제안한다. DEM 알고리듬은 다중안테나를 사용하는 단말이 셀 경계지역에 위치하는 경우 데이터 신호를 이용하여 주파수 효율의 감소 없이 채널추정 성능을 향상시킬 수 있으며, 한 그룹 내 채널변화 성분을 고려하여 채널갱신을 함으로써 고속 이동환경에도 큰 열화 없이 채널추정 성능을 향상시킬 수 있다. 모의실험을 통하여 제안된 DEM 알고리듬이 EM(Expectation Maximization) 기법과 비교하여 고속이동 환경에서 채널추정 성능을 향상 시키면서 연산 복잡도를 크게 감소시킬 수 있음을 확인한다.

In this paper, a decision-directed expectation maximization (DEM) algorithm is proposed to improve the performance of channel estimation in OFDM-based cellular systems. The DEM algorithm enables a mobile station (MS) with multiple antennas, located at the cell boundary, to increase the performance of channel estimation using transmit data, without decreasing spectral efficiency. Also, DEM algorithm can apply fast fading without loss of channel estimation performance because that includes channel variation factor in a group. It is verified by computer simulation that the DEM algorithm can reduce computational complexity significantly while improving the performance of channel estimation in fast fading channels, compared with the expectation maximization (EM) algorithm.

키워드

참고문헌

  1. Ruifeng Zhang, 'Blind OFDM channel estimation through linear precoding : a subspace approach' IEEE ACSSC(Asilormar Conference on Signals, Systems, and Computers), vol. 2, pp. 631-633, Nov. 2002
  2. M. Hlaing and N. Al-Dhahir, 'Optimal training signals for MIMO OFDM channel estimation,' IEEE Trans. on Commun., Vol. 5, pp. 1158-1168, May 2006 https://doi.org/10.1109/TWC.2006.1633369
  3. X. Yongzhe and C. N. Georghiades, 'Two EM-type channel estimation algorithms for OFDM with transmitter diversity,' IEEE Trans. on Commun., vol. 51, pp. 106-115, Jan. 2003 https://doi.org/10.1109/TCOMM.2002.807617
  4. C. H. Aldana, E. Carvalho, and J. M. Cioffi, 'Channel estimation for multicarrier multiple input single output systems using the EM algorithm,' IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 51, pp. 3280-3292, Dec. 2003 https://doi.org/10.1109/TSP.2003.819082
  5. X. Ma, H. Kobayashi, and S. C. Schwartz, 'EM-based channel estimation algorithms for OFDM,' EURASIP Journal on Applied Signal Processing, pp. 1460-1477, 2004
  6. A. P. Deempester, N. M. Laird, and D. B. Rubin, 'Maximum likelihood form incomplete data via the EM algorithm,' Journal of the Royal Statistical Society, pp. 1-38, Nov. 1977
  7. G. Auer, A. Dammann, and S. Sand, 'Channel estimation for OFDM systems with multiple transmit antennas by exploiting the properties of the discrete Fourier transform,' IEEE PIMRC, vol. 2, pp. 1954-1958, Sep. 2003