본 논문은 최대 32개의 송수신 안테나를 사용하는 준직교 공간시간 블록부호 (QOSTBC) 를 적용한 대규모 MIMO 시스템을 제안한다. QOSTBC 는 전송율 및 복호 복잡성에 있어서 장점을 가지고 있으며 2개 이상의 송수신 안테나를 적용한 MIMO 시스템에서는 중요한 전송다이버시티 기술이다. 대규모 MIMO 는 매우 많은 송수신 안테나를 적용한 MIMO 시스템이며 최소한 15개 이상의 안테나를 적용하여야 한다. 본 논문은 다양한 안테나 구성 ($2{\times}2$, $4{\times}4$, $8{\times}8$, $16{\times}16$, $32{\times}32$) 으로 QOSTBC를 적용한 대규모 MIMO를 제안하며 BPSK 변조를 적용하여 성능을 분석하였다. 기존 대규모 MIMO 시스템과 비교하여 QOSTBC를 적용한 대규모 MIMO 에서는 송수신 안테나 개수 증가에 따른 다이버시티 이득이 증가하면서 높은 성능 개선 효과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 대규모 MIMO 시스템을 위한 MMSE 기반 반복 연판정 간섭 제거 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존 기법에서의 연산량 감소를 위해 Sherman-Morrison-Woodbury 식을 사용하여 매 Iteration 마다 단 한 번의 역행렬 계산으로 모든 송신 심볼의 MMSE 검출 벡터를 계산한다. 모의실험을 통해 제안 기법이 대규모 MIMO 시스템에서 기존 기법과 거의 동일한 BER을 달성함을 확인하였다.
오늘날 수많은 사용자와 제한된 메모리 공간 때문에 빅 데이터(big data)를 위한 메모리 공간 문제가 중요한 이슈로 부상하고 있다. 대규모 MIMO 시스템에서 Toeplitz 채널은 전력효율 문제뿐아니라 성능 개선에 커다란 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 행렬 벡터화(vectorization)에 기반한 Toeplitz 채널 분해를 제안하고, 이때 대규모 MIMO 시스템을 위한 채널에 Toeplitz 행렬을 사용하며, 또 Toeplitz Jackrt행렬이 푸리에 고속 변환(FFT)처럼 Cooley-Tukey sparse 행렬로 분해됨을 보인다.
5G 이동통신시스템에서 요구되는 높은 주파수 효율을 달성하기 위해서는 대규모 다중 입출력 송수신(Massive Multiple-Input Multiple-Output: Massive MIMO) 기술의 활용이 필수적이며, 원소 수의 증가에 따라 다양한 형태의 어레이 형상이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 균일 원형 어레이(Uniform Circular Array: UCA)를 사용하는 다중 사용자 MIMO 전송 시 활용 가능한 빔 형성 알고리듬을 제시하며, 빔 간 상관도를 활용하여 준 직교적인 빔 인덱스 쌍을 바탕으로 사용자간 간섭을 최소화하여 얻어지는 성능 이득을 평가한다.
본 논문에서는 다중사용자 Massive MIMO 시스템 환경에서 계산 복잡도와 성능의 균형을 고려한 효율적인 송신 안테나 선택 기법을 제안한다. Massive MIMO 시스템은 차세대 5G 이동 통신의 목표 성능을 달성하기 위한 핵심 기술 중 하나로, 높은 주파수 효율과 신뢰성, 다중화 이득 등을 얻을 수 있다. 하지만 기지국에 장착되는 대규모 송신 안테나들과 RF chain은 높은 하드웨어 비용과 복잡도, 높은 소비 전력 등의 문제를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 기지국의 RF chain의 수를 줄이는데 효과적인 송신 안테나 선택기법을 연구하고, 기존의 기법에서 성능과 복잡도의 균형을 고려한 새로운 송신 안테나 선택 기법을 제안한다. 또한 주파수 효율분석과 함께 최적의 안테나를 찾는데 필요한 탐색 수 분석을 통해 각 송신 안테나 기법 별 성능과 복잡도를 나타낸다.
본 논문에서는 다중 셀 MIMO (multiple-input and multiple-output) 네트워크를 위한 Hadamard 행렬 인터스트림 (interstream) 전송기반 blind 채널추정을 소개한다. 제안 방법은 다중 셀로 된 이동 단말 네트워크를 기반으로 연구된다. MS (mobile station) 는 양 셀로부터 신호를 받는 것으로 가정한다. 가까운 셀로부터 받은 신호는 원하는 신호로 간주되고, 다른 셀로부터 받은 신호는 간섭신호로 간주된다. 채널은 blind이기 때문에 채널을 추정하기 위해 Hadamard 행렬 패턴의 파일럿 (pilot) 스트림 (stream) 을 전송하면, 대규모 MIMO 채널에 대해 보다 쉽고 빠른 채널 추정이 가능하게 된다. Hadamard 행렬 기반시스템의 계산은 오직 복소 가산 (complex addition) 만 필요하기 때문에, 복소 승산 (complex multiplication) 이 필요한 Fourier 변환을 이용한 방법보다 복잡도가 훨씬 줄어든다. 수치적 분석을 통해 본 결과 제안한 방법이 완벽함을 보여준다.
삼성전자와 한국전자통신연구원이 공동으로 기술개발에 성공하여 2006년 6월 국내에서 세계 최초로 서비스를 개시한 WiBro는 최대 전송속도 하향 75Mbps($2{\times}2$ MIMO)/상향 50Mbps($1{\times}n$ MIMO), 시속 250km/h로 이동하면서 사용할 수 있는 기술이다. 2011년 1분기 기준 전세계 90개국 195개 사업자가 WiBro 서비스를 제공 또는 준비 중인데, 최근 대규모 WiBro 사업자인 러시아 Yota와 미국 Clearwire가 LTE로의 전환 가능성을 시사하는 등 글로벌 WiBro 사업에 대한 위기감이 나타나고 있다. 본 고에서는 국내외의 WiBro의 시장 현황 및 전망을 살펴보고, 국내로의 시사점을 모색해보고자 한다.
5G 이동무선통신에서 요구되는 증가된 데이터 속도를 제공하기 위한 핵심적인 기술 축은 대규모 어레이를 활용하는 MIMO 전송을 통한 주파수 효율의 향상이다. MIMO 전송을 위해서는 CSI-RS (channel state information-reference signaling)를 이용하는 채널 추정 및 추정 결과에 적합한 빔포밍이 필요하며, 따라서 빔포밍 벡터를 정의하는 코드북의 설계는 매우 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 공간채널모델을 이용하여 생성된 채널의 통계적인 특성을 활용하여 DFT (discrete Fourier transform) 행렬 기반 다중 랭크 코드북의 설계 방안을 제안하였다. 제안 방식은 인접한 안테나 원소 간 위상차의 분포와 전송 레이어 별 선택되는 코드벡터의 특징을 고려하여 PMI (precoding matrix indicator)의 구조 변경을 하였으며, LTE (long-term evolution) 시스템에서 사용 중인 3GPP 표준 코드북과의 성능 비교를 통하여 제안 방식의 이득을 산출하고 검증하였다.
본 논문에서는 다중 사용자 거대 다중 안테나 시스템에서 안테나 선택 기법을 제안한다. 제안된 안테나 선택 기법은 심화 강화학습 네트워크를 활용함으로써 피드백 오버헤드를 획기적으로 낮추면서 기존 방식과 거의 같은 성능을 얻을 수 있다. 각 사용자는 기지국의 거대 안테나들과 형성된 채널의 이득 값을 L번째 큰 채널 이득과 비교하여 대소관계에 따라서 단일 비트의 이진수로 변환하여 피드백함으로써 기존 피드백 방식보다 오버헤드를 낮출 수 있다. 제안 방식에서는 감소한 피드백 정보로 인한 성능 저하를 방지하기 위해서 심화 강화학습 네트워크를 활용하였다. 제안 방식의 성능을 분석하기 위하여 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 제안 방식이 최적 방식에 가까운 기존 방식과 유사한 평균 전송률을 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 Mamdani 방법과 Koczy 방법의 퍼지 추론 알고리즘에 대햇 병렬머신에 적합한 병렬 퍼지 추론 방법을 제안하고, 효율적인 병렬 퍼지 아키텍처를 설계한다. 제안된 아키텍처는 비교적 높은 성능을 갖고, 확장이 용이한 구조로서, 여러개의 FPE(Fuzzy Processing Element), CP(Control Processor), 메모리 모듈, 상호연결망 및 Min 회로로 구성되어 있다. 이러한 구조의 특징은 iqjsWo의 FPE는 I번째의 전건부 및 I번째의 후건부의 처리만을 수행하기 때문에 전건부, 변수들의 처리는 각각 병렬도 수행되고, 후건부의 처리도 또한 각각 병렬로 수행된다. 따라서 프로세서의 활용도가 높아지며, 전건부와 후건부의 변수, 퍼지규칙의수에 관계없이 쉽게 구성할 수 있다. 이러한 구조는 실시간에 고속추론을 요하는 시스템 또는 전건부와 후건부의 변수가 많은 대규모 전문가 시스템에 사용되어 질 수 있으며, MISO(Multiple-input, Single-output) 시스템보다 MIMO(Multiple-input, Multiple-output) 시스템에 특히 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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