본 논문에서는 GSC(Generalized Sidelobe Canceller)를 기초로 새로운 부밴드 광대역 적응 빔포밍 구조를 제안하였다. 일반적으로 여러개의 필터계수를 갖는 광대역 빔포밍에서는 그 필터길이가 커짐에 따라 많은 계산량을 필요로 하고 그 성능이 감소한다는 단점이 있었다. 이러한 단점을 보완하기 위해 부밴드 필터구조를 이용함으로써 전밴드 필터구조에서보다 더 낮은 계산량과 그 pre-whitening 효과로 그 성능이 향상되었다. 부밴드 필터뱅크 구조에서 광대역 적응 빔포밍이 수행될 때 NLMS(Normalized Least Mean Squares) 적응 알고리즘을 이용하여 GSC의 수렴성능을 검증하였고, 각각의 부밴드 적응필터에서 MSE를 독립적으로 최소화시키는 적응 메카니즘을 사용하여 추정하였다. 모의실험을 통하여 제안한 부밴드 필터구조가 전밴드 구조에서보다 수렴성능이 더 우수함을 검증하였다.
본 논문에서는 빔포밍 기술을 이용하여 Wi-Fi 시스템에서 용량을 증가시키는 기술들을 조사하였다. 그리고 일부 제조사들의 핵심 기술 연구 동향을 소개한다. 본 논문은 비면허 대역에서 빔포밍 기술을 이용하여 간섭을 제어하여 무선 링크의 성능을 높이는 기술에 대해서 제안한다.
본 논문에서는 M-Max 선택적 계수 갱신 알고리즘을 이용한 부밴드 광대역 적응 빔포밍 구조를 제안하였다. 기존의 적응 필터 분야에서 일반적으로 가장 안정화된 적응 알고리즘인 NLMS 적응 필터링을 수행할 때 필터의 길이가 증가 할수록 복잡도가 증가하는 문제점을 매 갱신 주기마다 모든 각각의 계수들 위치에서 대응하는 기울기 추정치 크기를 바탕으로 선택된 계수만을 갱신함으로써 모든 계수를 갱신할 때와 비교해서 복잡도는 크게 감소하는 반면 수렴 성능은 거의 비슷한 M-Max 알고리즘이 제안되어왔다. 이러한 H-Max 알고리즘을 부밴드 적응 빔포밍 구조에 적용하고 그 타당성을 모의실험을 통하여 광대역 서브밴드 적응 빔포밍에 선택적 계수 갱신 알고리즘을 적용하였을 때 성능 저하 거의 없이 계산량은 크게 감소됨을 검증하였다.
여러 사람이 서로 다른 단어를 발성할 때, 기존의 방법으로는 이 단어들에 대한 음성인식이 어려웠다. 그러나, 화상회의 혹은 로봇 등 마이크로폰을 여러 명이 공통으로 사용하는 환경이 많아지면서 다방향 동시 음성 인식에 대한 요구가 늘어났다. 본 논문은 이를 위해 다방향으로 빔포밍을 적용시켜 동시에 음성인식을 수행하였고, 실시간으로 이 과정들이 수행하도록 하였다. 이 방법은 빔포밍 된 방향에서 올바른 음성인식 단어가 들어오지 않을 때는 이를 잡음으로 간주하도록 한다.
본 논문에서는 MIMO-OFDM 시스템에서 이중계층 (dual layer) 빕포밍 (beamforming) 기법을 제안한다. 이중계층 빔포밍 기법은 두 개 이상의 송신 및 수신 안테나를 이용하는 공간 다중화 (spatial multiplexing)에서 두 개의 스트림 (stream)을 이용하여 전송 용량을 증대시키는 기술이며, 빔포밍은 어레이 안테나에서 수신 신호의 방향을 추정하여 수신 및 송신에서 어레이 이득을 얻는 기술이다. 제안되는 기법은 MIMO-OFDM 구조에서 공간 다중화 기술을 적용해 높은 채널용량이득을 얻고, 동시에 어레이 안테나를 이용한 이득을 얻을 수 있으므로 기존에 OFDM 시스템에 공간다중화만 적용하거나, 어레이 안테나만 적용한 것에 비해, 시스템 성능을 획기적으로 높일 수가 있다.
무선 주파수 에너지 전송에 있어 최적의 전처리 기법으로 알려진 전-디지털 에너지 빔포밍은 벡터 양자화를 사용하므로 채널 피드백 부담이 크다. 이러한 피드백 부담을 줄이기 위해 스칼라 양자화를 사용해 채널을 피드백하는 빔 조향 기반의 에너지 전송 기술을 고려할 수 있다. 현재까지의 빔 조향 기반의 에너지 전송 기술에 대한 연구는 특수한 채널 환경 및 기지국이 채널 정보를 완벽히 알고 있는 상황에서 진행되었다. 본 논문에서는 현실성을 반영한 채널 모델을 사용하고 채널 추정 오차가 있는 환경에서 빔 조향 기법을 전-디지털 에너지 빔포밍과 비교하여 성능을 분석하였다. 모의실험을 통해 채널 환경, 기지국과 단말의 안테나 수 및 상호 간의 거리, 그리고 채널 추정 오차에 따른 성능을 확인하고 그 원인을 분석한다.
본 논문에서는 마이크로파 무선전력전송에서 성능을 열화시키는 요인인 주파수 오프셋 문제와 위상 오차에 대해서 다룬다. 2.4GHz 대역을 사용하는 무선랜 표준에서 주파수 오프셋을 추정하기 위한 알고리즘을 소개하고 수신 전력을 증가시키기 위한 RF 빔포밍에 대해서 논의하였다.
차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.
전송 빔포밍은 다수의 송수신 안테나 기법에서 다이버시티 이득을 최대로 얻을 수 있는 간단한 방법으로 널리 알려져 있다. 그러나 이와 같은 다이버시티 이득을 얻기 위해서는 송신단과 수신단 모두 채널 상태에 관한 정보를 완벽하게 알고 있어야 하고 이는 피드백이 한정되어 있는 실제 시스템에서 비현실적이다. 이와 같은 이유로 현실적인 시스템에서는 송수신단이 모두 알고 있는 코드북(codebook)에서 수신단 출력에서의 신호 대 잡음비(SNR)가 최댓값을 갖는 전송 빔포밍 벡터를 선택하여 이의 인덱스만 수신단에서 송신단으로 피드백 해주는 코드북을 기반으로 하는 피드백 기법을 사용한다. 본 논문에서 우리는 코드북 기반의 피드백을 사용하는 다중 송신 안테나 시스템 (MISO)에서 피드백 채널에 에러가 존재하였을 경우에 대한 성능을 평균 비트 에러 (BER) 측면에서 수식적으로 분석하였으며, 이 수식을 이용하여 주어진 코드북에 대하여 최적의 빔포밍 벡터 인덱싱 기법을 제안하였다.
본 논문에서는 인지 라디오 (Cognitive Radio; CR)와 기존 라디오 (Incumbent Radio; IR) 시스템의 공존을 위한 인지적인 빔포밍 (Cognitive Beamforming) 기법을 제안한다. 제안된 인지적인 빔포밍 기법은 스펙트럼 사용에 있어서 IR 시스템의 우선권을 보장하기 위해 동일한 시간에 동일한 주파수를 점유하고 있는 IR 시스템에게 아무런 간섭 영향도 일으켜서는 안 된다. 이와 더불어, 제안된 기법은 위 조건을 만족시키는 범위 내에서 CR 사용자에게는 최대 채널 이득을 제공할 수 있어야 한다. 이러한 목적을 위해, 제안된 기법은 추가적인 무선자원 소모없이 CR 사용자에게는 데이터 전송을 가능하게 하면서 IR 사용자에게는 아무런 간섭 영향도 일으켜서는 안 된다. 모의실험 결과, 제안된 기법을 사용할 경우 CR사용자는 IR사용자에게 간섭영향을 일으키지 않았으며, IR 시스템의 주파수 사용 우선권을 전혀 고려하지 않은 이상적인 빔포밍 시스템과 비교하여 CR사용자의 비트오율 (Bit Error Rate) 성능이 약간 열화됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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