본 논문에서는 최근 여러 분야에서 불확실성에 대한 예측을 위해 사용되는 Fuzzy 추론법을 OFDM(Othgonal Frequency Division Multiplexing)의 채널추정 방식에 적용함으로써 향상된 성능과 낮은 복잡도를 갖는 새로운 채널추정 방식을 제안하였다. 제안된 방식은 LS(Least Square) 채널추정 이전에 Pilot을 이용하여 Fuzzy추론법에 의하여 채널의 통계적 특성을 계산하고 이에 대한 보간을 해 줌으로써 채널추정 성능을 향상시키는 방식이다. QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)를 적용한 시뮬레이션 결과 제안된 채널추정 방식은 MSE(Mean Square Error)가 $10^{-3}$인 지점에서 MMSE(Mimimum Mean Square Error) 채널추정 방식보다는 약 1.3 dB 정도 성능이 열화되는 것으로 나타났지만 LS 채널 추정 방식과 비교하면 약 5.5 dB 정도의 성능 이득이 있는 것으로 분석되었으며, SER(Symbol Error Rate)은 SNR(Signal to Noise Ratio)이 20 dB인 지점에서 MMSE 채널추정 방식과 제안된 채널추정방식이 각각 $10^{-1.96}$, $10^{-1.93}$ 정도로 유사한 성능을 보이는 것으로 분석되었고, LS 채널추정 방식 보다 약 $10^{-0.35}$ 정도 제안된 방식의 성능이 향상된 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 IEEE802.11a의 규격에 따라 OFDM 무선 LAN 모뎀과 프레임 포맷을 구성하여 시뮬레이션에 의해 BER 성능을 분석하고 수정된 채널 예측 알고리즘을 적용하여 채널예측성능이 개선됨을 보인다. 실내 무선채널로서는 AWGN과 TDL 모델을 적용한 지연확산채널을 고려한다. 우선 AWGN 환경에서 규격에 제시된 전송속도 및 부호율에 따른 OFDM 무선 LAN 시스템의 성능을 분석하고, 다음으로 실내무선채널 환경에서 채널추정이 불완전한 경우에 대한 성능을 분석한다. 기존의 채널추정방식으로서 프리앰블내의 2개의 Long 훈련심볼을 이용하여 채널을 추정하는 경우에 대한 성능을 분석하고, 이를 수정하여 Long 훈련심볼 뿐만 아니라 전체 10개의 Short 훈련심볼 중 8개의 훈련심볼들을 채널추정에 부가적으로 사용하는 방식을 채용한 경우의 성능을 분석하여 기존의 방식과 비교한다. 시뮬레이션 결과에 대한 분석으로부터 수정된 채널추정방식을 적용하는 경우, 잡음을 억제하는 효과가 높아지므로 채널추정오차를 감소시켜서 성능이 개선됨을 확인하였다.
무선 통신 시스템에서 다중 경로 감쇠로 인한 심볼의 크기와 위상의 왜곡이 일어나는데 이를 추정하여 보상하기 위해 채널 추정 기법이 사용된다. OFDM 시스템에서의 채널 추정 기법에는 훈련 심볼이나 파일럿을 사용하여 채널을 추정하는 기법과 파일럿을 사용하지 않는 Blind 채널 추정 기법 등이 있다. 본 고에서는 I장 개요에 이어 II장에서는 훈련 심볼을 이용한 채널 추정 기법을 WPAN과 WLAN을 예로 들어 설명하고 LS,1-D LMMSE, Low rank LMMSE 알고리듬에 대해 설명한다. III장에서는 PSAM 채널추정에 대해 1차원 PSAM 기법과 2차원 파일럿 패턴과 Wiener filtering을 이용한 2-D LMMSE, Low rank LMMSE, Separable Wiener filter에 대하여 설명한다. IV장에서는 ESAE와 Blind 채널 추정 기법을 간략히 소개하고, V장에서 채널 추정의 최신 연구 동향을 소개한다.
고속 이동통신 시스템의 핵심 기술인 다중입력 다중출력(MIMO; Multi-Input Multi-Output) 직교주파수분할(OFDM ; Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기술은 신뢰성 있는 데이터 수신을 위하여 낮은 추정 오차와 복잡도를 가지는 효과적인 채널추정 기법을 필요로 한다. 본 논문은 MIMO-OFDM 통신시스템에서 주로 사용되어 왔던 LS(Least Square)와 같은 기존의 채널추정 방식에 비해 낮은 채널추정 오차를 가지면서, MMSE(Minimum Mean Square Error) 기반의 채널추정 방식과는 유사한 추정 오차를 가지고 복잡도는 MMSE보다 월등히 낮은 채널추정 기법과 이를 위한 프리앰블(preamble) 파일럿 구조를 제안한다. 제안된 방식은 시간영역에서 LMS (Least Mean Square) 적응 알고리즘을 기반으로 채널을 추정하고, 추정된 채널벡터는 FFT(Fast Fourier Transform)를 거쳐 검파기로 보내진다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 MIMO-OFDM 채널추정 방식의 성능을 확인한다.
무선랜에서 널리 사용되는 OFDM기반의 IEEE 802.11a/g 시스템에서는 채널추정시 프리엠블 (preamble)만을 이용하기 때문에 한 패킷당 한 번의 채널추정을 수행한다. 미드엠블 (Midamble)을 이용한 채널추정은 기존의 프리엠블을 이용하는 방식에 비해 채널의 상태 정보를 주기적으로 추적함으로서 연속적인 채널추정이 가능하도록 한다. 본 논문에서는 IEEE 802.11p기반의 차량통신시스템에서 미드엠블을 이용한 채널추정기법의 성능을 실제 측정된 결과를 바탕으로 분석한다. 측정된 결과를 이용하여 실제 시스템에서 미드엠블을 이용한 채널추정기법의 적용 이슈에 대해 논의 한다.
본 논문에서는 Orthogonal frequency division multiplexting(OFDM) 시스템의 성능 향상을 위해 파일럿 심볼을 이용한 향상된 채널추정 알고리즘을 제안한다. 기존의 LMMSE 알고리즘을 이용한 채널추정 방법은 파일럿 심볼만을 채널추정에 이용함으로써 파일럿 심볼 간격이 멀어짐에 따라 성능이 현저하게 떨어지는 단점이 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 파일럿 심볼 사이의 채널을 선 추정하고 이 추정된 값을 다시 파일럿 심볼과 함께 이용하여 채널을 추정하는 채널추정기법을 제안하였다. 제안된 추정기법은 도플러 주파수가 36Hz에서 185Hz인 페이딩 채널환경에 적용했다. 기존의 LMMSE 추정기법과 비교했을 때 특히 큰 도플러 주파수에 대해 강건한 특성을 보였다.
본 논문에서는 다중 경로상의 DS-CDMA 시스템을 위해 우리가 이미 제안한 Rake 수신기와 다이버시티 결합 구조를 이용하는 CMA 기반의 적응 간섭 제거 기법에서 실제 채널 추정 기법을 사용할 때 부정확한 채널추정이 성능에 미치는 영향을 검증하였으며, sliding widow averaging 형태의 단순한 채널 추정 기법을 이용할 경우 slow 페이딩 및 fast 페이딩 환경에서의 모의실험 결과 이상적인 채널 추정을 가정한 경우와 유사한 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
상태축약심볼열추정(RSSE: Reduced State Sequence Estimation) 수신기는 비터비 복호기와 채널 추정기로 구성된다. 이동통신과 같이 채널이 변하는 환경에서는 적응 채널추정기(adaptive channel estimator)로 채널의 변화를 계속적으로 추정해야 한다. 일반적으로 사용되는 채널 추정기는 임시결정된 비터비 복호기의 출력을 사용하여 채널을 추정 하는데, 비터비 복호기에서 잘못된 결정을 내릴 경우 이로 인해 오류전파(error propagation)가 발생할 수있다. 본 논문에서는 좀더 정확한 채널 추정과 오류전파를 막기 위해 경로 메모리를 사용하는 새로운 채널추정기를 사용한다. 이 채널 추정기는 비터비 복호기의 여러 경로중에서 가장 작은 경로를 선택하여 그 경로상의 신호를 이용하여 채널 추정을 행한다. 그리고 채널 추정기의 적응 알고리듬으로서 LMS(Least Mean Square)알고리듬과 Recursive Least Square(RLS) 알고리듬을 사용하여 비교한다. 실험 결과를 통해 제안된 채널 추정기를 사용하는 RSSE 수신기가 기존의 채널 추정기를 사용하는 RSSE 수신기에 비해 더 나은 성능을 나타내는 것을 볼 수있으며, 페이딩이 존재하는 이동통신 환경에서는 LMS 알고리듬이 적합하지 않음을 알 수있다.
무선 통신 환경에서 간섭과 잡음으로 인한 채널 추정 오류는 데이터 검출을 위한 등화 성능을 현저하게 저하시킨다. 포스트 프로세싱은 채널 추정 이후에 이러한 추정 오류를 줄이기 위한 작업이며, 여기서는 소수의 채널 계수만이 무선 채널의 다중 경로에 의한 신호 성분을 갖는 무선 채널의 특성을 이용하여 신호 성분을 포함하지 않은 계수를 선별하고 이를 제거함으로써 채널 추정 오류를 줄이는 방법을 위한 순환 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘은 잡음 분산을 기준으로 문턱값을 결정하고, 그 문턱 값보다 작은 계수는 신호성분을 포함하지 않는다고 간주하여 이를 제거하였다. 제안된 순환 알고리즘은 잡음 분산의 추정치를 반복이 진행됨에 따라 갱신하여 이를 기준으로 구한 문턱값을 이용한 포스트 프로세싱을 반복함으로써 채널 추정 성능을 개선시킨다. 제안된 방법은 기존의 방법과 유사한 복잡도를 갖는 반복 횟수를 적용하는 경우에 월등히 성능이 개선되며, 특히 반복 횟수를 조절함으로써 처리 시간과 채널 추정 성능을 최적화할 수 있는 유연성을 갖고 있다.
CDMA 시스템에서는 일반적으로 파일럿채널이 존재하며 이를 이용하여 채널추정을 한다. 그러나 CDMA 시스템이 고속전송을 위해 광대역을 사용하면서 한 칩(chip)의 크기가 작아지게 되었고 이에 따라 다경로 분해능력이 커지게 됨에 따라 수신 다이버시티 경로수가 증가하게 되었다. 수신 경로수의 증가에 따라, 주어진 전체 신호대잡음비에서, 이전보다 각 경로의 수신전력은 미약해지고 파일럿만으로는 정확한 채널추정이 힘들어졌다. 파일럿의 에너지가 충분치 않을 경우, 보다 정확한 채널추정을 위해서 파일럿뿐만 아니라 데이터를 사용하는, 결정지향 채널추정방법을 사용할 수 있으나 결정지향 채널추정방법에서는 결정오류의 발생으로 인해 시스템의 성능을 보장하지 못한다. 이 논문에서는 CDMA 시스템을 위해서, 파일럿채널과 함께 데이터채널을 같이 이용하여 채널추정을 할 때의 최적의 채널추정방법을 제안한다. 제안된 방법은 신호대잡음비와 심벌오류확률을 이용하여 파일럿채널과 데이터채널의 채널추정값을 최적의 비로 결합하여 사용한다. 실험결과에서, 제안된 방법은 파일럿채널만으로 충분한 성능을 얻지 못하는 경우에도 잘 동작한다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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