본 논문은 기존의 SC-FDE구조에 기반하여 협대역 재머 대응을 위한 새로운 SC-FDE 구조를 제안한다. 기존의 SC-FDE구조는 협대역 재머가 발생했을 시 높은 전력의 재밍 신호간섭에 의해 시간영역에서의 채널 추정이 어려워지고, 그로인해 데이터 복원 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 협대역 재머가 발생했을 시 채널추정이 가능한 SC-FDE 프레임 구조를 제안한다. 본 논문에서는 주파수영역에서 채널추정이 가능한 변형된 SC-FDE의 구조를 제안하며 그에 따른 성능을 컴퓨터 모의실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 파일럿으로 발생하는 파일럿 오버헤드를 감소시키면서 협대역 간섭신호 혹은 재머에 대응할 수 있는 새로운 SC-FDE (single carrier frequency domain equalization) 구조를 제안한다. 기존의 SC-FDE 구조는 협대역 재머가 존재할 때 시간영역 채널 추정이 어려워 수신기의 성능이 저하되는 단점이 있다. 또한 매 SC-FDE마다 채널추정을 위한 파일럿을 전송하여 스펙트럼 효율이 저하되는 문제도 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 제안된 구조는 시간영역 채널 추정 없이 곧바로 주파수 영역 채널 추정을 수행할 수 있도록 설계된다. 또한 파일럿 오버헤드를 감소시키기 위해서 두 개의 파일럿 사이에 여러 개의 SC-FDE 데이터 블록을 전송하고, 두 개의 파일럿을 이용한 선형 보간 채널 추정을 통해 각 데이터 블록에서의 채널 특성을 찾는다. 이렇게 구한 채널 추정값을 사용하여 주파수 영역 등화를 수행하면 협대역 재머가 있는 상황에서도 재머 제거와 함께 안정적인 등화가 가능하다. 제안하는 구조의 성능은 컴퓨터 모의실험을 통해 확인한다.
본 논문에서는 협대역 신호가 CDMA(Code Division Multiple Access)시스템과 동일한 주파수대역을 공유하는 할 때, 협대역 신호를 억제하여 CDMA시스템 성능을 향상시키는 방식에 대해서 연구하였다. 협대역 재머 신호를 억제하기 위해서 Multirate 기술을 이용한 polyphase 여파기를 제안하였으며, 현 IS-95의 47텝의 FIR 여파기와 함께 ASIC으로 구현하기 용이하여 순방향 채널에서 재머를 억제하는 방법으로 적합하였다. 재머 억제는 polyphase 여파기를 사용하여 2단계로 총 64개의 채널로 수신신호를 분리하여 각 부채널의 수신전력을 측정한 후 재머가 존재 하는 대역을 결정하고 결정된 부채널을 억제하여 BER율 향상시켰다. 선행측정 여파기를 사용한 결과[1]보다는 최대 O.8dB 정도가 성능저하가 있었으나, 부채널 수를 증가시켜 보다 섬세한 부채널 억제방식을 쓰면 보다 성능이 향상될 수 있고, 순방향 채널에서 재머 억제 방식으로 채택하면, 역방향에 대해서, 재머 억제 후 저하된 성능을 보상하기 위한 기술이 수월하다.
본 논문은 협대역 간섭신호에 대응하기 위한 새로운 SC-FDE 구조를 제안한다. 기존의 SC-FDE구조는 협대역 간섭신호가 발생했을 시 채널 추정이 어려워지고, 그로 인해 데이터 복원이 어려운 상황이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 큰 전력의 협대역 간섭신호가 발생했을 때에도 주파수영역 채널추정이 가능한 새로운 SC-FDE 프레임 구조를 제안한다. 구체적으로 기존방식은 시간영역 채널추정을 먼저 수행한 후 푸리에변환을 통해 주파수 영역 채널을 추정하지만 본 논문은 곧바로 수신신호에서 주파수영역에서 채널추정이 가능하도록 새로운 SC-FDE의 구조를 제안하며 제안하는 구조의 성능 향상은 컴퓨터 모의실험을 통해 검증하였다. 모의실험 결과 재머의 크기가 수신신호의 크기와 동일한 환경에서 제안하는 방식은 재머가 없는 경우 대비 약 2 dB 이내의 손실로 수신이 가능하지만 기존의 방식은 통신이 불가능 하다.
TDOA 기법은 위치추정 기법의 하나로 간단한 구조와 높은 정확도를 가지는 장점으로 인해 실내측위, 재머 위치추적, 인명구조 등에 자주 사용된다. 본 논문에서는 MPM(Matrix Pencil Method)를 이용한 고분해능 TDOA 추정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 교차상관을 이용한 TDOA 기법에 비교하여 높은 정확도를 가지며 협대역 신호에 적용이 가능하다. 또한 잘 알려진 고분해능 기법 중 하나인 MUSIC(Multiple Signal Classification)에서 공분산 행렬을 사용하는 것과 달리 수집된 데이터를 바로 행렬로 만들어 사용하므로 복잡성이 낮은 특징이 있다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 소프트웨어 시뮬레이션 통해 추정 오차와 연산량 측면에서 MUSIC 기법과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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