본 논문에서는 아이솔레이션 에이드를 사용하여 격리도를 향상시킨 무선랜용 MIMO안테나를 설계하였다. IEEE 802.11.n의 무선랜대역인 2.4GHz대역과 5GHz대역에서 사용이 가능한 PIFA를 안테나 프레임과 접지면을 기준으로 대칭으로 배치하였다. 두 안테나 사이에 아이솔레이션 에이드를 삽입하여 2.4GHz대역의 격리도를 최대 5dB향상시켰고, 5GHz대역의 격리도를 최대 7dB향상 시켰다. 제안된 안테나의 전체효율은 60%이상이며, 계산된 ECC(Envelope Correlation Coefficient)는 0.1이하이다.
통신 시스템에서 수신 성능을 향상시키는 방법으로 MIMO 기술이 활발히 연구되고 있다. 하지만 최근 소형화되어 가는 대부분의 무선 단말기는 사이즈, 비용, 하드웨어의 복잡성 등의 이유로 적용할 수 있는 안테나의 개수에 한계를 가진다. 이에 따라 개발된 협력통신은 단일 안테나를 가지는 다수의 단말기들이 가상의 MIMO 환경을 구현함으로써 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 하지만 협력통신은 다이버시티를 얻기 위해 스펙트럼 효율성을 저하시키며, 이를 극복할 수 있는 방법으로 증분 중계기법을 이용한다. 본 논문에서는 증분 중계기법을 이용하는 다양한 시스템 모델을 고려하며, 고려된 시스템 모델이 최적의 성능을 얻을 수 있는 중계기 위치를 연구한다.
본 논문에서는 연판정 간섭 소거 최소 자승-오류(soft interference cancellation and minimum mean squared-error; SIC-MMSE) 방법을 이용한 새로운 에너지 효율적 다중안테나(multi-input multi-output; MIMO) 검출 기법을 소개한다. SIC-MMSE 방법의 가장 큰 계산 복잡도는 복소 행렬에 대하여 안테나 개수 만큼의 여러 번 역행렬 계산을 해야 하는데 있다. 본 논문에서는 행렬에 대한 테일러 시리즈 확장(Taylor series expansion) 기법을 이용하여 안테나 개수에 상관없이 단 한번의 역행렬 계산만을 필요로 하는 방법을 제안하며, 이와 같은 방법을 이용하여 계산의 복잡도를 감소시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법의 복잡도 감소 효과는 안테나 개수가 증가함에 따라 더 크게 나타난다. 본 논문에서 제시한 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 기법이 기존의 SIC-MMSE 기법에 비하여 더 적은 복잡도로 거의 동일한 성능을 도출할 수 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 ST-OFDM (space time coded-orthogonal frequency division multiplexing) MIMO (muti-input multi-output) 시스템 에서 콤 (comb) 방식의 파일럿 배치를 이용한 채널추정을 제안한다. 기존의 채널추정은 각 송신안테나에 따라 위상을 달리한 파일럿 신호를 이용하였다. 제안된 방법은 각각의 안테나에서 전송될 시간영역의 신호에 직교부호를 곱하여 수신단에서 각 안테나가 다른 안테나에 영향을 받지 않고 독립적으로 채널을 추정을 할 수 있게 한다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 긴 채널추정이 가능하며, 더 정확한 채널추정이 가능하다. 이러한 결과는 컴퓨터 모의실험의 결과를 통해 검증하였다.
다중 송수신 안테나(Multiple Input Multiple Output : MIMO) 시스템은 높은 데이터율 뿐만 아니라 효율적인 주파수 자원의 활용을 필요로 하는 차세대 이동 통신 시스템에 가장 적합한 시스템 중 하나로 주목받고 있다. 그에 따라 MIMO 전송 데이터율을 높이기 위해 2개의 송신 안테나를 기본으로 하는 STTC 부호화 그룹을 다수 형성하여 전송하고 수신단에서 다른 그룹의 간섭을 제거하는 BLAST-STTC 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 모든 그룹이 최대 다이버시티 이득을 얻는 동시에 간섭 제거 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 역순서화된 반복 복호화 기법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통해 제안된 기법과 기존 기법의 프레임 오류확률(Frame Error Rate : FER) 성능을 비교한다.
Frequency-division duplex (FDD) massive multiple-input multiple-output (MIMO) 시스템에서 하향 링크 채널 추정의 계산 복잡도는 기지국의 안테나 개수와 비례한다. 그러므로 이러한 시스템에서의 효율적인 채널 추정 방식이 연구 될 필요가 있다. 본 논문에서는 채널이 시간적, 공간적 상관관계를 가지는 모델에서 Kalman 필터와 least mean square (LMS) 등과 같은 적응 신호처리 기법을 이용한 채널 추정 방식을 제안한다.
본 논문에서는 STBC를 사용하는 MIMO-OFDM 전송기의 효율적인 구조를 제안한다. MIMO-OFDM 시스템에서는 일반적으로 송신 안테나의 개수에 따라 각각의 IFFT 처리 블록들이 요구된다. 제안된 방식에서는 전송될 선호들에 대한 IFFT를 먼저 취한 후, 주파수 도메인에서의 신호들에 대하여 부호화 과정을 수행함으로써, 단일 안테나로 전송되는 시스템과 동일한 복잡도를 가질 수 있도록 한다. 본 논문에서는 특히 그 구체적인 예로써, 4개의 송신 안테나를 가지는 OQ-STBC-OFDM 및 QO-SFBC-OFDM 방식을 예제로 사용하여 주파수 도메인에서의 부호화 행렬 값을 유도하는 과정을 상세히 전개하고 복잡도가 효과적으로 감소될 수 있음을 보인다.
이 논문에서는 송신 상관된 레일리 페이딩 채널에서 프리코더를 갖는 다중 입출력 안테나 시스템이 고려된다. 특히 최소평균제곱오차 수신기를 적용한 다중 입출력 안테나 시스템을 대상으로 한다. 임의 행렬 이론에 기초하여, 신호 대 간섭 및 잡음비의 확률 밀도 함수를 유도하기 위한 정확하고 일반화된 식을 유도한다. 그리하여 적은 수의 송신 및 수신 안테나에 대하여 정확한 폐쇄형 신호 대 간섭 및 잡음비의 확률 밀도 함수 식을 제안한다. 또한, 신호 대 간섭 및 잡음비의 확률 밀도 함수 식에 기초하여 폐쇄형 심볼 오류율 근사식을 제안한다. 제안하는 심볼오류율 분석결과는 오류 확률을 정확하게 예측하거나, 시스템 디자인을 위한 유용한 툴로서 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
In this paper, we presents a Multiple User Multiple Input Multiple Output (MU-MIMO) test-bed system for Time Division Duplex (TDD) Long Term Evolution-Advanced (LTE-A). Using two parameters, the condition number of the channel matrix and the path gain, the MU-MIMO system could switch pre-coder to maintain target Bit Error Rate (BER) level. This paper also introduces a calibration procedure for compensating error of Radio Frequency (RF) paths of the antennas and RF transceivers. From experimental measurements, dynamic pre-coding scheme could maintain target BER, set to 10-3, with the pre-coder set configured with Zero Forcing (ZF), Tomlinson Harashima Pre-coding (THP), Lattice Reduction (LR). The simplest pre-coder ZF is adopted in stable channel, and when path gain become less than 0.25, LR is adopted. Lastly, when condition number of channel matrix become larger than 7, THP is adopted.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권10호
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pp.3458-3478
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2022
Automatic modulation recognition is the core algorithm in the field of modulation classification in communication systems. Our investigations show that deep learning (DL) based modulation recognition techniques have achieved effective progress for multiple-input multiple-output (MIMO) systems. However, network complexity is always an additional burden for high-accuracy classifications, which makes it impractical. Therefore, in this paper, we propose a low-complexity dimensional interactive lightweight network (DilNet) for MIMO systems. Specifically, the signals received by different antennas are cooperatively input into the network, and the network calculation amount is reduced through the depth-wise separable convolution. A two-dimensional interactive attention (TDIA) module is designed to extract interactive information of different dimensions, and improve the effectiveness of the cooperation features. In addition, the TDIA module ensures low complexity through compressing the convolution dimension, and the computational burden after inserting TDIA is also acceptable. Finally, the network is trained with a penalized statistical entropy loss function. Simulation results show that compared to existing modulation recognition methods, the proposed DilNet dramatically reduces the model complexity. The dimensional interactive lightweight network trained by penalized statistical entropy also performs better for recognition accuracy in MIMO systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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