본 논문에서는 OFDM 레이다를 위한 딥러닝 기반 표적의 거리 및 속도 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 표적으로부터 반사된 수신 신호를 받아 변조신호 제거 후 2차원 FFT를 통해 2차원 주기도를 얻는다. 주기도는 기존 및 제안 방법에서 표적의 거리 및 속도를 추정하는 입력신호이다. 주기도에서 정점은 표적의 위치를 나타내는데 표적의 거리 및 속도 추정을 위해 널리 사용되는 기존 기법은 CFAR (Constant False Alarm Rate) 알고리즘이다. 반면 제안하는 기법은 다중 출력 CNN (Convolutional Neural Network)을 이용하여 거리 및 속도를 추정한다. 기존 기법과 달리 제안 기법은 주기도 이외에 잡음 전력과 같이 추가적인 정보가 필요하지 않아 사용하기 편리하다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면 제안 추정 기법은 기존 기법보다 거리 및 속도 추정 MSE (Mean Square Error)오차 성능을 5배 이상 개선하며 송신 OFDM 심볼 개수가 증가할수록 정확도가 향상되는 특성을 보인다.
기존의 통신 시스템은 일반적으로 Line-of-Sight (LOS)가 없을 경우 레일레이 분포를 따르는 진폭 특성을 갖는다. 그러나 Wireless Personal Area Network (WPAN)을 위하여 IEEE 802.15.3a 의 표준안으로 제안된 Ultra Wideband (UWB) Multi-Band Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MB-OFDM) 시스템의 경우에는, 측정결과 클러스터와 클러스터 내의 레이의 진폭 특성이 독립적으로 로그노말 분포로 해석될 수 있음이 밝혀졌다. 이를 기반으로 기존의 Saleh-Valenzuela 채널 모델의 수정을 통하여 MB-OFDM 시스템의 채널을 모델링 할 수 있다. 본 논문에서는 RF 주파수 호핑을 위하여 MB-OFDM 시스템의 채널 모델을 성형, 각 채널 모드에 따른 성능 및 전송률에 따른 성능을 확인한다.
본 논문에서는 다중 경로 레이리 페이딩 시변 채널 환경의 Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MIMO-OFDM) 시스템에서 효율적으로 채널 변화를 추적할 수 있는 채널 추적방식을 제안하였다. 제안된 방식은 시변 채널에 대응할 수 있도록 블라인드 채널 예측기를 설계하였다. 또한 주파수 영역 채널 추정이 Minimum Mean Square Error (MMSE) 시간영역 채널 추정과 결합되어 있으며 이 방식은 매 OFDM 심벌마다 역행렬을 계산할 필요가 없다는 장점이 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안된 방식은 기존의 Li방식[4] 보다 성능이 우수함을 보였다. 도플러 주파수 100Hz 및 10-4 BER에서 Eb/No이득이 약 2.5 dB 정도 되었다. 도플러 주파수가 200Hz일 때 그 성능의 차이는 더욱 커졌다.
V-BLAST (Vertical Bell Labs Layered Space-Time) 시스템은 다중 안테나를 사용하는 시스템에서 각각의 레이어를 간섭 무효화 및 제거기법을 통하여 추정하기 때문에 간단한 복잡도에 비해 높은 전송률을 가능하게 한다. 본 논문에서는 신호 공간 다이버시티 기법을 적용시킨 V-BLAST 시스템을 제안하고자 한다. 신호 공간 다이버시티 기법의 큰 장점은 신호좌표를 회전시키고 인페이즈 (inphase) 와 쿼드러쳐 (quadrature) 성분을 섞어줌으로서 추가적인 대역폭이나 전송 파워의 상승 없이도 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 모의실험을 통해서, 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능이 이상적인 시스템 성능에 비해 0.5dB로 근접함을 보여주고자 한다.
본 논문에서는 다중 채널 레이리 페이딩으로 인하여 발생하는 시변 채널 환경에서 효율적으로 채널을 추적할 수 있는 방식을 제안하였다. 제안된 적응 채널 추적 방식은 채널 변화를 추정하여 채널을 예측할 수 있으며 예측된 채널 응답을 이용하여 주파수 영역에서 다른 안테나로부터 수신되는 간섭 신호를 제거한다. 그 후 AWGN 성분을 줄이기 위하여 시간영역 채널 추정을 수행한다. 제안된 방식의 장점은 매 심벌 마다 채널 추적시 역행렬을 구할 필요가 없다. 시뮬레이션 결과는 기존의 채널 추적 방식보다 시변 채널 환경에서 더 나은 성능을 보였다. 도플러 주파수 300 Hz, BER = 10-3 조건에서 기존의 Li 방식 보다 약 2.5 dB 성능이 개선되었다. 도플러 주파수 600 Hz에서 기존 방식과 제안된 방식의 성능 차이는 더욱 커졌다.
본 논문에서는 이동 통신 환경에서 데이터율을 높이기 위해 현재 사용되는 변조 방식보다 고차원의 변조방식에 대한 성능을 비교 분석하였다. 기존에 주로 사용되던 정사각형 형태의 QAM은 BER 성능 면에서는 다른 변조 방식에 비해 우수한 특성을 보이나 진폭의 수가 증가함에 따라 송수신 신호의 다이나믹 레인지가 증가하여 증폭기의 선택에 제한이 생기고, 증폭 과정에서의 에러 발생률이 증가하게 된다. 그러나 본 논문에서 제안하는 APSK 방식의 변조 방식은 기존의 QAM에 비해 미미한 성능 저하를 보이지만 송수신 신호의 다이나믹 레인지 면에서 이득을 얻을 수 있기 때문에 특히 CDMA나 OFDM과 같이 여러 신호가 합의 형태로 송수신되는 시스템에 제한된 범위의 고차원의 변조 방식으로 성능의 유효성이 있다. 또한 이 경우 저력 효율이 좋은 비선형성 증폭기의 사용이 가능하기 때문에 시스템 면에서도 큰 이득이 예상된다.
디지털 컨버전스가 이루어지면서 무선기기들 간의 호환성은 단말기의 중요한 특성이 되었고, SDR은 가장 필요한 기술이고 표준이다. 하지만 통신 프로토콜이 다른 무선 환경에서 호환성을 갖는 단말기를 하드웨어만을 이용한 ASIC이나 SoC로 만들기는 어려운 실정이다. 그래서 본 논문은 여러 통신 프로토콜을 가속화 시킬 수 있는 코프로세서의 구조를 제안하였다. 메인 프로세서와 쉽게 연동이 되고, 네트워크의 PHY 레이어에 특화된 코프로세서가 바로 그것이다. 통신 시스템에서 가장 많이 사용하는 변조 방식인 OFDM과 CDM을 사용하는 무선 랜 표준 IEEE802.11a와 IEEE802.11b를 모델링한 C 프로그램을 ARM cross 컴파일러를 이용해 컴파일 하였고, Simplescalar-Arm 버전을 이용해 시뮬레이션 및 프로파일을 수행하였다. 프로파일 결과 비터비 연산과 부동 소수점 복소수 연산이 가장 많은 연산을 차지하였다. 프로파일 결과를 바탕으로 비터비 연산과 부동 소수점 복소수 연산을 가속화 할 수 있는 코프로세서를 제안하여 명령어를 추가했으며, 추가된 명령어는 Simplescalar-Arm 버전을 이용해 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 ARM 코어 하나만 사용 했을 때보다 비터비 연산은 약 4.5배, 부동 소수점 복소수 연산은 약 2배의 성능 향상을 보였다. IEEE802.11a에서는 일반 ARM 코어보다 약 3배의 성능 향상을 보였고, IEEE802.11b에서는 약 1.5배의 성능 향상의 보였다.
본 논문에서는 옥내환경의 무선전송을 위한 SDD(Synchronous Digital Duplexing)/OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 시스템에서 AP(Access Point)와 SS(Subscriber Station)의 TDoA(Time Difference of Arrival)와 CFO(Carrier Frequency Offset)에 의해 발생하는 상 하향링크 OFDM 심볼의 IBI(Inter Block Interference)와 ICI(Inter Carrier Interference)의 영향을 극복하기 위한 TSF(Time-domain Shortening Filter)와 FSF(Frequency-domain Shortening Filter)를 제안한다. 제안된 TSF와 FSF는 상호 레인정 과정에서 획득한 AP와 각 SS 에 대한 채널응답 및 동기 정보를 이용하여, 시간영역과 주파수영역에서 SIRST(SIR for Shortening in Time)와 SINRSF(SINR for Shortening in Frequency)를 최대화한다. 제안된 TSF와 FSF는 SDD/OFDMA 시스템에서 TDoA에 따른 effective 채널응답과 CFO에 따른 ICI의 영향을 효과적으로 감쇄시키는 것을 모의실험을 통하여 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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