적응 전송 MIMO(multiple input multiple output)-OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 시스템은 CSI(channel state information)의 되먹임을 이용하여 각 부반송파의 채널 상황에 따라 변조 방식을 다르게 전송하는 시스템이다. CSI 되먹임 채널인 상향링크 채널에는 송수신기 처리지연, 전송 지연, 프레임 지연 등 다중 지연 요소가 존재한다. 이러한 다중 지연요소로 인한 CSI 불일치는 채널 상황에 따라 적절한 변조 방식을 결정하는데 오류를 발생시키게 되어 시스템 성능을 떨어트린다. 본 논문에서는 적응 시스템에 내장되는 다중 지연 채널 예측 방식인 CTSBP(comb type samples based prediction)와 BTSBP(block type samples based prediction)에 대해 전송 지연 및 채널 신호 대 잡음비에 따른 MSE (mean square error), 데이터 율 등 성능을 비교한다. 이를 통하여 악조건 다중경로 채널환경에 강건한 적응 전송 SISO(single input single output)-OFDM/MIMO-OFDM을 설계한다. 또한 CSI 되먹임 오버헤드를 줄이기 위한 방안으로 선형보간 방법을 제안하고 선형 보간 간격에 따른 MSE를 도출한다.
본 논문에서는 간략화된 차 주파수의 신호대잡음비을 이용하여 수중 AWGN 환경하에서 파라메트릭 배열 통신 시스템의 성능을 비트오류확률과 MIMO 채널용량 관점에서 분석한 결과를 제시한다. 분석을 위해 사용된 차주파수의 신호대잡음비는 전달손실, 잡음준위 그리고 비선형성이 고려된 차 주파수의 음원준위로 계산된다. 1차 주파수 210 kHz와 190 kHz, 차 주파수 20 kHz, 트랜스듀서 직경 0.1 m, 잡음준위 50 dB, 요구되는 비트오류 확률을 $10^{-4}$으로 가정할 때, 담수 환경과 해수 환경에서의 1차 주파수 통신 거리 대비 파라메트릭 배열의 통신거리 이득을 각각 59.11 km와 5 km를 얻었다. 또한, 10 bps/Hz의 채널용량 조건을 위해 SISO 및 ($2{\times}2$) MIMO 파라메트릭 배열을 사용할 경우, 담수에서는 38.84 km와 46.38 km 거리이득을 해수에서는 3.88 km 4.381 km의 거리이득을 얻었다.
가시광 무선통신(Visible Light Communication)은 발광다이오드(LED)가 방출하는 가시광 파장을 이용해 데이터를 주고 받는 기술로써 짧은 시간에 전기에서 빛으로 바꾸는 LED의 깜박임(ON/OFF)을 이용하여 통신을 수행한다. 최근 LED 기술이 발전함에 따라 가시광 무선통신 또한 많은 주목을 받고 있으며 이에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 특히 벽을 통과하지 못하는 가시광 특성을 고려한 실내 통신 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 실내 환경의 SISO 가시광 무선통신 시스템에 오류제어 기법인 SR-ARQ를 적용하여 통신 환경을 구축하였고, 4가지의 수신지점 및 NRZ-OOK와 VPPM 변조 방식을 이용하여 수신지점 및 변조 방식에 따른 BER, 전송횟수, Throughput을 통해 통신 성능을 비교 및 분석하였다.
수중음향 채널은 일반적으로 다중경로 전달과 분산 등으로 인해 통신하기에 어려운 매질 가운데 하나로 인식된다. MIMO (Multiple-input multiple-output) 기술은 대역이 제한된 수중음향 채널에서 데이터 전송율을 증가시키기 위해 최근 활발히 연구되고 있다. 이 경우 전송 다이버시티 기술을 적용할 수 있는데 대표적인 것이 Alamouti 구조이다. 이 논문에서는 실험을 통하여 전송 다이버시티 기술의 성능을 고찰하였다. 실험에는 2개의 송신기와 2개의 수신기가 사용되었으며, 실내의 음향수조에서 수행되었다. 실험 결과 5~8%의 오차율을 확인하였는데 이는 같은 전송율을 기준으로 SISO(Single-input single-output) 채널에서의 오차율 14.8% 보다 향상된 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 무선 통신에서의 높은 전송률과 신뢰도 있는 무선 통신 방안 중 터보 부호를 이용한 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 통신 기법과 FTN(Faster Than Nyquist) 기법을 접목시켜 전송률을 향상시키며 신뢰성을 높일 수 있는 복호 방법을 제안한다. 기존의 계층적 시공간 부호화 기반의 MIMO-FTN(Multiple Input Multiple Output-Faster Than Nyquist) 기법은 FTN으로 인한 인접 심볼 간섭을 제거하기 위한 시공간 부호화 방식의 적용으로 전송률의 손해를 초래한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 ZF(Zero Forcing) 기법을 이용한 MIMO-FTN 기법에서 ZF 기법의 단점을 보완한 W-ZF(Weighted-Zero Forcing)을 이용한 방식을 제안한다. 본 논문에서는, 시뮬레이션을 통해 계층적 시공간 부호화 기반의 MIMO-FTN 기법과, W-ZF을 적용한 MIMO-FTN 기법, SISO-FTN 기법에서 FTN의 간섭량에 따른 성능과 전송률을 비교 하였다. 그 결과 W-ZF 기법을 적용한 MIMO-FTN 기법이 다른 두 기법보다 전송률에서 2배 더 좋은 것을 확인할 수 있다.
블라인드 간섭 정렬 (Blind Interference Alignment: BIA) 기법은 기지국과 사용자 간의 채널 상태 정보(Channel State Information: CSI)가 부재한 상황에서도 최대의 다중화 (Degrees of Freedom: DoF) 이득을 얻을 수 있는 전송 방식이다. 하지만 BIA 기법은 다중화 이득의 극대화를 통해 높은 신호 대 잡음비 영역에서는 좋은 합 전송률 성능을 나타내는 반면, 신호 대 잡음비가 낮은 영역에서는 성능이 크게 열화되는 단점이 있다. 본 논문에서는 BIA 기법이 갖는 단점을 극복하기 위하여, BIA 기법과 수신 모드 선택 기법 기반의 단일 사용자 SISO 전송 기법을 신호 대 잡음비에 따라 적응적으로 사용하는 이중 전송 기법을 제안한다. 먼저, 각 전송 기법의 평균 합 전송률의 닫힌 형태를 유도하며, 이를 기반으로 신호 대 잡음비에 따라 각 사용자의 전송 기법을 선택하는 저 복잡도 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 MIMO-OFDM 시스템의 성능 분석을 위해 실제 측정된 채널 데이터를 사용한 수중 채널 모델을 기반으로 OFDM 파라미터들을 설정하였다. 또한, 선형 보간법을 이용한 least square (LS) 채널 추정기법을 이용하여 채널의 상태 정보를 획득하였다. Alamouti code를 이용한 space-time block code (STBC) 및 space-frequency blcok code (SFBC)를 적용하여 그 성능을 평가 및 분석 하였으며, 동시에 $1{\times}2$ maximum ratio combining (MRC)을 적용하여 성능을 비교 분석한 결과, SFBC의 경우 수중 채널의 심각한 주파수 선택적 특성으로 인하여 유효한 BER 특성을 보이지 못하였으나, STBC의 경우 4-column 파일럿 구조를 적용하였을 때, SISO 시스템과 비교하여 약 7dB 정도의 향상된 성능을 나타내고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 파라메트릭 배열 기반 소나 통신 성능을 분석하였다. 분석을 위하여 음향학적 설계요소를 고려한 최적의 차 주파수 발생조건을 구하고 비선형성이 고려된 소나 방정식을 이용하여 차 주파수의 SNR을 추정하였다. 추정된 차 주파수의 SNR을 이용하여 디지털 변조 방식에 따른 이론적인 비트오류확률과 MIMO 채널 용량을 모의실험 하였다. 1차 주파수의 평균 주파수를 560kHz, 차 주파수를 45kHz 그리고 방사 파워 28.05Watt를 가정할 때, 비트오류확률 $10^{-4}$ 이하의 통신 거리는 1차 주파수를 사용할 경우 0.9km이고 차 주파수는 4.25km로 3.35km의 거리 이득을 얻음을 확인하였다. 또한 요구되는 채널 용량 10bps/Hz를 가정할 때 1차 주파수의 구동거리는 0.83km인 반면 주파수의 경우 SISO 통신은 3.8km 그리고 $2{\times}2$ MIMO 통신은 3.98km 까지 전송 할 수 있음을 확인 하였다.
본 연구에서는 SVD (Singular Value Decomposition)를 이용하여 다중입력과 다중출력을 가지는 시스템에서의 입력을 알아내기 위해 역변환 필터를 구현하였다. SISO (Single-Input and Single-Output)시스템의 입력과 출력의 관계에 대한 행렬공식화 작업을 확장하여 MIMO (Multi-Input and Multi-Output)시스템에 적용하였다. 그리고 시간영역과 주파수영역에서 최소위상 (Minimum phase)시스템과 비최소위상 (Non-minimum phase)시스템에 대한 그 역벽환에 대해 알아보았으며 비최소 위상요소에 대한 효과적인 역변환을 위해 SVD를 도입하였다. 먼저 전체시스템 행렬의 특이값 (singular value)을 계산하고 시스템의 위상에 대해 알아본다. 전체시스템이 비최소 위상인 경우 하나 이상의 매우 작은 특이값을 가지며 이는 시스템의 최소 위상/비최소 위상에 대한 정보를 가짐을 알 수 있다. 이를 이용하여 전체시스템에 대한 근사적인 역변환 필터를 구할 수 있으며 보다 근사적인 역변환 필터를 얻기 위하여 특이벡터를 이용하여 근사적인 역변환 필터를 얻었다. 수치적 예는 이러한 역변환 필터 행렬의 이용에 대한 잠재성을 보여준다.
본 논문에서는 단일 반송파 시스템에서 LDPC(low density parity check) 부호와 LMS(least mean square) 알고리즘을 이용한 적응 등화기를 사용한 시스템에서 간단한 계산을 통한 궤환 신호를 생성하여 성능을 향상 시키는 개선된 터보 등화기를 제안한다. LDPC부호는 오류를 정정하는데 있어서 매우 좋은 성능을 보인다. 그러나 LDPC 부호는 열악한 환경에서 좋은 성능을 내기 위하여 긴 패리티 검사행렬을 사용하고 LDPC 부호의 반복을 증가시켜 계산량이 크게 늘어난다. 추가로 성능을 더욱 향상시키기 위해 LDPC 부호 기반의 터보 등화 방법을 사용한다. 이 시스템의 경우 반복횟수의 증가로 계산량이 매우 크게 증가하는 단점이 있다. 이러한 계산량의 증가를 보완하기 위하여 LDPC 부호와 연판정 이후의 신호를 이용하여 적응 등화기를 조절한다. 시뮬레이션 결과 더 적은 계산량으로 LDPC 부호를 사용하고 SISO-MMSE(soft input soft output minimum mean square error)알고리즘 기반인 터보 등화기에 근접하는 성능을 내는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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