데이터-운송 중계기(mechanical relay: McR)는 운송 지연 및 간헐적 접속단절을 반영하는 중계기법 중에 하나다. 기존의 비이동성 중계기법과 달리, 데이터-운송 중계기법은 다양한 종류의 차량 및 교통기반시설의 이동성을 이용하여 근거리의 송수신이 가능하게 하는 점에서 잠재적인 이득이 존재한다. 본 논문에서는 McR을 운용하는 무선 선형 네트워크(wireless line networks: WLN)를 고려하고, 각 사용자간의 다중 홉 무선전송 기법과 데이터-운송 중계기법을 비교하고, 에르고딕 네트워크 전송률의 관점에서 분석한다. 또한 Vehicle SISO(Ve-SISO) 뿐만 아니라 Vehicle SIMO/MISO(Ve-SIMO/MISO)의 경우에 대해서도 McR의 사용을 고려한다. 에르고딕 네트워크 전송률에 대한 실험 결과로부터 McR의 속도, 사용자와 McR의 밀도, 그리고 McR의 사용방식에 따라서 나타나는 트레이드-오프관계를 살펴본다.
차세대 무선 및 위성통신에서는 다양한 서비스와 함께 빠른 전송 효율, 높은 신뢰도 있는 통신을 요구하고 있으므로 본 논문에서는 전송률을 높이고 신뢰성을 향상시키는 방안 중 계층적 시공간 부호화 방식에 기반을 둔 MIMO와 FTN 기법이 통합된 새로운 전송 기법에 대한 복호 방법을 제안한다. MIMO 채널에서의 FTN 전송 기법의 간섭을 제거하기 위해 시공간 부호화 방식의 복호 방법을 BCJR 등화기와 터보 부호를 연접한 터보 등화 복호 모델을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 기존의 터보 부호를 이용한 SISO 모델과 제안된 방식의 성능을 비교 분석하며 간섭량에 따른 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 수조에서 실험을 통해 획득한 데이터를 이용하여 MIMO (Multi-Input Multi-Output) 수중음향통신의 성능을 분석하였다. 이를 위하여 먼저 여러 송수신 위치에서 채널 전달 특성을 측정하였다. 송신신호는 QPSK (Quadrature Phase Shift Keying)로 변조하였으며, 수신신호는 Zero Forcing 등화기 등을 포함하는 검출기를 거쳐 복원되었다. 실험이 이루어진 수조 환경이 물리적으로 폐쇄된 매우 심한 다중 경로 전달 환경이어서 최대 30~40 ms의 지연 현상이 나타났다. 실험 결과 송신 및 수신 센서가 각각 두 개인 $2{\times}2$ MIMO 시스템을 사용하였을 때 채널 특성으로 인해 비트 오차율이 비교적 크게 나타났지만 SISO (Single-Input Single-Output) 시스템에 비해 약 15% 정도 향상된 성능을 갖는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 도플러 대역폭이 채널 사운딩에 미치는 영향을 고려한다. 이를 위해 먼저 수학적인 공식을 전개한 후에 단순한 상관기와 MMSE를 비교한다. 시간 변화의 영향을 평가하기 위하여 MMSE와 상관기의 성능은 SISO 환경하에서 다양한 도플러 대역폭 값을 적용하여 분석한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 $f_dT$ 값이 증가할수록 MMSE와 상관기의 성능은 더 열화되며 MMSE의 성능은 상관기에 비해 향상됨을 보인다 또한 정확한 채널 정보가 알려져 있지 않을 경우의 성능 열화에 대해서도 고려한다. 채널 정보의 부정확도가 낮을 경우에는 여전히MMSE의 성능이 좋지만 채널 정보의 부정확성이 커질수록 상관기의 성능이 더 좋아짐을 보인다. 본 연구는 기존에 직관적으로 시행해 왔던 MMSE와 성관기의 성능 분석을 위한 시뮬레이션에 추가적으로 수학적인 접근법을 제공하여 그 응용분야를 넓혀 갈 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 대차에서 계측한 가속도 데이터를 사용하여 궤도틀림을 식별하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 등가 SISO 모델에 의한 정상궤도틀림 상태에서의 대차진동과 궤도틀림과의 주파수영역 전달함수를 정의하고, 이를 역으로 이용하여 대차에서 계측한 가속도 데이터로 궤도틀림을 예측하였다. 예측된 값과 기준값과의 잔차의 분산 비로정의되는 틀림지수를 사용하여 궤도틀림의 이상을 분석하였다. 궤도틀림을 시간에 따라 변하는 변위 경계조건으로 고려하여 3차원 수치예제를 수행하였으며, 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
음향 통신 시스템은 오디오와 데이터를 동시에 전송하는 기술이다. 음향 통신 시스템은 데이터 신호의 파워를 높게 할수록 데이터 신호가 소리로 들리는 문제점을 가진다. 데이터 신호의 송신 파워가 낮아질수록 전송 가능한 거리는 감소된다. 따라서 음향 통신 시스템에서 전송 거리를 증가시킬 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 데이터 전송 효율을 높이기 위해 사용되는 수신 다이버시티 기법을 음향 통신 시스템에 적용하여 송신 거리를 향상 시키고자 한다. 동일한 송신 파워로 전송될 때 제안된 시스템과 기존 시스템의 수신 성능을 거리에 따라 측정 하였다. Single Input Sing Output (SISO) 시스템에서 $7{\times}10^{-3}$의 Bit Error Rate (BER) 성능을 만족 시키는 거리가 약 2m 일 경우, Selection Combining (SC) 기법을 적용하게 되면 약 3m로 거리가 증가하고, Equal Gain Combining (EGC) 기법을 적용하면 약 4m 에서도 수신 성능을 만족 시킬 수 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권9호
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pp.8-16
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2023
In Japan, high-speed ground transportation service using linear motors at speeds of 500 km/h is scheduled to begin in 2027. To accommodate 5G services in trains, a subcarrier spacing frequency of 30 kHz will be used instead of the typical 15 kHz subcarrier spacing to mitigate Doppler effects in such high-speed transport. Furthermore, to increase the cell size of the 5G mobile system, multiple base station antennas will transmit identical downlink (DL) signals to form an expanded cell size along the train rails. In this situation, the forward and backward antenna signals are Doppler-shifted in opposite directions, respectively, so the receiver in the train may suffer from estimating the exact Channel Transfer Function (CTF) for demodulation. In a previously published paper, we proposed a channel estimator based on Delay and Doppler Profiler (DDP) in a 5G SISO (Single Input Single Output) environment and successfully implemented it in a signal processing simulation system. In this paper, we extend it to 2×2 MIMO (Multiple Input Multiple Output) with spatial multiplexing environment and confirm that the delay and DDP based channel estimator is also effective in 2×2 MIMO environment. Its simulation performance is compared with that of a conventional time-domain linear interpolation estimator. The simulation results show that in a 2×2 MIMO environment, the conventional channel estimator can barely achieve QPSK modulation at speeds below 100 km/h and has poor CNR performance versus SISO. The performance degradation of CNR against DDP SISO is only 6dB to 7dB. And even under severe channel conditions such as 500km/h and 8-path inverse Doppler shift environment, the error rate can be reduced by combining the error with LDPC to reduce the error rate and improve the performance in 2×2 MIMO. QPSK modulation scheme in 2×2 MIMO can be used under severe channel conditions such as 500 km/h and 8-path inverse Doppler shift environment.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.400-404
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1994
In this paper, we will investigate the position estimation problem for autonomous mobile robots. Formulating this as a state estimation problem for nonlinear SISO system, then we will apply several types of nonlinear observers. Simulation results of observer-based navigation control will be also provided.
In this paper we compare performance of exponential effective SINR mapping (EESM) with traditional actual value interface (AVI) approach for various modulation and coding schemes (MCS) in terms of coded bit error rate (BER) or block error rate (BLER) using different transmission schemes. This paper provides explanation and comparison of the two algorithms for single input single output (SISO), and single input multi-output (SIMO, 1X2) in OFDM systems. We calibrate the value of beta ($\beta$) in EESM using large number of channel realizations, here $\beta$ is a calibration constant. This paper also presents importance of beta value in EESM and how it improves the performance of OFDM wireless systems. We propose different modulation and coding schemes. Here we consider Standford university interim (SUI) channel models. Furthermore this paper also shows the detail observation of the two algorithms. Finally the conclusion review given for short summary.
This paper presents a data-based stability analysis of a MIMO linear time-invariant discrete-time system, as an extension of the previous results for a SISO system. In the MIMO case, a similar discussion as in the case of a SISO system is also applied, except that an augmented input and output space is considered whose dimension is determined in relation to both the orders of the input and output vectors and the numbers of inputs and outputs. As certain subspaces of the input and output space, both output data space and closed-loop data space are defined, which contain all the behaviors of a system, respectively, with zero input in open-loop and with a control input in closed-loop. Then, we can derive the data-based stability conditions, in which the open-loop stability can be checked by using a data matrix whose column vectors span the output data space and the closed-loop stability can also be checked by using a data matrix whose column vectors span the closed-loop data space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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