KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권1호
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pp.108-122
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2014
Massive antenna array is an attractive candidate technique for future broadband wireless communications to acquire high spectrum and energy efficiency. However, such benefits can be realized only when proper channel information is available at the transmitter. Since the amount of the channel information required by the transmitter is large for massive antennas, the feedback is burdensome in practice, especially for frequency division duplex (FDD) systems, and needs normally to be reduced. In this paper a novel channel feedback reduction scheme based on the theory of distributed compressive sensing (DCS) is proposed to apply to massive antenna arrays with spatial correlation, which brings substantially reduced feedback load. Simulation results prove that the novel scheme is better than the channel feedback technique based on traditional compressive sensing (CS) in the aspects of mean square error (MSE), cumulative distributed function (CDF) performance and feedback resources saving.
최근 해상 통신망에서 대용량 데이터 전송이 요구 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서 다중 입출력의 공간 다중화 기법을 고려하였다. 하지만 공간 다중화 기법은 송 수신 안테나 사이의 공간 채널 상관 및 직접파 성분에 의해 수신 성능이 열화 된다. 특히, 해상 통신 환경에서 송 수신기 주변의 산란체가 거의 존재하지 않아 채널 상관 및 직접파 수신이 빈번하게 발생한다. 이를 위해 수신기로부터 채널정보를 피드백 받아 프리코딩을 적용하여 수신 성능 열화를 줄일 수 있다. 하지만 채널 상관과 직접파 성분이 동시에 존재 하는 경우 공간 다중화를 위한 프리코딩은 폐형 수식 도출 및 적용의 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 수신기로부터 채널정보를 요구하지 않는 개루프 프리코딩 기반으로 채널 상관 및 LOS에 대한 성능을 분석하여 해상 통신망 환경에서 고속 데이터 전송 방법을 제시하였다. 개루프 프리코딩을 적용한 공간 다중화 기법은 수신기로부터 채널 정보를 피드백 받지 않고 채널 상관 및 직접파 수신 환경에서도 성능 열화를 줄일 수 있음을 확인하였다. 따라서 해상 통신 환경에서 신뢰성 및 고속 데이터 전송을 위한 기법으로 개루프 프리코딩 기반의 공간 다중화 기법이 적합할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 3D 광선추적법에 기반한 전파 예측 모델을 이용하여 MIMO 채널 특성을 해석적으로 분석하는 방법을 제시한다. 경로들의 위상차를 고려하여 채널간 discrete spatial correlation을 계산하고 이를 이용하여 젠센 부등식을 이용해 평균 MIMO채널 용량의 최대치를 추정한다. 본 해석 모델은 측정을 통한 통계적 접근이나 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통한 확률적 접근을 하지 않는 결정적인 모델이므로 시간과 비용측면에서 큰 효율을 가진다. 또한 전파 이론에 기초한 방법이므로 채널 용량에 영향을 미칠 수 있는 안테나 패턴이나 편파, 상호간섭, 안테나 구조 등의 파라미터를 정량적으로 분석 할 수 있는 장점이 있다. 본 모델은 MIMO 시스템에 적합한 안테나 구조 등의 개발에 이용될 수 있을 것이다.
One of good DF(Direction Finding) methods is based on TDOA(Time Difference of Arrival) estimation when finding underwater moving target. For small DF error, high time resolution A/D(Analog-to-digital) conversion board and long baseline are needed. But the result of sea trial about close-range and high speed moving target, spatial correlation coefficient and appeared poor properties below 0.3 when hydrophone arrangement are separated over 6 ${\lambda}$ because of underwater fading channel. And we also find out that the distance between hydrophone should be under 4 ${\lambda}$ apart to take advantage of spatial correlation coefficient gain and performance of DF in underwater moving channel environments.
Sim, Min Soo;Park, Jeonghun;Chae, Chan-Byoung;Heath, Robert W. Jr.
Journal of Communications and Networks
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제18권1호
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pp.95-104
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2016
Massive multiple-input multiple-output (MIMO) is a promising approach for cellular communication due to its energy efficiency and high achievable data rate. These advantages, however, can be realized only when channel state information (CSI) is available at the transmitter. Since there are many antennas, CSI is too large to feed back without compression. To compress CSI, prior work has applied compressive sensing (CS) techniques and the fact that CSI can be sparsified. The adopted sparsifying bases fail, however, to reflect the spatial correlation and channel conditions or to be feasible in practice. In this paper, we propose a new sparsifying basis that reflects the long-term characteristics of the channel, and needs no change as long as the spatial correlation model does not change. We propose a new reconstruction algorithm for CS, and also suggest dimensionality reduction as a compression method. To feed back compressed CSI in practice, we propose a new codebook for the compressed channel quantization assuming no other-cell interference. Numerical results confirm that the proposed channel feedback mechanisms show better performance in point-to-point (single-user) and point-to-multi-point (multi-user) scenarios.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권1호
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pp.38-42
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2018
In this paper, we consider measurement allocation problem in a spatially correlated sensor field. Our goal is to determine the probability of each sensor's being measured based on its contribution to the estimation reliability; it is desirable that a sensor improving the estimation reliability is measured more frequently. We consider a spatial correlation model of a sensor field reflecting transmission power limit, noise in measurement and transmission channel, and channel attenuation. Then the estimation reliability is defined distortion error between event source and its estimation at sink. Motivated by the correlation nature, we model the measurement allocation problem into a cooperative game, and then quantify each sensor's contribution using Shapley value. Against the intractability in the computation of exact Shapley value, we deploy a randomized method that enables to compute the approximate Shapley value within a reasonable time. Besides, we envisage a measurement scheduling achieving the balance between network lifetime and estimation reliability.
Texture is extensively studied in a variety of image processing applications such as image segmentation and classification because it is an important property to perceive regions and surfaces. This paper focused on the analysis and synthesis of textured single and multiband images using Markov Random Field model considering the existent spatial correlation. Especially, for multiband images, the cross-channel correlation existing between bands as well as the spatial correlation within band should be considered in the model. Although a local interaction is assumed between the specified neighboring pixels in MRF models, during the maximization process, short-term correlations among neighboring pixels develop into long-term correlations. This result in exhibiting phase transition. In this research, the role of temperature to obtain the most probable state during the sampling procedure in discrete Markov Random Fields and the stopping rule were also studied.
본 논문에서는 IEEE 802.16n 기반 단말간 직접통신을 위한 MIMO (multi-input multi-output) 채널 모델링 기법을 제안한다. 송신단과 수신단에 모두 이동성을 반영하기 위하여 기하학적 이중링 산란 환경을 적용하고 기존 802.16m에서 사용하는 채널 모델링 방식을 단말간 직접통신에 적합하도록 변형하여 새로운 채널 모델을 제안한다. 모의실험을 통해 시간영역 및 공간영역에서 제안된 채널 모델의 통계적 특성을 분석하고, 모의실험을 통해 기존 802.16m 기지국-단말간 채널 모델에서의 링크 성능과 제안된 채널 모델에서의 링크 성능을 비교한다.
다중안테나 송수신을 활용하는 MIMO 시스템은 5세대 이동통신의 용량 증대를 위한 핵심 기술 중 하나이다. MIMO 관련 기술에 대한 적절한 성능 평가가 이루어지기 위해서는 공간 채널이 반영된 무선 채널 모델의 적용이 필요하며, 이에 적절한 채널 모델로서 3GPP에서 TR36.873 문서를 통해 제안한 3차원 공간채널모델(3-Dimensional Spatial Channel Model; 3D SCM)이 있다. 본 논문에서는 3D SCM 기반 채널 시뮬레이션 환경을 구현하고 검증하며, 이를 통해 확인되는 UMi 및 UMa 특성을 제시하고 비교한다. 또한, UMa 시나리오에 MIMO 전송 환경을 도입하여 안테나 배열 간격의 변화에 따른 안테나 원소 간의 채널 상관도를 살펴보고, 이에 따른 수율의 변화를 확인한다. 섹터 내 사용자를 무작위 균일 분포시켰을 경우에 대해 수평 및 수직 안테나 원소 간격 변화에 따른 채널 전력 상관도를 측정함으로써, SCM 환경 하에서 전송 성능을 결정하는 통계적 특성을 제시한다.
본 논문에서는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기반 다중 안테나 시스템의 링크레벨 성능 분석을 위하여 실제 전파 환경과 유사한 특성을 갖는 Ray-tracing 방식 채널의 하나인 SCM(Spatial Channel Model) 채널을 구현한다. 3GPP & 3GPP2 Spatial Channel AHG(Ad-hoc Group)에서 시스템레벨 성능 비교용으로 제안한 SCM 채널을 링크레벨 성능의 비교 분석을 위하여, 본 논문에서는 시스템레벨 채널에 대한 채널 계수 및 파라메터들을 링크레벨 성능 비교용으로 변환하여 구현한다. 모의실험을 통하여 구현한 SCM 채널의 특성을 검증하고, 이를 이용하여 기존의 OFDM 기반 MIMO (Multiple Input Multiple Output) 적용 시스템 및 스마트 안테나 적용 시스템에서의 실제적인 링크레벨 성능을 분석하고, 정확한 비교 검증을 위하여 SCM 채널과 동일한 파라메터를 적용한 I-METRA 채널 및 독립 채널 상황에서의 링크 레벨 성능을 함께 비교 분석한다. MIMO 및 스마트 안테나 적용 시스템에 대하여 여러 채널 환경에서 채널 상관도에 따른 링크레벨 성능을 분석함으로써, 채널 상관도의 영향에 따라 주어진 환경에 적합한 다중 안테나 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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