차세대 무선 통신 시스템에서는 RF 에너지 하베스팅 기술을 이용하여 센서의 전원 부족 문제를 해결하고자 한다. 본 논문에서는 채널 추정 오차가 존재하는 에너지 하베스팅 네트워크에서 무선 정보 및 전력 동시 전송을 위한 효율적인 알고리즘을 제안하고자 한다. 먼저, 1차원의 완전 검색을 통해 최적의 채널 추정 주기를 찾은 후, MMSE 채널 추정기를 이용하여 채널을 추정한다. 추정된 채널 값을 기반으로, 최소 필요 획득 에너지 조건을 만족시켜주면서 데이터 전송률을 최대화할 수 있는 파워 할당 및 분할 방안을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안은 완벽한 채널 추정을 가정한 최적 방안에 비해 10% 미만의 성능 저하가 있었지만, 기존 방안과 비교할 시에는 데이터 전송률을 20% 이상 향상시킴을 확인 하였다.
CDMA(Code Division Multiple Access) 이동통신 시스템은 페이딩에 의한 왜곡을 보상하기 위해 수신기에서 정확한 채널추정을 요구한다. 순간채널추정값은 수신된 신호를 전송된 신호로 나누어 줌으로써 얻게 되며, 추정분산을 줄이기 위하여 필터를 통과함으로써 보다 정확한 채널추정값을 얻는다. 채널추정필터에서 필터 크기의 결정은 채널추정값의 정확도에 매우 큰 영향을 미치는 중요한 일이다. 기존의 논문들은 필터의 크기 결정을 위해서 일반적으로 속도 추정기만을 사용하지만, 이 논문에서는 결정지향 채널추정 방법의 채널추정필터를 위해서 단말기의 속도뿐만 아니라 심벌오류확률과 신호대잡음비를 고려한 필터 크기 결정 방법을 제안한다. 이 논문은 심벌오류확률과 신호대잡음비가 필터 크기를 결정할 때의 중요한 요소임을 보인다.
본 논문에서는, 지난 연구에서 제안한 D2D 전력제어 알고리즘의 성능 개선을 위하여, 채널추정 에러를 보상하는 세 가지 수정 D2D 전력제어 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안하는 세 가지 수정 D2D 전력제어 알고리즘을 채널추정 에러 환경에서 성능평가를 진행한다. 실제 채널환경에서는 채널추정 에러가 빈번하게 발생한다. 지난 연구에서는 채널추정 에러가 없는 환경을 가정하고 제안된 D2D 전력제어 알고리즘이 채널추정 에러 환경에서 성능 문제가 있음을 확인하었다. 세 가지 수정 D2D 전력제어 알고리즘은 1)재전송, 2)신호대 간섭비 여유, 3)재전송과 신호대 간섭비 병합을 기반으로 한다. 실험 결과 재전송과 신호대 간섭비 병합기법이 채널추정 에러를 보상하는 데 소모하는 전송전력과 지연 관점에서 가장 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
고속 이동통신 시스템의 핵심 기술인 다중입력 다중출력(MIMO; Multi-Input Multi-Output) 직교주파수분할(OFDM ; Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기술은 신뢰성 있는 데이터 수신을 위하여 낮은 추정 오차와 복잡도를 가지는 효과적인 채널추정 기법을 필요로 한다. 본 논문은 MIMO-OFDM 통신시스템에서 주로 사용되어 왔던 LS(Least Square)와 같은 기존의 채널추정 방식에 비해 낮은 채널추정 오차를 가지면서, MMSE(Minimum Mean Square Error) 기반의 채널추정 방식과는 유사한 추정 오차를 가지고 복잡도는 MMSE보다 월등히 낮은 채널추정 기법과 이를 위한 프리앰블(preamble) 파일럿 구조를 제안한다. 제안된 방식은 시간영역에서 LMS (Least Mean Square) 적응 알고리즘을 기반으로 채널을 추정하고, 추정된 채널벡터는 FFT(Fast Fourier Transform)를 거쳐 검파기로 보내진다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 MIMO-OFDM 채널추정 방식의 성능을 확인한다.
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.
In an orthogonal frequency division multiplexing system, conventional interpolation techniques cannot correctly balance performance and overhead when estimating dynamic long-delay channels in single frequency networks (SFNs). In this study, classical filter analysis and design methods are employed to derive a complex interpolator for maximizing the resistible echo delay in a channel estimator on the basis of the correlation between frequency domain interpolating and time domain windowing. The coefficient computation of the complex interpolator requires a key parameter, i.e., channel length, which is obtained in the frequency domain with a tentative estimation scheme having low implementation complexity. The proposed complex adaptive interpolator is verified in a simulated digital video broadcasting for terrestrial/handheld receiver. The simulation results indicate that the designed channel estimator can not only handle SFN echoes with more than $200{\mu}s$ delay but also achieve a bit-error rate performance close to the optimum minimum mean square error method, which significantly outperforms conventional channel estimation methods, while preserving a low implementation cost in a short-delay channel.
공간다중화 방식을 사용하는 MIMO 시스템은 다이버시티 기법을 사용하는 MIMO 시스템과 비교할 때 높은 전송률을 달성하지만 다이버시티 이득이 낮아 데이터 전송 신뢰도를 높이기 위하여 MIMO 수신단에서 공간정보스트림을 분리해야한다. 본 논문에서는 격자부호에 의한 채널 용량 검출 기법, 사용자 3인인 간섭채널과 선형검출기법인 ZF(Zero Forcing)와 MMSE(Minimum Mean Square Error) 검파 기법을 비교했다. 이때 채널은 Diagonal 채널이 된다. 즉, Diagonal 채널은 $[H]_N[H]_N^{-1}=[I]_N$로 역행렬이 element-wise inverse로 Jacket 행렬의 성질을 만족함을 확인했다.
압축된 동영상을 이동통신 채널과 같은 다경로 페이딩 채널을 통해서 전송할 때 전송오류에 의해서 전송 신호의 왜곡이 발생한다. 이러한 전송 오류를 줄이기 위한 한 가지 방법으로 오류정정 부호를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 전송되는 정보의 단위인 프레임별로 채널의 상태를 예측하고 예측된 정보를 이용하여 RCPC(rate compatible punctured convolutional) 오류정정 부호의 부호화율을 적응적으로 변화시키는 방법을 제안한다. 이를 위하여 시변 페이딩 채널을 모델링하고 채널예측을 위한 3가지 방법을 제안하여 기존의 채널 예측 방법과 비교하고 성능을 분석하였다. 성능평가 결과 제안하는 적응적 오류정정 부호화 기법이 고정 부호화율을 갖는 오류정정 부호화 기법에 비해서 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
We present a subthreshold swing model for a symmetric junctionless double gate MOSFET. The scale length λ1 required to obtain the potential distribution using the Poisson's equation is a criterion for analyzing the short channel effect by an analytical model. In general, if the channel length Lg satisfies Lg > 1.5λ1, it is known that the analytical model can be sufficiently used to analyze short channel effects. The scale length varies depending on the channel and oxide thickness as well as the dielectric constant of the channel and the oxide film. In this paper, we obtain the scale length for a constant permittivity (silicon and silicon dioxide), and derive the relationship between the scale length and the channel length satisfying the error range within 5%, compared with a numerical method. As a result, when the thickness of the oxide film is reduced to 1 nm, even in the case of Lg < λ1, the analytical subthreshold swing model proposed in this paper is observed to satisfy the error range of 5%. However, if the oxide thickness is increased to 3 nm and the channel thickness decreased to 6 nm, the analytical model can be used only for the channel length of Lg > 1.8λ1.
For complex channel blind equalization, this study presents the performance and characteristics of two complex blind information theoretic learning algorithms (ITL) which are based on minimization of Euclidian distance (ED) between probability density functions compared to constant modulus algorithm which is based on mean squared error (MSE) criterion. The complex-valued ED algorithm employing constant modulus error and the complex-valued ED algorithm using a self-generated symbol set are analyzed to have the fact that the cost function of the latter forces the output signal to have correct symbol values and compensate amplitude and phase distortion simultaneously without any phase compensation process. Simulation results through MSE convergence and constellation comparison for severely distorted complex channels show significantly enhanced performance of symbol-point concentration with no phase rotation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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