주파수 비선택적 Rayleigh 페이딩 채널에서 준 최적 빔 형성과 페이딩 상관이 폐루프 송신 안테나 다이버시티(CTD) 시스템에 주는 영향을 분석하였다. 이동국에서 채널을 완벽하게 예측하는 것은 빠르게 변하는 채널의 페이딩으로 매우 어렵기 때문에 각각의 송신 안테나에 불완전한 가중치를 곱하게 된다. 이 불완전한 가중치는 준 최적의 빔을 형성하게 되고, CTD 시스템의 성능을 저하시킨다. 무선 채널의 페이딩 상관 역시 다이버시티 이득을 감소시키는 하나의 요소이다. CTD 시스템의 비트오율을 채널 예측 에러, 채널 상관계수, 궤환지연, 그리고 페이딩 지수의 함수로 해석적으로 유도하였다. 해석 결과 채널 예측에러가 채널상관보다 시스템성능에 더 많은 영향을 주는 것을 알 수 있었다.
In a wireless mobile communication system, a pilot signal has been considered to be a necessary signal for estimating a changing channel between a base station and a terminal. All mobile communication systems developed so far have a specification for transmitting pilot signals. However, although the pilot signal transmission is easy to estimate the channel,(Ed: unclear wording: it is easy to use the pilot signal transmission to estimate the channel?) it should be minimized because it uses radio resources for data transmission. In this paper, we propose a pilotless channel estimation scheme (PCE) by introducing the clustering method of unsupervised learning used in our deep learning into channel estimation.(Ed: highlight- unclear) The PCE estimates the channel using only the data symbols without using the pilot signal at all. Also, to apply PCE to a real system, we evaluated the performance of PCE based on the resource block (RB), which is a resource allocation unit used in LTE. According to the results of this study, the PCE always provides a better mean square error (MSE) performance than the least square estimator using pilots, although it does not use the pilot signal at all. The MSE performance of the PCE is affected by the number of data symbols used and the frequency selectivity of the channel. In this paper, we provide simulation results considering various effects(Ed: unclear, clarify).
본 논문에서는 페이딩 채널 환경에서 OFDM 시스템의 채널추정과 심볼 검출이 결합된 방식들을 제안하였다. 제안된 방식들은 결정지향 채널 추정(DDCE) 방식에 근거하여 채널을 추정하며 비터비 알고리즘을 이용한 심볼 검출을 수행한다. 제안된 비터비 결정지향 추정 (VDDCE)방식은 시간상 변화하는 채널을 추척하고 ML 심볼 열을 검출 한다. VDDCE방식에 근거한 순환적 비터비 결정지향(RVDDCE) 방식에서는 복잡도를 줄이기 위해 검출될 심볼 열의 길이를 줄인다. 즉, 훈련 심볼의 간격동안에 채널 추정과 비터비 알고리즘이 일정 간격으로 반복적으로 수행되도록 한다. 또한,AWGN의 효과를 줄이기 위해 평균화 채널 추정(ACE) 방식을 VDDCE와 RVDDCE 방식에 적용하였다. 제안된 방식들은 컴퓨터 시뮬레이션으로 검증하였다.
무선랜에서 널리 사용되는 OFDM기반의 IEEE 802.11a/g 시스템에서는 채널추정시 프리엠블 (preamble)만을 이용하기 때문에 한 패킷당 한 번의 채널추정을 수행한다. 미드엠블 (Midamble)을 이용한 채널추정은 기존의 프리엠블을 이용하는 방식에 비해 채널의 상태 정보를 주기적으로 추적함으로서 연속적인 채널추정이 가능하도록 한다. 본 논문에서는 IEEE 802.11p기반의 차량통신시스템에서 미드엠블을 이용한 채널추정기법의 성능을 실제 측정된 결과를 바탕으로 분석한다. 측정된 결과를 이용하여 실제 시스템에서 미드엠블을 이용한 채널추정기법의 적용 이슈에 대해 논의 한다.
The best linear unbiased estimator (BLUE) is most suitable for practical application and can be determined with knowledge of only the first and second moments of the probability density function. Although the BLUE is an existing algorithm, it is still largely unexplored and has not yet been applied to channel estimation in amplify and forward (AF)-based wireless relay networks (WRNs). In this paper, a BLUE-based algorithm is proposed to estimate the overall channel impulse response between the source and destination of AF strategy-based WRNs. Theoretical mean square error (MSE) performance for the BLUE is derived to show the accuracy of the proposed channel estimation algorithm. In addition, the Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound (CRLB) is derived to validate the MSE performance. The proposed BLUE channel estimation algorithm approaches the CRLB as the length of the training sequence and number of relays increases. Further, the BLUE performs better than the linear minimum MSE estimator due to the minimum variance characteristic exhibited by the BLUE, which happens to be a function of signal-to-noise ratio.
대용량의 데이터 전송을 위해 최근에 많이 사용되고 있는 OFDM 시스템은 다중경로페이딩에는 유리하지만 시간 선택성 페이딩에서는 자유롭지 못하고 이를 위해 채널추정이 필요하게 된다. 이를 위해 본 논문에서는 기존의 EM 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 LPC 알고리즘을 접목시킨 EM-LPC 알고리즘을 제안했다. 이 알고리즘은 기존의 EM 알고리즘의 M-Step 다음에 LPC 알고리즘을 사용하여 미리 다음 pilot 데이터를 추정할 수 있게된다. 또한 interpolation을 통한 데이터 수정도 가능하게 된다. 살펴본 결과 EM-LPC 알고리즘이 기존의 LS 알고리즘과 EM 알고리즘보다 좋은 성능을 내는 것을 볼 수 있었다. 또한 EM 루프의 반복도 역시 줄어드는 것을 볼 수 있었다.
직교 주파수 분할 다중화(Orthogonal Frequency Division Multiplexing; OFDM) 시스템에서 주로 사용되는 파일럿을 이용한 상호상관 채널 추정기법은 시스템의 전송 효율을 증가시키기 위해 적은 수의 파일럿 심볼을 사용 할 경우 채널 추정 성능이 저하된다. 본 논문에서는 파일럿 심볼 기반의 OFDM 시스템에서 적은 수의 파일럿 심볼을 사용하여 채널 추정 성능을 향상시킬 수 있는 파일럿 심볼 기반 상호상관 채널 추정기법을 제안한다. 제안된 기법은 파일럿 심볼을 이용하여 채널을 추정한 후 임시 데이터 심볼을 검출하고, 검출된 데이터 심볼과 파일럿 심볼을 이용하여 채널을 추정한다. 모의실험을 통해 제안된 기법의 성능을 확인하고, 기존 기법에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1588-1603
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2014
In space diversity combining, conventional methods such as maximal ratio combining (MRC), equal gain combining (EGC) and selection combining (SC) are commonly used to improve the output signal-to-noise ratio (SNR) provided that the channel is perfectly estimated at the receiver. However, in practice, channel estimation is often imperfect and this indeed deteriorates the system performance. In this paper, diversity combining techniques based on two evolutionary algorithms, namely genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO) are proposed and compared. Numerical results indicate that the proposed methods outperform the conventional MRC, EGC and SC methods when the channel estimation is imperfect while it shows similar performance as that of MRC when the channel is perfectly estimated.
본 논문에서는 고속 시변 채널 OFDM을 위한 파일럿 심볼을 이용하는 저복잡도 LS(Least Square) 채널 예측 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 BEM(Basis Expansion Model) 채널 모델 LS 예측 방식과 비교하여 동일한 성능에서 저장공간 및 계산량이 줄어드는 저복잡도 특성을 나타낸다.
TETRA Enhanced Data Service (TEDS) 는 기존의 협대역 ETSI TETRA Release 1 표준안을 개선하여 주파수 선택적인 페이딩 채널에서 고속의 패킷 데이터 전송이 가능한 표준 규격이다. TEDS 표준에서 사용하는 M-QAM 변조방식의 성능은 채널 추정 성능에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 Per-Survivor Processing (PSP) 기법을 사용하여 고속 채널 환경에 적합한 새로운 decision-directed 채널 추정 기법을 제안한다. 제안된 채널 추정기법은 이동 환경에서 기존 파일럿 신호 기반의 채널 추정 기법에 비해 TETRA 수신 성능을 향상시킬 수 있음을 전산 모의 실험을 통해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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