KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권10호
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pp.3458-3478
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2022
Automatic modulation recognition is the core algorithm in the field of modulation classification in communication systems. Our investigations show that deep learning (DL) based modulation recognition techniques have achieved effective progress for multiple-input multiple-output (MIMO) systems. However, network complexity is always an additional burden for high-accuracy classifications, which makes it impractical. Therefore, in this paper, we propose a low-complexity dimensional interactive lightweight network (DilNet) for MIMO systems. Specifically, the signals received by different antennas are cooperatively input into the network, and the network calculation amount is reduced through the depth-wise separable convolution. A two-dimensional interactive attention (TDIA) module is designed to extract interactive information of different dimensions, and improve the effectiveness of the cooperation features. In addition, the TDIA module ensures low complexity through compressing the convolution dimension, and the computational burden after inserting TDIA is also acceptable. Finally, the network is trained with a penalized statistical entropy loss function. Simulation results show that compared to existing modulation recognition methods, the proposed DilNet dramatically reduces the model complexity. The dimensional interactive lightweight network trained by penalized statistical entropy also performs better for recognition accuracy in MIMO systems.
Multiple-input multiple-output (MIMO) communication may provide high spectral efficiency through the deployment of a very large number of antenna elements at the base stations. The gains from massive MIMO communication come from the use of multi-user MIMO on the uplink and downlink, but with a large excess of antennas at the base station compared to the number of served users. Initial work on massive MIMO did not fully address several practical issues associated with its deployment. This paper considers the impact of channel aging on the performance of massive MIMO systems. The effects of channel variation are characterized as a function of different system parameters assuming a simple model for the channel time variations at the transmitter. Channel prediction is proposed to overcome channel aging effects. The analytical results on aging show how capacity is lost due to time variation in the channel. Numerical results in a multicell network show that massive MIMO works even with some channel variation and that channel prediction could partially overcome channel aging effects.
본 논문에서는 이동 통신 시스템의 관점에서 철도 환경에 적용 가능한 MIMO 시스템을 고찰하였다. 먼저, 무선 통신 환경하에서 이동중인 열차와 기지국간의 무선 채널 환경의 특성을 분석하고, 이를 기지국이 선로 쪽에 있는 경우와 그렇지 않은 경우의 차이점을 비교하였다. 다음으로, 철도 환경의 열악한 무선 링크에 의한 성능 저하 문제를 해결하기 위하여 항후 적용 가능한 다중 안테나 시스템을 소개하고 이를 채널 용량과 다이버시티 추면에서 성능을 분석하였다. 특히, 다이버시티 기법 측면에서 폐루프 방식과 개루프 방식을 비교하며, 안테나간 상관도에 따른 이들 성능을 분석하였다. 마지막으로, 다중안테나 시스템을 철도 환경에 적용시킨 유럽의 ESCORT 프로젝트의 실험 결과를 비교하고 분석하였다.
본 논문에서는 massive multiple-input multiple-output (MIMO) 기반의 wireless powered communication network (WPCN)에서 에너지 효율을 향상시키기 위한 기지국 안테나 수 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 massive MIMO 시스템의 채널 hardening 특성을 이용하여 채널 이득을 안테나 수에 대한 식으로 근사한다. 그리고 근사화 된 최적화 문제에 편미분을 적용한 후 Lambert-W 함수를 이용하여 최적해를 closed form으로 찾는다. 모의실험을 통해 제안하는 기법의 근사 과정과 최적화 문제를 해결하는 방법이 적절함을 보이고, closed form 해가 exhaustive search 방법으로 찾은 해와 오차가 크지 않음을 확인한다.
본 논문에서는 4 × 4 multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) 시스템에서 사용 가능한 Walsh 부호화된 시간영역 훈련신호를 설계하고 채널 추정 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 다중 경로 지연신호에 의하여 발생되는 훈련 신호간 상호간섭를 고려하면서 채널 응답 추정 공식을 closed-form으로 유도하였다. 컴퓨터 모의 실험결과 제안된 방법은 기존의 방법[9,14]에 비하여 성능이 우수하고 직교 훈련신호 설계시 대역폭을 증가시키지 않으며 4 × 4 MIMO-OFDM 시스템에서 널(null) 부반송파 존재하여도 채널 추정이 수행될 수 있음을 보였다.
공간 다중화 방식의 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 시스템에서 MLD(Maximum-Likelihood Detector)는 최적의 성능을 보이지만, 그 복잡성이 상당히 큰 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 여러 가지 기법들이 제안되었으며, Lattice-reduction(LR) 검출기 또한 MIMO 시스템의 성능을 개선하기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 확장된 잡음분산 행렬을 이용해 rounding operation 과정에서 발생하는 양자화 오류를 이용해 송신 신호 벡터에 근접한 candidate symbol set을 찾고, 여기서 Semidefinite Relaxation을 이용해 최대 우도 symbol을 검출한다. 그러나 그 복잡도는 MLD의 복잡도 보다 현저히 작고, LR 검출기의 복잡도에 근접한다.
Next-generation (4G) systems are designed to support universal frequency reuse (UFR) to achieve best use of valuable spectra. However, it leads to undesirable interference level near cell borders. To control this, 4G systems adopt techniques, such as network multiple-input multiple-output (MIMO) and inter-cell interference coordination (ICIC), to improve cell-edge throughput. Network MIMO aims at mitigating inter-cell interference towards cell-edge users (CEUs) through multi-cell cooperation, where each collaborative base station serves both cell-center users (CCUs) and CEUs, including other cells' CEUs, under a power constraint. The present ICIC strategies cannot be directly applied to network MIMO because they were designed in absence of multi-cell coordination. In the presence of network MIMO, this paper investigates antenna orientations in ICIC and the method of power management. Results show that a proper antenna orientation can improve the cell-edge capacity and meantime lower the interference to CCUs. Capacity inconsistency between CCUs and CEUs is detrimental to mobile communications. Simulation results show that the proposed power management for ICIC in network MIMO systems can achieve a uniform data rate regardless users' position.
본 논문에서는 연판정 간섭 소거 최소 자승-오류(soft interference cancellation and minimum mean squared-error; SIC-MMSE) 방법을 이용한 새로운 에너지 효율적 다중안테나(multi-input multi-output; MIMO) 검출 기법을 소개한다. SIC-MMSE 방법의 가장 큰 계산 복잡도는 복소 행렬에 대하여 안테나 개수 만큼의 여러 번 역행렬 계산을 해야 하는데 있다. 본 논문에서는 행렬에 대한 테일러 시리즈 확장(Taylor series expansion) 기법을 이용하여 안테나 개수에 상관없이 단 한번의 역행렬 계산만을 필요로 하는 방법을 제안하며, 이와 같은 방법을 이용하여 계산의 복잡도를 감소시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법의 복잡도 감소 효과는 안테나 개수가 증가함에 따라 더 크게 나타난다. 본 논문에서 제시한 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 기법이 기존의 SIC-MMSE 기법에 비하여 더 적은 복잡도로 거의 동일한 성능을 도출할 수 있음을 알 수 있다.
본 논문은 모든 노드가 다중 안테나를 갖는 다중 안테나 (MIMO, multiple-input and multiple-output) 공간 다중화 (SM, spatial multiplexing) 릴레이 시스템을 비트 오율 (BER, bit error rate) 관점에서 연구한다. 제한된 전력 자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 각 노드와 안테나에서 최적화된 전력 할당 전략이 필요하다. 본 논문은 이런 관점에서 다중 안테나 공간 다중화 릴레이 시스템을 위한 비트 오율 최소화에 기반을 둔 전력 할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 평균 비트 오율을 직접 최소화하여 얻어지며, 노드 간 (inter-node) 전력 할당 알고리즘과 안테나 간 (inter-antenna) 전력 할당 알고리즘으로 구성된다. 비트 오율 성능에 있어서, 기존의 균등 전력 할당 (EPA, equal power allocation) 알고리즘보다 추가적인 전력 소비 없이도 월등한 성능을 보인다.
본 논문은 분산 배치된 다수의 전자전 센서를 통하여 수신된 바이스태틱 multiple-input multiple-output(MIMO) 레이다 시스템의 신호를 조합하여 레이다 시스템의 위치탐지 기능을 무력화 혹은 기만하는 재밍 설계기법을 제안한다. 제안된 기법은 하나의 전자전 센서에서 수집된 신호를 특정주기로 지연시킨 신호들의 합을 송신하거나, 다수의 센서에서 수집된 신호들의 가중치 합을 송신하여, 표적을 탐지 못하게 하거나 허위표적을 발생시킨다. 시뮬레이션 결과를 통해서 제안한 기법의 재밍 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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