초록
본 논문에서는 Maximum Likelihood(ML) 알고리즘을 변형한 Suboptimal ML 타이밍 검출기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 Suboptimal ML방식은 참조신호 생성과정이 Early-Late gate 또는 ML 방식에 비해 간단하면서도 타이밍 검출기의 이득은 거의 동일한 값을 얻을 수 있다. 또한, 타이밍 추적기는 데이터 판별을 이용하기 때문에 적은 타이밍 오차 범위만이 추적 가능하다. 즉, 펄스폭이 0.7ns인 4차 가우시안 모노사이클을 사용하였을 경우, 추적 가능한 타이밍 오차는 ${\pm}0.06ns$이다. 따라서 탐색기는 높은 정확도를 갖는 획득성능을 갖고 있어야 한다. 성능 분석은 잡음뿐만아니라 송신기와 수신기의 펄스 생성과정에서 사용되는 오실레이터 지터를 고려한다. 컴퓨터 모의 실험 결과는 타이밍 검출기의 평균과 분산 및 타이밍 추적기의 추적 성능을 보여준다. 그리고 이동성에 의해 타이밍 오차가 점차적으로 증가하는 경우를 가정하여 추적성능을 제시한다. 본 논문은 타이밍 추적기의 성능을 제시하기 위해 하나의 복조기인 단인 상관기만을 고려한다.
In this paper, we propose a timing detector using suboptimal maximum likelihood method. The proposed method has an simple reference signal generator. Additionally, timing detector's gain of the proposed method is the same to Early-Late gate and ML method. We reveal that tracking range of time tracker is narrow because of using data-decision, that is, tracking range is ${\pm}0.06ns$ for the 4-order Gaussian monocycle with 0.7ns pulse width. Therefore we can find that searcher must have very accurate acquisition procedure. When estimating a performance of time tracker, we consider a jitter in transmitter and receiver's pulse generation process as well as background noise. By using computer simulation, we propose mean/variance of timing detector and tracking process. Also we consider a mobility in tracking process, i.e., timing error modeled ramp function. In order to propose a performance of time tracker, we consider only one correlation demodulator.