초록
본 논문에서 증폭 후 전달 전송 기법을 사용하는 중계망의 채널 추정을 하는데 있어서 일어나는 문제점을 해결할 수 있는 방법으로 학습 계열(training sequence)을 이용하는 방법을 제안하였다. 현재의 고속 페이딩 채널 환경에서 기존 파일럿의 추정이 적절하지 않아 송신국(source)과 중계국(relay) 사이의 채널과 중계국(relay)과 수신국(destination) 사이의 채널을 결합하여 추정할 경우 많은 문제점이 초래되기에$^{[1{\sim}2]}$ 전송한 신호의 주파수 영역을 선택하여 얻은 정규(Gaussian) 분포에 대하여 최대 우도 함수의 평균을 내어 채널 추정량(estimator)을 유도해 낼 수 있는, 즉, 파일럿 대신에 하나의 OFDM 신호를 사용하여 모든 채널 충격 응답(CIR)을 추정할 수 있는 새로운 방법을 살펴보았다. 컴퓨터 모의실험으로 높은 SNR 영역에서 제안한 채널 추정기(estimator)의 성능이 [1]과 비교하여 약 1dB 정도 높음을 확인할 수 있었다.
In this paper, we propose a method on the training sequence based on channel estimation issues for relay networks that employ amplify-and-forward(AF) transmission scheme. In $^{[1]}$ and $^{[2]}$, we have to point out that jointly estimating the channel from source to relay and from relay to destination suffers from many drawbacks in fast fading case because the estimation of previous pilots is not suitable for current channel. In this paper, we consider a new joint estimation of overall channel impulse response(CIR) using one OFDM signal without pilots. Using the maximum likelihood(ML) function, we derive a channel estimator by taking the frequency domain of transmitted signal as Gaussian and averaging the ML function over the resulting Gaussian distribution. Simulation results show that our proposed channel estimator performs a fraction of 1dB compared with $^{[1]}$ in high SNR region.