초록
고주파수 대역을 사용하는 위성통신 시스템의 링크 성능 저하의 가장 큰 요인 중의 하나가 강우 감쇠라고 할 수 있으며, 이러한 강우 감쇠를 보상하기 위한 가장 효율적인 방법으로써, 적응형 전송방식을 사용하고 있다. 강우 감쇠에 대처하기 위한 적응형 전송 방식을 개발하고 설계하는데 있어서 중요한 요소 중의 하나가 실제 발생하는 강우 감쇠에 대한 동적 시뮬레이션 모델이다. 본 논문에서는 초 단위 강우 감쇠 실측 데이터에 대한 통계치를 바탕으로 Markov 프로세스 모델을 이용하여 모델링하는 절차를 기술한다. 먼저 실측된 데이터의 통계적 특성을 추출하여 4가지 상태를 가지는 Markov 프로세스를 정의하고, 이를 이용하여 모델링된 데이터와 실측 데이터를 비교 분석한 결과를 제시한다.
Signal fading due to rain is one of the most significant factors degrading link quality in satellite communication systems. Adaptive transmission is considered to be the most efficient means to countermeasure the rain attenuation. In order to develop and design a good adaptive transmission system, we need a dynamic rain attenuation model which can synthesize time series of rain attenuation. In this paper, we present a modeling technique for dynamic rain attenuation using a Markov process. We derive statistical fading properties of the rain attenuation data measured in second time interval and define four states in the Markov process. We synthesize the rain attenuation data using the 4-state Markov process, and compare statistical properties of the simulated data to those of the measured data.