확대형 채널 내의 정상 천음속 희박 예혼합 연소에 대해 점근해석을 이용하여 연구하였다. 이 모델은 근음속의 유동 속도와 일직선 채널로부터 벗어난 작은 형상변화 그리고 1단 1차 Arrhenius 화학 반응율에 의한 적은 열 방출 사이에서 일어나는 비선형 상호작용에 대하여 탐구하였다. 반응유체 유동은 연소 가스의 질량 분율을 계산하는 상미분 방정식과 연계된 비균질 천음속 미교란 방정식(TSD)을 사용하여 묘사하였다. 또한 점근해석으로부터 반응유체 유동 문제를 지배하는 상사 파라미터들을 유도하였다. 수치 결과들은 대류와 화학반응 그리고 형상효과 사이에 일어나는 복잡한 비선형 상호작용과 유동에 미치는 이것의 영향 등이 잘 나타나 있다.
무선 이동 통신 시스템에서 멀티 미디어 서비스를 제공하기 위해서는 전송되는 데이터의 대용량화와 데이터 전송 속도의 고속화가 요구된다. 이를 위해 다중안테나를 이용한 이동 통신 시스템 기술이 제안되고 있다. 분 논문에서는 준정지 (Quasi-Static) 레일레이 (Rayleigh) 페이딩 채널 환경에서 시공간 블럭 코딩 (Space-Time Block Coding)을 이용한 WCDMA 시스템의 성능 개선 방안을 제안하고자 한다. 제안된 수신기에서는 다중 경로에 대응하는 각각의 핑거에서 얻어지는 상호상관행렬 (Cross Correlation Matrix)을 이용하는데, 수신된 신호에 상호상관행렬의 역행렬을 먼저 곱해주고, 각 경로의 채널 행렬의 Hermitian 행렬을 곱해줌으로써 최대 다이버시티 이득을 얻고자 한다. 레일레이 페이딩 채널환경에서의 다양한 모의실험을 통해서 제안된 수신기가 기존의 수신기에 비해 성능이 우수함을 확인할 수 있다.
멀티채널 단일 종단(single-ended) 환경에서 채널 사이의 상호인덕턴스 및 상호캐패시턴스에 의한 원단누화 현상(FEXT)은 결정적으로 채널의 대역폭 감소를 일으킨다. 원단누화에 의해 누화-유발 지터(CIJ)와 누화-유발 글리치(CIG)가 생기며 이들은 각각 타이밍 마진 감소와 전압 마진 감소를 일으킨다. 따라서 아이 오프닝 증가와 높은 데이터 전송속도를 얻기 위해서는 원단누화 현상을 보상해야 한다. 원단누화 보상은 송신단에서 타이밍 조절 또는 파형 변형을 통해 보상할 수 있다. 또한, 수신단에서 고역-필터를 사용하여 유사 원단누화 잡음을 만들어 보상하는 방법도 있다. 본 논문에서는 원단누화 보상의 최근 기술 동향을 소개하며, 이들의 장점과 단점을 논의한다.
건물 외부에 위치하는 송신기와 건물 내부에 위치하는 수신기 사이의 채널 특성을 분석하기 위해 전파 추적 기법을 기반으로 한 모의 실험을 수행하였다. 본 모의 실험에서는 건물 내에 29개의 수신기를 설치하고, 각 수신기에서의 수신 특성을 다중 경로를 통해 수신된 여러 개의 신호의 상호 간섭 패턴을 이용하여 분석하였다. 모의 실험 결과에서 수신기의 위치와 송신기의 위치 및 전파의 편파 특성에 따라 수신 특성이 다르게 나타났고, 상쇄 간섭으로 인해 창가 쪽에 위치한 수신기의 수신 파워가 건물 안 쪽에 위치한 수신기의 수신 파워보다 작게 나타나는 경우도 있었다. 본 논문에서는 채널 파라미터들, 즉 mean excess delay와 rms delay spread를 통해 송신기와 수신기간의 채널 특성 분석도 수행하였다.
본 연구에서, 우리는 상호신호 간 간섭 및 부가적인 백색 가우시안 잡음이 존재하는 디지털 펄스폭 변조 시퀀스에 대하여 추정하는 적응 최우 추정 채널로써 회귀 최소 자승 알고리듬을 유도였으며 회귀 최소 자승 알고리듬은 기존의 최소자승 알고리듬보다 수렴특성이 더 좋음을 알 수 있었다.
MRC 다이버시티 수신 시스템에서 상호 독립적이고 동일한 전력을 갖는 동일 채널 간섭자들이 존재할 경우, Gray 부호화된 임의 직사각 QAM 신호의 성능을 분석하였다. 본 논문에서는 L개의 수신안테나를 갖는 MRC 수신 다이버시티 시스템에서 N명의 서로 독립적이고 동일한 나카가미 분포를 갖는 동일 채널 간섭자들의 신호가 수신되는 경우의 폐쇄형 (closed-form) 평균 비트 오류 확률 수식을 유도하였다. 이 수식은 수치 계산에 의해 쉽게 계산되는 초기하 함수를 이용하여 표현되었다.
본 논문은 신경망을 이용한 간섭 신호 제어로써 복합 다중 퍼셉트론에서 DS/SS 이동 통신에서의 수신된 신호들을 역전파 학습알고리즘을 이용하여 검출하는 것에 대하여 연구한다. 수신 신호가 일정한 비트율을 갖는 채널에 전송하기 위하여 신경망을 이용한 새로운 탭 가중치 갱신 제어 방법을 제안한다. 적응 횡단선 필터는 심볼간의 채널에 발생하는 상호 심볼간 간섭을 억압하기 위해 LMS 알고리즘 사용한다. 이 알고리즘은 원하는 응답과 실제 출력간의 차인 에러를 이용하여 탭 가중치 조절 메카니즘을 통해 탭 가중치를 갱신함으로서 효과적으로 간섭을 제거하였다. 본 논문은 상호 심볼간 간섭을 효율적으로 억압해온 기존의 LMS 알고리즘에 다계층 퍼셉트론 신경망을 조합한 새로운 BISP 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 알고리즘을 통해 탭 가중치 갱신이 보다 효율적으로 이루어짐을 알 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘의 평균 자승 에러의 수렴 특성이 기존 LMS 알고리즘을 이용한 수렴특성보다 우월하다는 것을 나타내었다.
본 논문에서는 일반적인 코드분할 다중화 시스템을 위해 저자가 제안하였던 유사 역상관기 (Pseudo-Decorrelator)를 변형하여 WCDMA 시스템에 적합한 원근 저항성 (near-far resistant) 수신기를 설계하고, 임펄스 채널 환경에서 성능을 분석하고 있다. 설계된 수신기에서는 판단변수 (decision statistics)에 포함되어 있는 다중사용자 간섭신호를 분석하여, 송신된 신호의 각 비트에 대응되는 상호상관 행렬을 얻게 된다. 이 상호상관 행렬을 역변환 시킨 후, 기존의 수신기에서 얻어진 판단변수에 적용한다. 이렇게 해서 수신기의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 수신기는 연속해서 3비트를 받은 후에 바로 검출과정 (detection process)을 수행할 수 있다는 잇점이 있다. 임펄스 채널에서의 여러 가지 시뮬레이션을 통해서 수신기의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.
초해상화 딥러닝 기법은 학습 시 수렴하기까지 최소 수백 번의 에폭을 필요로 하며 오랜 시간이 걸린다. 최근, 영상 인식용 딥러닝 모델에서는 학습 수렴 속도를 향상시키기 위해 픽셀, 채널간 불필요한 상호연관 정보를 제거하는 Deconvolution 기술이 제안되었다. 본 논문에서는 최초로 Deconvolution 기술을 초해상화 딥러닝 방법에 적용하여 학습 수렴 속도 증가를 시도했다. 영상 인식 딥러닝 기법과 다르게 초해상화 딥러닝 기법은 이미지 특성 추출 부분과 이미지 복원 부분의 정보를 보존하는 것이 중요하기 때문에, EDSR을 Baseline 모델로 사용하여 양쪽 끝의 레이어는 기존의 Convolution 연산을 그대로 유지하고, 중간 레이어의 ResBlock 내의 Convolution 연산만 Deconvolution 연산으로 바꿔서 구성하였다. 초해상화 벤치마크 데이터셋을 사용한 실험 결과, 수렴속도가 빨라지지 않는 결과를 도출했다. 본 논문에서는 Deconvolution 기술이 Baseline 모델의 성능을 개선하지 못하는 이유를 초해상화 분야에서 기본적으로 적용되는 Residual Learning 기법 때문으로 분석했다.
본 논문에서는 SC-FDMA(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access) 기반 상호협력 릴레이 시스템에서 MS(Mobile Station)와 RS(Relay Station)가 서로 다른 DFT(Discrete Fourier Transform) 확산 크기를 갖는 경우에 상호협력 수신 다이버시티 결합 기법을 제안한다. 제안된 기법은 DFT 확산 길이 조정부, 위상 회전 보상부, 채널 위상 왜곡 보상부, 상호협력 수신 다이버시티 결합부로 구성된다. 제안된 기법은 상호협력 수신 다이버시티 결합 과정을 주파수 영역에서 스칼라 연산을 통하여 수행하기 때문에 계산량이 비교적 적고 다중 경로 채널에 강건하다. 모의 실험을 통하여 제안된 수신 다이버시티 결합 기법이 SC-FDMA 기반 상호협력 릴레이 시스템에서 기존의 MRC(Maximal Ratio Combining) 기법들과 비교하여 성능 향상이 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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