본 논문에서 이동 대 이동 Rayleigh 및 Rician 페이딩 채널 상에서 시뮬레이션 모델의 성능이 분석되고 그 결과가 비교된다. Clarke의 페이딩 모델의 수신 신호 및 Clarke의 페이딩 모델에서 위상 천이된 수신 신호에 근거한 자기 상관 함수 및 상호 상관 함수를 유도하고, 그 시뮬레이션 모델의 결과를 구하였다. 또한 이동 대 이동 Rician 페이딩 채널에 이 두 모델을 적용하고, 복소 포락선 수신 신호의 자기 상관 함수 결과는 통계적 특성이 이론값과 매우 일치하고, N=8인 작은 수에서도 빨리 수렴함을 보였다.
한반도 중부에 위치한 대전 지진관측소(TJN) 하부의 세부 지각구조를 밝혀내기 위하여 수신함수를 이용한 선형화된 역산(linearized inversion) 방법을 적용하였다. 본 방법의 비단일해(nonuniqueness)와 초기 모델 의존성의 문제를 해결하기 위해 근사 초기 속도 모델로부터 72개의 서로 다른 초기 모델을 구하여 역산을 수행한 후 결과모델들의 평균 속도 모델을 제시하는 방법을 사용하였다. 역산 결과 총 72개의 모델 중 뚜렷한 지각-맨틀 경계를 보이는 43개의 모델만이 조건에 만족하는 결과를 나타내었다. 모든 모델에서 속도 구조는 전체적으로 깊이에 따라 속도의 불연속면이나 급격한 증가없이 연속적인 변화를 하며, 모호면의 깊이는 30~32.5 km의 범위로 나타났다. 평균적인 하부 지각의 속도는 6.5 km/s, 상부 맨틀의 속도는 7.8 km/s로 뚜렷한 속도 변화를 보였다. 결과 모델 군은 중부지각(mid-crust)에서의 속도를 기준으로 약한 저속도층을 나타내는 군과 상대적으로 일정한 속도를 가지는 군으로 구분되었다. 단지 지진파형의 비교만으로 두 모델군 중 합당한 모델군의 선택은 불가능하였다. 따라서 수신 함수를 이용하여 연구 지역의 신뢰할 만한 지각 구조를 구하기 위해서는 그 지역에 대한 지질학적, 지구물리학적 추가정보와의 동반 해석이 요구된다.
뉴질랜드 Ngauruhoe 화산에 설치된 OTVZ 지진관측소 하부의 S파속도(${\nu}_s$)를 규명하기 위해, 2011년 11월 11일에서 2013년 9월 11일까지 기록된 원거리 지진자료($Mw{\geq}5.5$) 중에서 신호 대 잡음비가 높은 127개의 자료만을 이용하여 수신함수를 계산하였다. 수신함수는 시간영역에서 반복적 곱풀기 방법으로 계산되었으며, 21개의 수신함수에 유전자 알고리즘을 적용하여 역산을 실시하였다. 역산으로부터 구한 관측소 하부의 1차원 속도모델은 ${\nu}_s$가 3.7 km/s에서 4.7 km/s로 급격히 변하는 모호면이 14 km 깊이에 존재하며, 지각의 평균 ${\nu}_s$는 3.4 km/s임을 보인다. 하부지각에는 평균 ${\bar}{\nu}_s$ 가 3.1 km/s인 저속도층이 두께 9 km 이내로 존재하며, 관측소에서 멀어질수록 두께가 얇아지는 것으로 분석된다. 또한, 상부맨틀에도 ${\nu}_s$가 4.3 km/s 이하인 저속도층이 10 km 이상의 두께로 존재하며, 이러한 하부지각과 상부맨틀 내에 존재하는 저속도층과 상대적으로 얇은 지각은 태평양판의 섭입에 따른 마그마 활동과 관련이 있을 것으로 추정된다.
원주 KS31 광대역 지진관측소 하부의 S파 속도구조를 구명하기 위해서, 2002 ~ 2009년 사이에 기록된 규모 Mw 5.5 이상의 297개 원거리 지진 이벤트 자료로부터 구한 수신함수와 표면파 분산곡선의 복합역산 및 $H-{\kappa}$ 영역에서의 중합법을 적용하였다. 분석 결과는 이 관측소 반경 수십 km 이내의 모호면 평균 깊이가 $32.4{\pm}0.5\;km$로 거의 평탄하게 놓여 있음을 지시한다. 이 지역 지각의 평균 S파 속도는 3.69 km/s이고, P파와 S파 속도비, $V_p/V_s$가 $1.72{\pm}0.04$로 나타나서 전형적인 육지지각의 특성을 보인다. 수신함수 1 s에 나타난 음 위상은 KS31 관측소 하부의 상부지각 10 ~ 18 km 깊이에 S파 저속도층이 존재함을 지시한다.
본 논문에는 초광대역 통신시스템을 위한 주파수 영역의 통계학적 채널 모델을 서술하고 있다. 채널 모렐링은 3개의 사무실 환경, 46개의 송, 수신 위치에서 얻어진 23,000개의 채널응답함수로 부터 얻어졌다. 측정실험을 통해 얻어진 데이터를 바탕으로 주파수 변화에 따른 경로감쇄지수 변화에 대해 서술한 후 전파환경과 가시경로의 존재여부에 따른 수신신호의 확률분포모델을 연구하였다. 마지막으로는 수신된 주파수 톤에 해당하는 수신파워의 표준편차와 같은 통계적 특성들을 고찰하였는데, 가시경로가 존재하는 경우에는 송, 수신기 사이의 거리가 멀어지면서 표준편차 값이 커지고 그에 따라 수신 주파수 톤의 파워가 평균 수신파워에서 일정한 범위 안에 들어올 확률이 떨어지는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 위성 통신 네트워크에서 유해전파를 송신하는 미지의 유해 혼신원의 위치를 추정하기 위해 교차모호함수 맵을 이용하는 방법에 대해 제안한다. 유해 혼신원의 위치를 추정하기 위해 지구국에 수신된 유해전파 신호들 간의 수신 시간차와 유해 혼신원 혹은 수신 지구국들의 움직임으로 발생하게 되는 주파수 차를 구해야 하는데, 이 수신 시간차와 주파수 차를 구하기 위해 교차모호 함수가 이용된다. 교차모호 함수를 이용하여 시간 차와 주파수 차를 구하는 과정을 일정한 시간 간격으로 수행하고 이 값들 간의 상관 값을 구하여 최종적인 유해 혼신원의 위치를 추정한다. 실험 결과 $E_b/N_0$가 10~4 dB에서는 약 800 m오차가 발생하였고, $E_b/N_0$가 -20 dB에서는 약 13 km의 오차가 발생하였다.
ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler) 는 초음파의 도플러 효과를 이용하여 수중에서 유속의 측정 및 교란 정도를 분석한다. 따라서 수신되는 각 공간 영역에 대한 속도 정보를 추출하기 위하여 수신 펄스 신호에 대한 자기 상관 함수나 FFT(Fast Fourier Transform) 스펙트럼을 추정한다. 그러나 자기 상관 함수 추정은 수신되는 반사 신호가 가우시안 형태의 대칭적인 도플러 스펙트럼을 가진다는 가정이 필요하며 이러한 조건이 만족 되지 않는 경우 추정치에서의 큰 편향오차가 발생할 수 있다. 또한 유속의 변화가 빠르게 나타나는 경우 신호 획득시간이 짧아 유속을 측정하기 위한 자기 상관 함수 나 FFT 스펙트럼의 정확한 추정이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 반사 신호가 대칭형 또는 비대칭형 가우시안 형태의 스펙트럼을 보이면서 상대적으로 짧은 반사 획득 신호인 경우에도 정확한 유속 추정이 가능한 AR(Autoregressive) 스펙트럼 첨두치 추정 방법을 제안하였다. 이러한 방법을 이용하면 기존 방법에 비하여 그 정확도를 개선할 수 있음을 보였다. 제안된 방법의 평가를 위하여 다양한 환경에서의 모의 신호들을 구현하였으며 그 결과들을 비교하고 분석하였다.
본 논문에서는 천해역에서 PN 신호열의 자기상관특성을 이용하여 수중 초음파통신 채널 특성을 측정하는 방법과 수신 신호 샘플 데이터로부터 수중통신 채널 특성 분석 결과에 대하여 기술한다. 수중음향통신 채널의 특성을 측정하기 위하여 두개의 PN 신호를 I-채널 및 Q-채널 데이터로 사용하여 QPSK 심볼을 생성하고, 5 kHz 심볼율과 25 kHz 반송파를 갖는 신호로 변조하여 전송한다. 수신부는 송신기에서 675 m와 1492 m 떨어진 위치에서 수신 신호를 샘플링하여 저장한다. 저장된 샘플 데이터를 이용하여 산란 함수, 상관 시간, 지연전력 프로파일, spaced-tone 자기상관함수, 지연 확산 및 상관 대역폭을 각각의 음파 전파 거리에 대하여 분석한다. 또한, 분석한 채널 특성을 토대로 수중 전송 시스템 설계 및 구현을 위한 설계 지침을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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