본 논문에서는 직교 기저행렬을 이용한 직교 주파수분할다중화 시스템의 새로운 구현방안이 수학적으로 개발된다. 직교기저행렬은 Haar 기저행렬을 기본으로 하고 있으나 직교 주파수분할다중화의 다중 부채널 신호를 변조하기에 적당한 형태를 갖추고 있다. 여기서는 새로운 기저행렬이 간단한 재귀알고리즘에 의하여 확장될 수 있음이 증명된다.그리고 송신기 조합행렬의 차수는 확장에 의하여 두배로 증가된다. 수신기에서 복조는 직교 기저행렬의 재귀에 의하여 생성되는 조합행렬의 역행렬에 의하여 수행된다. 따라서 제안된 직교 주파수분할다중화 시스템에서는 원 신호의 완벽한 재생이 가능함을 알 수 있다.
LLL (Lenstra-Lenstra-Lovasz) 알고리즘은 보다 좋은 채널 행렬의 기저를 얻기 위하여 주로 사용되는 격자 감소기법이다. 본 논문에서는 LRA (lattice reduction aided) 프리코딩 기법에서 채널 행렬의 기저 (basis) 벡터를 격자 감소시키기 위하여 LLL 알고리즘 대신 Seysen 알고리즘 (SA)을 사용하였으며, 기존의 선형 프리코딩 기법을 SA를 통하여 얻어진 변환된 채널 행렬에 적용하였다. SA를 통하여 LLL 알고리즘보다 높은 직교성을 가진 기저를 얻어낼 수 있으므로, SA 기반의 LRA 프리코딩 기법은 기존의 LLL 기반의 LRA 프리코딩 기법보다 우수한 성능을 가진다. 모의실험 결과를 통하여 LRA 프리코딩에서 격자 감소를 위하여 SA를 사용한 경우, LLL 알고리즘을 사용한 경우보다 target BER $10^{-5}$에서 0.5dB정도의 BER 성능 이득이 얻어짐을 입증한다.
부분 기반 영상 표현(part-based image representation)에서는 영상의 부분적인 모습을 기저 벡터로 표현하고 기저 벡터의 선형 조합으로 영상을 분해하며, 이 때 기저 벡터의 계수가 곧 물체의 부분적인 특징을 의미하게 된다. 본 논문에는 부분 기반 영상 표현 기법인 비음수 행렬 분해(non-negative matrix factorization, NMF)를 이용하여 얼굴 영상을 표현하고 신경망 기법을 적용하여 가려진 얼굴을 인식하는 얼굴 인식을 제안한다. 표준 비음수 행렬 분해, 투영 경사 비음수 행렬 분해, 직교 비음수 행렬 분해를 이용하여 얼굴 영상을 표현하였고, 각 기법의 성능을 비교하였다. 인식기로는 학습벡터양자화 신경망을 사용하였으며, 인식기에서의 거리 척도로는 유클리디언 거리를 사용하였다. 실험 결과, 전통적인 얼굴 인식 방법에 비하여 제안한 기법이 가려진 얼굴 인식에 보다 강인함을 보인다.
MUSIC(MUltiple SIgnal Classification)은 신호부공간과 잡음부공간이 서로 직교한다는 사실에 기초하여 센서 어레이에 입사하는 신호의 도래방향을 추정한다. 잡음 부공간에 대한 기저(basis)를 구하기 위해 샘플행렬을 고유분해하며, 이에 따라 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 샘플행렬의 열벡터(column vectors)에서 잡음전력을 제거하여 신호 부공간에 대한 기저벡터를 구해 간단히 도래각을 추정하는 방법을 제시한다. 추정된 기저벡터를 이용하여 비용함수를 정의하고, 비용함수의 최소점을 찾아 도래각을 추정한다. 비용함수의 최소점은 격자 간격으로 나누어 계산하는 grid 방법이 아닌, 포물선 보간법(parabolic interpolation)에 기초한 Brent 방법을 적용하여 효과적으로 구해진다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안방식은 샘플행렬 고유분해에 의존하는 기존방식과 실질적으로 같은 성능을 가짐을 보인다.
이3GPP LTE Release 10에서 다중 사용자 환경의 다중 송수신 안테나 시스템을 위한 더티 페이퍼 코딩(Dirty Paper Coding, DPC)을 k user 사용자 채널에서 어떻게 해석하는지를 보였다. 다중 사용자 환경에서 더티 페이퍼 코딩은 송신단에서 모든 사용자와 채널에 대한 정보를 완벽하게 안다고 전제한 후, 미리 예상할 수 있는 모든 간섭을 제거하여 각 사용자에게 정보를 전송한다는 개념이다. 즉, 인접 채널이나 사용자로부터의 간섭을 제거하기 위한 추가적인 전력이 필요하지 않으므로, 더티 페이퍼 코딩을 통하여 가산성 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 채널과 동일한 채널 용량을 달성할 수 있다. 본 논문에서는, 세 명의 다중 사용자가 존재하는 통신 환경에서, 대표적인 비선형 전처리 코딩 기법인 Dirty Paper 전처리 코딩이 직교 하삼각 행렬 분해와 Gram Schmidt 직교 정규화 기저를 이용하여 어떻게 채널을 분석하는지를 보였다.
V2I(Vehicle to Infrastructure) 통신은 ITS(Intelligent Transportation Systems)와 텔레매틱스 서비스를 제공하기 위한 차량과 노변 기지국간 통신 기술을 말한다. 차량은 Probe data를 기지국을 통하여 수집하며, 기지국은 도로 상태나 교통 정보를 차량에 제공한다. 이러한 V2I 통신 서비스를 제공하기 위해서는 신뢰성 있으며 높은 전송률을 달성할 수 있는 링크 적응 기법이 필요하다. 수신단은 추정한 CSI(Channel State Information)를 송신단으로 피드백하며 송신단은 이 정보를 이용하여 링크 적응을 한다. 그러나 차량 속도에 의한 채널의 빠른 변화와 계층 간 처리 지연 시간으로 인해 추정한 CSI는 outdated되게 된다. 이를 위해, V2I 통신 시스템에서 링크 적응을 위한 채널 보간과 예측 기법이 필요하다. 본 논문에서는 ADPSS(Advanced Discrete Prolate Spheroidal Sequence) 채널 보간과 예측 기법을 제안한다. 제안한 기법은 정규 직교 기저를 만들고 상관 행렬을 이용하여 채널 보간과 예측을 한다. 또한, 주파수 도메인에서 잡음 제거를 위해 스무딩을 한다. 모의실험 결과, 기존 기법과 비교했을 때 제안한 기법이 차량의 높은 속도와 낮은 속도를 가지는 고속도로와 도심지에서 성능이 향상된 것을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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