송신 단에서 채널 상태 정보를 알고 있는 폐루프 시스템은 개방 루프 시스템에 비하여 더 효율적인 전송을 수행할 수 있다. 그러나 실제 시스템은 제한된 피드백 채널을 가지므로 송신단에서 완벽한 채널 정보를 알 수 없으며, 따라서 부분 채널 정보를 활용하는 시스템의 설계가 중요한 요소로 부각되고 있다. 특히, 모바일 환경에서는 사용자의 이동성으로 인하여 채널 상태가 유동적으로 변화하며 이는 성능의 열화를 초래한다. 본 논문에서는 비트 인터리버와 결합한 부호화된 직교 주파수 다중 분할(BIC-OFDM; Bit-Interleaved Coded Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템을 위하여 채널 변화에 적절히 대응하는 적응 변조 코딩 기법을 제안한다. 합리적인 피드백 정보량을 통해, 제안하는 기법은 도플러 확산에 의한 채널 변화를 보상하여 향상된 성능을 제공한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 정확한 비트 에러율의 추정을 통한 성능 이득을 가짐을 확인한다.
본 논문에서는 cdma2000 시스템에서 순방향 폐루프전력제어를 위해 수신 E$_{b}$/I$_{o}$ 를 추정하는 방법을 다루고 있다. 이동국 수신 b//I$_{o}$ 의 추정은 순방향 전력제어 부채널(forward power control subchannel) 전송 심벌을 이용하고 있다. 수신비트에너지와 잡음분산의 추정은 주파수 선택적 Rayleigh 페이딩 채널에서 해석되었다. 특히, 수신비트에너지의 추정은 SIR(signal-to-interference ratio)을 향상시키기 위해서 rake 핑거들과 1/Q 수신심벌들웨 대하여 코히런트 결합에 의해 수행되었다. 그리고 본 논문에서는 차량속도와 전력조정스텝크기에 따른 순방향 폐루프 전력제어의 성능을 비트오율과 전력제어에러 측면에서 평가하고 있다. 시뮬레이션 결과로는 차량속도에 따른 최적의 전력조정스텝크기를 제시하고 있다.
본 논문은 수신된 채널 정보를 이용하여 각 사용자의 성상도와 전력, 송신 안테나를 선택함으로써 중저속 이동체를 위한 환경에서의 MIMO 다중 사용자 시스템에서 성능을 분석한다. 각 사용자의 성상도와 전력, 선택되는 송신 안테나는 주어진 목표 심벌 에러 확률에서 각 사용자의 정보량과 채널의 추정 정보에 따라 MMSE, V-Blast 수신기에서 요구되는 SNR이 최소화 되도록 결정한다. 또한 중저속 이동체 환경에서의 MIMO 시스템의 상향링크 채널을 통해 기지국으로부터 유저들에게 전송하는 무선 채널 정보를 안테나 선택기법으로 전력제어를 할 때 시스템 성능을 분석한다. 모의실험을 통해, 송신 안테나를 모두 사용하여 데이터를 전송하는 것보다 선택 알고리즘을 사용하여 데이터를 전송하는 것이 독립 페이딩 채널뿐만 아니라 상관 채널에서도 상당한 성능 개선이 있음을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 시변 해수면을 생성하고 KA(Kirchhoff Approximation) 기반으로 산란계수를 시뮬레이션하여 결정론적 모델인 벨홉 임펄스 응답에 적용함으로써 시변동성 채널을 생성한다. 1D Pierson-Moskowitz 해수면 스펙트럼과 가우시안 상관 함수를 이용하여 일정한 속도로 변화하는 시 변동성 해수면을 사용하였다. 산란계수는 벨홉의 채널 임펄스 응답의 신호 응답 강도에 적용한다. 실제 실측 데이터에서 해수면 반사 성분을 분리하여 시 변동성 특성에 대한 도플러 파워 스펙트럼을 구하고, 해수면 산란계수 시뮬레이션의 결과와 비교하여 해수면에 사용된 가우시안 상관 함수의 상관 시간을 추정하였다. 최종적으로 생성된 시변동성 채널에 수동 시역전 통신 시나리오를 가정하고 기법을 적용하여 비트에러율 및 채널응답 상관계수 시뮬레이션을 수행하였다.
H.264에서 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측 방법은 단일 참조프레임을 이용한 움직임 예측보다 더 많은 시간적 중복성을 제거하여 부호화 효율을 높이거나 채널에러에 강인하게 부호화하기 위해 사용된다. 하지만 다중 참조 프레임을 이용하여 움직임 예측을 하는 것은 단일의 참조 프레임을 이용하는 것보다 많은 계산량을 요구하기 때문에 비디오 인코더의 복잡도를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 다중참조 프레임을 사용한 움직임 예측을 화질 열화 없이 적은 복잡도로서 가능하게 하는 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측 절차의 복잡도를 줄이기 위해, 제안한 알고리즘에서는 연속되는 프레임 사이에 구성된 움직임 벡터맵을 이용하여 움직임벡터를 추정한다. 제안한 방식은 추정된 움직임벡터를 작은 탐색영역에서 보정하는 방식을 적용하기 때문에 기존의 방식들에 비해 적은 복잡도가 요구된다. 제안된 방법으로 추정된 움직임벡터는 각 참조프레임들에 대해 최적의 움직임 벡터를 효과적으로 추적하기 때문에 부호화 된 영상의 화질은 전 탐색영역 움직임 예측 알고리즘을 이용한 결과와 매우 비슷하다. 제안된 방식은 세가지 단계로 구성된다. (a) 연속되는 두 개의 프레임 사이에 벡터맵을 구성한다. (b) 벡터맵에 있는 요소벡터를 이용하여 시간적 움직임 벡터를 구성한다. (c) 마지막으로, 임시 움직임 벡터를 좁은 탐색영역에서 보정한다. 컴퓨터 실험을 통해 제안된 방식의 효율성을 입증하였다. 제안된 방식과 기존의 방식들과의 비교를 위해 H.264 부호화기에서 움직임 예측 모듈에 의해 소비된 CPU 시간을 측정하였다. 컴퓨터 실험을 통해 알 수 있듯이 제안된 방식에 의해 부호화된 영상의 화질은 기존 방식과 을 통해 얻은 영상화질과 거의 같으면서 알고리즘 복잡도는 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.
본 논푼에서는 주파수 선택적 레일리 페이딩 채널에서 16 QAM-TCM의 BER 성능을 개선하는 방법을 제시한다. 주파수 선택적 페이딩 환경에서는 ISI 등, 페이딩에 의한 성능열화가 극히 심하므로 이에 대한 보상 방안으로 가우시안 보상기법을 이용한 다중 파일롯 심별에 의한 보상 방법을 제안하였다. 또한 대역폭 확장 없이 우수한 부호화 이득을 얻을 수 있는 트렐리스 부호화 방법을 적용하였으며 연집 에러를 방지하고자 비트 리버설 블럭 인터리벙 기법을 개선하여 적용하였다. 컴퓨터 시율레이션 결과 주파수 선택적 레일리 페이 딩 환경에서 기존의 PSAM 방법을 적용한 것보다 우수한 성능 개선 효과를 확인 할 수 있었다
본 논문에서는 초광대역 (Ultra-wideband, UWB) 시스템에서 실내 위치 측위를 위한 새로운 거리 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 딥러닝 기법 중 하나인 순환 신경망 (RNN)을 기반으로 한다. 순환신경망은 시계열 신호를 처리하는데 유용한데 UWB 신호 역시 시계열 데이터로 볼 수 있기 때문에 순환신경망을 사용한다. 구체적으로, UWB 신호가 IEEE 802.15.4a 실내 채널모델을 통과하고 수신된 신호에서 순환신경망 회귀를 통해 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정하도록 학습한다. 이렇게 학습된 순환신경망 모델의 성능은 새로운 수신신호를 이용하여 검증하며 기존의 임계값 기반의 거리 추정 기법과도 비교한다. 성능지표로는 제곱근 평균추정에러 (root mean square error, RMSE)를 사용한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안하는 거리 추정 기법은 수신신호의 신호 대 잡음비 (signal to noise ratio, SNR) 및 송수신기 사이의 거리와 상관없이 기존 기법보다 항상 월등히 우수한 성능을 보인다.
Multiple-input multiple-output (MIMO) systems can achieve the increasing of performances by using an adaptive power allocation. The related previous work limited the transmit antenna number because orthogonal space-time block codes (OSTBCs) yield full transmit rate only for two transmit antennas. We extend a robust system under imperfect channel estimation for four transmission antennas with maintaining a full transmission rate.
본 논문은 ATSC(Advanced Television System Committee) 8VSB(Vestigial Side Band) 방식의 디지털 지상파 TV 시스템에서 수신 채널 등화기의 수렴속도와 MSE(Mean Square Error) 성능을 개선하기 위한 DCT HLMS DFE(Discrete Cosine Transform Hierarchical Least Mean Square Decision Feedback Equalizer) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 LMS(Least Mean Square) DFE 를 계층적 구조의 서브필터로 변형함으로써 수신 데이터 상관 행렬의 고유값 범위를 줄인다. 또한, DCT와 전력추정 알고리즘을 사용하여 다중경로 수신환경에서 수신 신호의 왜곡 및 지연에 따른 입력데이터에 대한 고유값 확산을 작게 한다. 전산 모의실험 결과, 제안한 DCT HLMS DFE는 ATTC(Advanced Television Technology Center)가 제시한 디지털 지상파 TV 방송 채널 중 A, B 그리고 F 채널에서 채널 등화 이후의 심볼 에러율이 0.2일 때 기존의 LMS BFE 보다 SNR이 각각 약 3.8dB, 5dB 그리고 2dB 개선되었다.
본 논문에서는 5G NR (new radio) 시스템에서 PSS/SSS (primary synchronization signal/secondary synchronization signal)를 이용한 cell ID (cell identity) 검출 방법들을 제시하고 성능을 평가한다. 시간 영역에서 PSS를 먼저 검출한 후 검출된 PSS 정보를 이용하여 채널 추정 및 SSS의 시퀀스 검출에 사용하는 2단계(2-stage) 검출 방법과 PSS와 SSS 시퀀스를 결합하여 동시에 검출하는 결합 검출(joint detection) 방법을 사용한다. 또한, 추정한 채널 이득을 이용하여 주어진 PSS 및 SSS의 전체 시퀀스 길이의 상관(correlation) 값을 계산하는 coherent 방법과 시퀀스의 전체 길이를 여러 개의 그룹으로 나누어 각 그룹 내에서는 coherent 상관을 계산하고, 이들을 결합하여 전체 그룹의 상관 값을 계산하는 non-coherent combining 방법을 제시한다. 본 논문에서 고려한 검출 방법들에 대해 전산 실험을 통하여 PSS 및 SSS의 개별 검출 에러율과 전체 cell ID 검출 에러율 성능을 비교한다. 전산 실험 결과는 가산 백색 가우시안 잡음환경과 고정 및 이동 환경에서 non-coherent combining 방법이 coherent 방법에 비해 우수한 검출 성능을 보이며, 결합 검출 방법은 2단계 검출 방법에 비해 우수한 성능을 보이나 계산 복잡도 측면에서는 2단계 검출 방법이 보다 낮은 복잡도를 갖는다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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