본 논문은 빠른 페이딩 환경에서의 OFDM 시스템 채널 추정 기법에 대하여 소개한다. 기존의 OFDM 채널 추정 기법은 준 정적인 채널 환경을 가정하여 전개되었다. 이러한 환경에 대한 가정을 기반으로 하는 채널 추정 기법은 OFDM 블록내에서 채널이 변하는 빠른 페이딩 환경에서 심각한 에러 플로어를 겪게된다. 따라서 본 논문에서는 OFDM 블록내에서도 채널이 변한다는 가정하에 시간과 주파수 두개의 차원에서의 상관성를 이용하여 ICI 를 제거하여 반복적으로 채널을 추정하는 기법을 제안한다.
종래에는 2개의 오디오 채널을 이용한 음향의 재생방법이 널리 퍼져 있었으나 다채널 음향의 재생에 대한 관심이 많아지면서 다중 채널의 오디오를 전송하고 재생하는 방법이 연구되었다. 이 중에서 2개 채널의 전송으로 4개 채널의 출력을 얻을 수 있는 돌비랩(Dolby Laboratories)의 프로로직(Prologic) 오디오가 많은 대중적인 관심을 끌었다. 이 기술은 전송측에서 2 개채널에 해당하는 신호만을 전송하지만 수신측에 있는 디코더에서는 4 개 채널의 데이터를 재생할 수 있는 압축 기법으로서 대중적으로 많은 시장을 가지고 있다. 따라서 Prologic 오디오 기술을 이해하고 이를 제품에 연결하는 방법을 찾는 것은 앞으로 성장하게 될 다중채널 재생 방법에 성공적으로 대처하기 위해서 필요한 일이다. 본 논고에서는 다중 채널 재생 기법의 하나인 Prologic 에 관한 기술과 이와는 별도의 압축기법인 AC-3 와의 비교를 통해서 Prologic 오디오 기술의 특징을 기술하기로 한다. 그리고 프로로직의 구현을 위한 하드웨어적인 관점에서 필요한 로직과 그 로직을 구현하기 위한 칩의 설계에 대해서도 간략히 기술하기로 한다.
기존의 OFDMA 시스템에서의 자원할당 기술은 주로 완벽한 채널정보에 기반하여 송신 전력, 부반송파를 할당하였다. 하지만 실제 시스템에서는 사용자의 움직임이나 채널 피드백 지연에 의해 완전한 채널정보를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 불완전한 채널 정보를 갖는 OFDMA 중계 네트워크를 위한 자원 할당 기법을 제안한다. 불완전한 채널 정보를 갖는 환경에서는 패킷 오류가 발생할 확률이 높기 때문에 이를 예측하여 적응적 데이터 전송률을 할당하는 기법이 필요하다. 제안된 알고리즘은 채널 정보를 예측하여 데이터 전송률, 그리고 부반송파 할당을 통해 유효처리율을 최대화시킨다. 모의 실험 결과 제안된 알고리즘은 채널정보를 예측하지 않는 단순한 알고리즘과 비교하여 더 높은 유효처리율을 갖음을 확인하였다.
특정 셀의 트래틱 증가와 같은 환경변화 요인으로 인해 셀이 신설되거나 기존 셀에서 추가로 채널을 필요로 할 경우, 새로이 채널을 할당해야 한다. 이때 기존에 할당된 채널들은 변경하지 않는 범위에서 추가로 채널을 할당하는 문제를 적응적인 채널할당문제라 정의한다. 본 논문에서는 흡필드 신경회로망을 적응적인 채널할당문제에 적용한다. 특히 기존 할당상황에 대한 정보를 이용하여 신경회로망에서 뉴런초기값을 결정하였다. 위의 모델을 예제에 적용시켜 본 결과 제약조건을 만족하는 채널할당을 찾을 수 있었다.
차세대 이동통신 무선 채널모델이란 무선 인터페이스 구간 내에서의 신호 처리 모델로서 이동통신 시스템 개발에 필요한 알고리듬 구현 기술의 검증에 사용된다. 다중 안테나 사용의 중요성이 제기되기 이전에는 주로 전파 채널(propagation channel)에 관한 물리 현상의 분석이 무선 채널 모델의 주류를 이루었으나 전송속도의 증가 및 전송용량 증가를 위한 다중안테나사용이 본격화 되면서 안테나를 포함한 공간 채널(spatial channel)의 수학적 표현 및 전파현상 분석이 이동통신 시스템 개발에 중요한 역할을 수행한다. 본 고에서는 최근 WINNER 등에서 제시하는 B3G(Beyond 3G) 시스템 개발을 위한 채널 모델링 과정과 대표적인 다중 안테나 무선공간 채널모델 연구의 현황을 소개하며, 또한 차세대 이동통신을 위한 채널 모델링의 주요 연구 이슈를 소개한다.
본 논문은 데이터 서비스를 제공하는 CDMA2000 1X 시스템에서 보충 채널(Supplemental Channel)을 관리하는 효율적인 방법을 제안한다. 시스템 표준에 따르면 이동 단말(MS)은 기지국(BS)으로부터 보충채널 할당 메시지를 수신하여 그 내용에 따라 보충 채널을 할당/해제하도록 되어있다. 그러나 이동 단말이 기지국이 보낸 보충 채널 할당 메시지를 수신하지 못한 경우 보충 채널 데이터에 대한 비효율적인 재전송이 발생하게 된다. 본 논문에서 제안하는 유지 기간 연장 방법을 사용하면 조건에 맞을 경우 보충채널 할당 메시지를 수신하지 못한 이동 단말도 보충 채널을 통해 데이터를 계속 수신할 수 있다.
눈은 지표면의 물리과정에서 중요한 요소 중의 하나로 짧은 시간 동안에 많은 변화를 유도할 있다. 본 연구에 MODIS 채널자료를 이용하여 적설역에서 나타나는 단파적외 채널과 반사도 특성을 알아보았다 일반적으로 MODIS 위성자료를 이용한 적설연구는 근적외 채널을 활용한 NOSI (Normalized Difference of Snow Index)를 주로 사용한다. 하지만 본 연구는 정지기상 위성의 적셜 탐지 능력을 시험하기 위한 연구이다. 따라서 정지 기상 위성 탑재되어 있는 채널의 특성과 비슷한MODIS 가시 채널과 단파 적외 채널 자료를 이용하여 적설지역을 분석하였다단일 가시 채널을 이용하여 적설을 탐지 하는 것은 청천역일 경우 큰 어려움이 없으나 반면 구름과 적설이 혼재되어 있는 지역에서는 탐지 능력이 떨어진다.반면 BID 값을 활용한 적설지역 탐지는 단일 가시 채널을 활용한 방법보다 좋은 결과를 가지지만 하층운이 존재할 때는 여전히 적설과 구름을 명확히 구분하기는 어렵다.
본 논문에서는 유ㆍ무선 통신 채널을 통한 데이터 전송시 발생하는 비선형 왜곡을 적응 필터를 이용하여 보상하였다. 특히 통신채널에서는 심볼간 간섭(ISI)이 발생하는데 이러한 간섭을 비선형 필터를 이용하여 제거하였다. 비선형 채널을 모델링하는 방법에는 볼테라급수를 이용하는 방법과 쌍선형 방법이 있다. 쌍선형 방법은 볼테라 방법에 비하여 계산량이 적은 장점을 지니고 있다. 따라서 쌍선형 필터에 적응 알고리듬을 적용하여 신호의 왜곡을 보상하였다. 적응 알고리듬에는 LMS 계열과 LS 계열 알고리듬이 있으나 통신 채널에서는 알고리듬의 안정도가 중요하므로 LMS 계열 알고리듬을 적용하였다. 또한 적응 알고리듬은 입력 데이터의 상관성과 데이터 수에 의존하여 수렴속도와 안정도가 결정된다. 알고리듬의 수렴속도를 증가시키기 위하여 입력신호를 신호파형으로부터 다량의 데이터를 검출하는 방법을 적용하였다. 이러한 방법을 입증하기 위하여 입력신호는 2진 랜덤 가우시안 데이터를 이용하였고, 통신채널에서 채널간 간섭을 발생시켰으며 화이트 가우시안 잡음을 부가 시켰다. 이러한 신호를 수신한 수신기에 적응 등화기를 설계하여 대량의 데이터를 생성시키고, 적응 알고리듬을 적용하여 채널의 왜곡을 빠른 속도로 보상하였다.
본 연구에서는 비대칭 이중게이트 MOSFET의 채널길이와 채널두께의 비에 따른 문턱전압 및 전도중심의 변화를 분석하고자한다. 비대칭 이중게이트 MOSFET는 상하단 게이트 전압에 의하여 전류흐름을 제어할 수 있어 단채널효과를 감소시킬 수 있다는 장점이 있다. 그러나 채널길이가 감소하면 필연적으로 발생하는 문턱전압의 급격한 변화는 소자 특성에 커다란 영향을 미치고 있다. 특히 상하단의 게이트 전압, 상하단의 게이트 산화막 두께 그리고 도핑분포변화에 따라 발생하는 전도중심의 변화는 문턱전압을 결정하는 중요 요소가 된다. 해석학적으로 문턱전압 및 전도중심을 분석하기 위하여 해석학적 전위분포를 포아송방정식을 통하여 유도하였다. 다양한 채널길이 및 채널두께에 대하여 전도중심과 문턱전압을 계산한 결과, 채널길이와 채널두께의 비 등 구조적 파라미터뿐만이 아니라 도핑분포 및 게이트 전압 등에 따라 전도중심과 문턱전압은 크게 변화한다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 빠르게 변화하는 이동 무선 채널 환경에서 심각한 성능 저하를 일으키는 인접 심볼 간섭(Inter-symbol interference: ISI)에 대처하기 위해 MLSE(Maximum Likelihood Sequence Estimztion) 등화기의 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 기존의 MLSE 등화기는 비터비 알고리즘으로 어느 정도 계산량을 감소시켰지만, 정확한 채널 임펄스 응답을 필요로 하기 때문에, 시변 채널에서의 복잡한 채널 추정이 그 문제점으로 남아 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 간단하고 향상된 칼만 필터 기반의 채널 추정기를 새롭게 제안하여 MLSE의 복잡성을 줄였다. 또한, 복잡한 채널 추정을 대신하여 페이딩 채널을 거쳐 수신된 데이터를 클러스터로 매핑하여 클러스터 중심 추정을 이용한 1-D CBSE(1-Dimensional Clustering-based Sequence Equalizer) 알고리즘에, 최소 길이를 지닌 훈련 시퀀스를 제안하여 개선된 1-D CBSE을 이용한 MLSE 등화 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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