다중사용자 다중안테나 시스템은 높은 성능 이득을 가지기 때문에 현재 활발히 연구가 진행되고 있다. 그러나 다중사용자 시스템은 필연적으로 간섭이 발생하게 된다. 송신단이 각 수신단의 채널 정보를 완전히 알면 기존의 간섭제거 기법으로 완벽히 간섭을 제거할 수 있지만 제한된 피드백 환경에서는 그럴 수 없다. 제한된 피드백 환경에서는 채널을 양자화 해야 되는데 양자화 기법으로는 벡터 양자화와 스칼라 양자화 기법이 있다. 일반적으로는 벡터 양자화가 스칼라 양자화 보다 성능이 더 좋다고 알려져 있다. 본 논문에서는 벡터 양자화와 스칼라 양자화의 성능을 비교하고 그 차이가 어느 정도 되는 지 실험결과를 통해서 알아보겠다.
본 논문은 카오스 신호를 이용하여 안전한 음성신호의 전송을 위한 아날로그 비화통신 시스템의 성능분석에 관한 연구이다. 기존의 카오스 동기화 및 카오스 변조통신 알고리즘을 개선하여 실제 통신환경에서 발생하는 다양한 조건들을 적용하여 음성신호의 복원능력을 모의실험으로 분석하였다. 일반적인 PC 제어기법과 제안한 피드백 마스킹 기법을 사용하여 송신단에서 음성신호를 카오스 신호로 마스킹하여 변조하고, 통신채널에 잡음신호를 추가하여 전송하였다. 수신단에서는 카오스 응답시스템을 이용하여 음성신호를 복조하고, 복원성능을 계산하기 위하여 아날로그 복원 에러신호의 평균전력을 제안하여 계산하였다. 실험결과 마스킹 정도, 파라미터들의 민감성, 채널잡음 등에 대하여 PC 제어기법보다 피드백 제어기법의 복원성능이 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 로렌쯔 카오스 시스템을 비화통신시스템에 사용할 경우 파라미터들의 조합으로 암호키를 구성해야 하므로 키값들의 선정에 기준이 되는 파라미터 변화율에 대응하는 복원에러율의 관계를 실험 값으로 구하였다.
본 논문은 협력 무선 통신 시스템에서 역방향 링크의 제한된 피드백 채널을 통해 AT(Access Terminal)로부터 전달된 부분적인 채널 정보만을 이용하여, 인접 BTS(Base Transceiver Station)에 의한 타 셀 간섭을 효과적으로 억제하는 협력 공간 분할 다중 접속 기술을 제안하였다. 제안하는 협력 공간 분할 다중 접속 기술에서, AT는 각 링크별로 다중 사용자 다이버시티 이득을 최대화 하는 최적의 전송 모드를 선택하고 이를 피드백하며, 클러스터 스케줄러는 각 전송 모드별로 동일 전송 모드를 선택하는 AT들에 대해 스케줄링을 수행하고, 최대 스케줄링 우선 순위를 제공하는 클러스터의 전송 모드와 해당 AT들을 선택한다. 또한, 다중 사용자 다이버시티 이득을 증가시키기 위해, 각 AT별로 다수의 선호하는 전송 모드를 피드백하는 확장된 전송 모드 피드백 방식을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기술이 시스템의 상향 링크 피드백의 허용된 용량에 따라 최적의 피드백 방식을 선택함으로써 시스템 전송 용량을 상당히 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 송신 상관 MIMO 채널에서 SM 시스템의 성능 열화를 극복하는 개루프 프리코딩 기법을 제안한다. 제안 기법은 성상도의 최소거리를 최대화 하는 프리코딩의 피드백 오류에 따른 성능 분석을 통해 제시하였고, 제안한 프리코딩 기법은 수신기로부터 채널 정보의 피드백 없이 성능 열화를 줄일 수 있다.
브로드밴드 무선 접속 (Broadband Wireless Access) 네트워크에서 신뢰성 있는 멀티캐스트 서비스는 자동 재전송 요구 (automatic repeat request, ARQ) 방식에 기반한 패킷 수신 정보 알림을 필요로 한다. 따라서, medium access control (MAC) 계층에서 신뢰성 있는 멀티캐스트 서비스를 지원하기 위해서, 본 논문에서는 스프레딩 코드(Cumulative ACK 코드와 ARQ Feedback Request 코드) 기반 멀티캐스트 피드백 기법을 제안한다. 본 논문에서는 무선채널 환경에 대한 패킷 에러율 (packet error rate, PER) 분석을 기반으로, 다양한 무선채널 환경 변화에 대하여 유니캐스트 ARQ 피드백 메시지를 사용하는 기존 방안 대비 제안 방안이 요구되는 상향링크 자원의 양에서 매우 우수한 특성을 가짐을 확인할 수 있다.
피드백 전계효과 트랜지스터는 채널 내부의 전자와 정공의 의해 발생하는 피드백 현상으로 이상적인 스위칭 특성을 갖기 때문에 최근 세계적으로 많은 연구가 진행되고 있다. 이 새로운 동작원리를 가지는 소자는 초저전력 스위칭 전자소자로 동작이 가능할 뿐만 아니라 채널 내부에 축적된 전자와 정공에 의한 히스테리시스 특성으로 메모리 소자로도 동작 가능하여 그 활용 범위가 넓다. 본 논문에서는 지금까지 제안된 다양한 구조의 피드백 전계효과 트랜지스터와 그 동작 메커니즘에 관해 확인하고 적용 가능 분야에 대해서 살펴본다.
본 논문은 다중사용자를 위한 OFDMA/FDD(Orthogonal Frequency Division Multiple Access/Frequency Division Duplex) 시스템에서 가변적인 전송율로 전송하기위한 무선 채널의 피드백 정보를 감소하는 방안을 제시한다. 제한된 상향링크 제어채널을 통해 기지국으로 무선 채널 정보를 전송하기 위해서, 제안된 알고리즘은 인근 클러스터간의 무선 채널의 유사 정도를 나타내는 정보로 채널 변화 수준(channel variation level)을 사용하며, 모든 클러스터에 대해서 하나의 MCS(Modulation & Coding Scheme)을 사용한다. 시뮬레이션은 하나의 셀 내에서 수행되었으며, 기존의 알고리즘의 피드백 정보와 유사한 오버헤드로 대역 효율 및 outage probability에서 더 좋은 성능을 나타내었다.
IEEE 802.11n 표준은 새로운 방식의 전송속도 조절기법(Link adaptation)을 위한 기반을 제공한다. 802.11n에서 채널의 변화로부터 최대한의 이득을 얻기 위해, 한 단말은 다른 단말에게 Modulation and Coding Scheme (MCS) 피드백을 요청할 수 있다. 그러나 무선 채널의 상태는 시간에 따라 변한다. MCS 피드백 요청으로부터 피드백 받은 정보의 적용까지 걸린 시간이 특정 값보다 커지면 그 사이의 채널 상태 변화로 언해 피드백 받은 정보는 쓸모없어지게 된다. 단말이 무선채널 상태의 변화 정도를 추정할 수 있다면 전송속도 조절기법의 정확도를 개선할 수 있다. 이 논문은 크게 두 항목에 초점을 맞추고 있다. 첫째, NS-2 시뮬레이션을 통해 802.11n에서 coherence time이 MCS 피드백 기반 전송속도 조절기법의 성능에 어떤 영향을 마치는지 분석한다. 둘째로, 이 논문은 전송속도 조절기법의 성능에 큰 영향을 주는 채널의 coherence time을 추정하는 효율적인 방법을 제시한다. Allan variance 정보 통계를 활용하여 단말은 수신 링크의 coherence time을 추정할 수 있다. 추정한 coherence 기반의 Link adaptation에 적용할 경우 기존의 기법보다 더 나은 성능을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 다중 사용자 거대 다중 안테나 시스템에서 안테나 선택 기법을 제안한다. 제안된 안테나 선택 기법은 심화 강화학습 네트워크를 활용함으로써 피드백 오버헤드를 획기적으로 낮추면서 기존 방식과 거의 같은 성능을 얻을 수 있다. 각 사용자는 기지국의 거대 안테나들과 형성된 채널의 이득 값을 L번째 큰 채널 이득과 비교하여 대소관계에 따라서 단일 비트의 이진수로 변환하여 피드백함으로써 기존 피드백 방식보다 오버헤드를 낮출 수 있다. 제안 방식에서는 감소한 피드백 정보로 인한 성능 저하를 방지하기 위해서 심화 강화학습 네트워크를 활용하였다. 제안 방식의 성능을 분석하기 위하여 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 제안 방식이 최적 방식에 가까운 기존 방식과 유사한 평균 전송률을 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 하향링크 비직교 다중 접속 시스템에서 최소 데이터 전송률을 만족하며 데이터 전송률의 총합을 최대화 할 수 있는 딥러닝 기반의 송신 전력 제어 기법을 제안한다. 하향링크 비직교 다중 접속 시스템에서 사용자가 위치한 셀 이외의 기지국으로부터 발생할 수 있는 동일 채널 간섭을 고려하고, 시스템 피드백 오버헤드를 줄이기 위하여 사용자는 채널 상태 정보 대신에 신호 대 간섭 및 잡음비 정보를 피드백 한다. 따라서 기지국은 신호 대 간섭 및 잡음비 정보만을 이용하여 송신 전력을 제어한다. 함축적 신호 대 간섭 및 잡음비 정보의 이용은 정보 차원을 감소시키는 장점은 있지만 데이터 전송률을 감소시킬 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 학습 방식으로 이 문제를 해결하고, 딥러닝 입력의 차원을 효과적으로 축소할 경우 학습의 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 딥러닝 기반의 송신 전력 제어 기법이 최소 데이터 전송률을 만족하며 데이터 전송률의 총합을 향상시킬 수 있음을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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