• 한국통신학회논문지
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• 제34권5B호
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• pp.443-448
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• 2009

본 논문에서는 에너지가 제한적인 무선 센서네트워크에서 MIMO 기반 협력통신을 가능하게 하는 훈련심볼의 오버헤드와 데이터 수집노드(DGN)의 속도의 임계값을 제안한다. 두개의 송수신 안테나가 있는 경우에 대하여 에너지 효율과 지연값에 대한 성능을 분석하였다. 센서로부터 데이터 수집노드까지 장거리 통신을 할 경우에 대하여 기존의 SISO 보다 에너지를 적게 소모하는 MIMO 기반 협력통신 무선 센서 네트워크의 속도와 훈련심볼의 오버헤드 임계값들을 구하였으며 이들의 상관관계도 분석하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권11B호
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• pp.1884-1894
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• 2000

광대역 무선 통신 시스템에서는 주파수 선택적 다중경로 페이딩 채널상에서 발생하는 인접 심볼간의 간섭에 의한 성능 열화를 극복하기 위해서 채널 등화 기술의 도입이 필연적이다. 그러나, 데이터 전송률이 증가함에 따라 채널 등화에 필요한 훈련열의 길이가 늘어나고, 이로 인한 오버헤드를 감소하기 위해서는 보다 수렴률이 높은 적응 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 주파수 영역의 적응 여파 기법 중의 하나인 자기 직교환 방식의 결정궤환 등화기를 고려한다. 이 채널 등화기에서는 적응 알고리즘으로 DCT-LMS (discrete cosine transform least mean square) 알고리즘을 채택함으로써 수렴률과 MSE (mean square error) 성능을 향상시켜 결과적으로 광대역 무선통신에서 요구되는 훈련열에 따른 오버헤드를 감소시킬 수 있게 된다. 시뮬레이션을 통해 주파수 선택적 다중경로 페이딩 채널에서의 제안된 채널 등화 기법에 대한 성능을 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1287-1294
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• 2006

최근의 무선 패킷데이터 시스템에서 짧은 버스트 데이터의 전송이 많이 사용되고 있고 훈련 심볼에 의한 오버헤드가 심각한 문제를 야기할 수 있다. 따라서 적응등화기의 설계에 있어서 짧은 훈련심볼과 빠른 수렴 알고리즘이 필수적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 짧은 훈련심볼을 사용하는 MTLMS (multiple-training least mean square) 기반의 DFE (decision feedback equalizer) 의 성능을 향상시킬 수 있는 등화알고리즘을 제 안한다 . 제안된 알고리즘에서 DEF의 출력 은 LMS(least mean square) 기반의 적응DEF 루프로 입 력되고 확장된 훈련심볼로서 사용된다. 또한 전체적인 처리를 위하여 ML (maximum likelihood) 추정기를 사용하는 블록연산 대신에 낮은 복잡도의 적응 LMS연산이 사용된다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 등화기는 반복귀환이 증가함에 따라 성능이 향상되고 시변 페이딩에 보다 강한 성능을보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권1B호
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• pp.66-78
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• 2002

본 논문에서는 OFDM(Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) 기반의 무선 LAN 시스템을 위한 새로운 심볼 옵셋 추정기법을 제안한다. OFDM 심볼에 심볼간 간섭(Inter-Symbol Interference: ISI)과 채널간 간섭(Inter-Channel Interference: ICI)이 없는 경우 추정된 채널의 임펄스 응답은 심볼 옵셋만큼 순환 이동한다. 전형적인 다중경로 무선채널의 전력 지연 프로파일은 지수적 감소 함수로 모델링 할 수 있으며 대부분의 에너지가 임펄스 응답의 앞부분에 주로 집중된다. 제안된 기법은 이러한 성질을 이용하여 먼저 심볼 옵셋만큼 순환 이동된 다중 경로 채널의 임펄스 응답을 추정한 후 유한 길이의 이동 윈도우를 사용하여 임펄스 응답의 부분 평균 전력을 구한다. 그리고, 부분 평균 전력 중에서 최대값을 갖는 이동 윈도우의 인덱스로부터 심볼 옵셋을 추정한다. 제안된 기법은 임펄스 응답의 추정 과정에서 잡음의 영향을 감소시키고, ISI와 ICI를 제거시키며 최소의 오버헤드를 얻기 위해 반복적 구조의 훈련 신호를 사용한다. 실내 무선 채널 모델에서의 모의실험을 통해 제안된 기법의 성능을 검증한다.