무인 이동체 관련 산업은 4차 산업혁명 기술발전과 더불어 공공 및 민간 수요의 급증으로 시장이 폭발적으로 성장하고 있다. 뿐만 아니라 통신 서비스에도 무인 이동체가 활용되고 있다. 본 논문에서는 도플러 주파수의 특성에 따른 무인 비행체의 통신 성능을 분석하였다. 무인 비행체의 기하학적 모델을 이용하여 도플러 주파수를 계산하고, 제어기의 위치를 원점으로 고속의 무인 비행체를 고려하여 시속 10km, 30km, 300km, 1000km의 도플러 주파수와 AWGN에 의한 BER 성능을 측정하였다. 도플러 주파수 모델은 Dent 모델을 이용하였으며, 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN)을 추가하여 송신단과 수신단의 비트 오차를 확인하였다. 저속의 무인 비행체는 일반적으로 0.2의 BER 성능을 나타내었으며, 고속의 무인 비행체는 일반적으로 0.06의 BER 성능을 나타내었다. 동일한 속도에서 주파수 대역이 증가하면 BER 성능은 증가하였으며, 동일한 주파수 대역에서 속도가 증가하면 BER 성능은 감소됨을 확인하였다. 이는 이론적으로 예상 가능한 BER 성능 예측을 시뮬레이션 결과를 통해 확인하였다. 2.6GHz, 5GHz, 28GHz 각각의 주파수 대역에서 도플러 주파수에 의한 BER 특성과 제어기 함수에 의한 BER 특성을 확인하였으며, 무인 비행체의 이동시 발생하는 도플러 주파수는 제어기의 위치와 가까운 곳에서 통신 성능에 많은 영향을 미치는 것을 확인하였다.
수중 IoT 네트워크에서 센서 노드는 지속적인 전력 공급이 어렵기 때문에 제한된 상황에서 소비 전력과 네트워크 처리량의 효율성이 매우 중요하다. 이를 위해 기존의 무선 네트워크에서는 SNR(Signal Noise Rate)과 BER(Bit Error Rate)의 높은 연관성을 기반으로 적응적으로 통신 파라미터를 선택하는 AMC(Adaptive Modulation and Coding) 기술을 적용한다. 하지만 본 논문의 실험 결과, 수중에서 SNR과 BER 사이의 상관 관계가 상대적으로 감소함을 확인하였다. 따라서 본 논문에서는 SNR과 함께 다중 파라미터를 동시에 사용하는 딥러닝 기반 BER 예측 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron)을 적용한다. 제안하는 BER 예측 모델은 처리량이 가장 높은 통신 방법을 찾아낼 수 있고, 시뮬레이션 결과 85.2%의 높은 정확도와 네트워크 처리량은 기존 처리량보다 4.4배 높은 성능을 보여주는 우수한 성능을 확인하였다.
본 논문은 이동형 위성단말이 운용되는 환경에서 기준이 되는 오류확률 성능을 도출한다. 위성단말이 이동을 하면 주변 장애물에 의해 shadwoingd 발생하고, BER성능을 저하시킨다. 분석을 위해 이동형 위성단말이 운용되는 환경을 모의한 Lutz모델을 활용한다. Lutz모델은 Rician분포와 Suzuki모델을 결합한 형태이다. 오류확률은 두 분포함수를 수식적 분석을 이용하여 도출한다. 한반도 수풀지역에서 측정 결과로 시뮬레이션한 결과는 Lutz모델을 이용해 근서화한 BER결과와 유사했다. 직관적으로 측정결과와 근사화한 결과는 유사하고, 수치적으로 SNR이 30dB에서 BER오차는 약 3e-4이하이다.
본 논문은 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 공격에 강인한 워터마크 디코딩 모델을 제안한다. 이 모델은 워터마크 된 신호에 대해 워터마크 삽입 과정을 역으로 수행한 후 SVM을 이용하여 워터마크를 검출한다. SVM을 생성하기 위해 먼저 4가지 워터마킹 알고리즘을 이용하여 삽입한 워터마크를 추출하여 데이터를 만들고, 이들의 BER(Bit Error Rate)을 이용하여 문턱값을 구한다. 이 후, 이 문턱값을 기준으로 훈련 집합을 만든다. 강인성 검증을 위해 워터마크 된 신호에 StirMark, SMDI, STEP2000 벤치마킹 중에서 14개의 공격을 가하였는데, 그 결과 기존의 방법보다 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)과 BER이 모두 개선되었다. 특히, PSNR이 10 dB 이상인 경우에는 대부분의 공격에서 1 % 이내의 BER을 갖는 우수한 성능을 보였다.
이동통신 시스템을 사용하는 이용자의 증가와 이에 따른 시스템 용량 증대의 필요성은 전력과 스펙트럼 측면에서 효율적인 변조 기법의 사용을 요구한다. 본 논문에서는 다양한 페이딩 채널(레일리, 라이시안, Shadow 라이시안)에서 DS/CDMA-BPSK 시스템의 BER 성능을 구하였다. 또한 3-상태 페이딩 채널에서 진폭이 거의 일정한 DS/CDMA-BPSK 시스템의 BER 성능과 채널 용량을 수치 계산하였다. 본 논문에서 적용한 Shadow 라이시안 페이딩 모델은 Canadian Mobile Satellite (MSAT)채널에서 사용되는 파라미터 값을 적용하였고, 3-상태 페이딩 채널 모델은 레일리 페이딩 상태, 라이시안 페이딩 상태, Shadow 라이시안 페이딩 상태로 구성하였다. 그리고 이 모델은 다양하게 변화하는 육상이동위성 채널의 시뮬레이션을 위한 기본 모델로써 적용이 가능함을 확인하였다. 또한 본 논문에서 제시한 동적인 3-상태 페이딩 채널 모델은 다양한 무선 환경에서의 디지털 전송을 표현하는데 적절함을 알 수 있었다. 수치 계산한 결과로부터 light, average, heavy Shadow 라이시안 페이딩 채널에서 DS/CDMA-BPSK 시스템은 동시 사용자가 20명이고 처리이득이 511인 환경에서 $P_b\leq10^{-5}$이하의 BER 성능을 얻을 수 없었다. 또한 채널 용량면에서도 요구조건을 만족하지 못하였다. 또한 3-상태 페이딩 채널에서는 무선 채널의 점유 확률과 Shadow의 정도에 따라서 BER 성능이 지배됨을 알 수 있었다. 결과로부터 Shadow 시간 구간이 포함된 무선채널에서는 신뢰성있는 데이터 통신을 지원하기 위한 강력한 에러 제어 부호나 수신기 다이버시티를 사용하는 것이 필요하다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 터널환경에서 위성 DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 시스템의 BER성능을 예측하기 위한 방법 및 결과를 제시하였다. 이 방법은 ray-tracing기법을 이용해 얻을 수 있는 특정지역에 대한 채널 모델을 기반으로 하기 때문에 레일리 및 라이시안 확률 분포와 같은 기존의 수학적 모델과 통계적 특성이 일치하지 않는 임의의 페이딩 채널에 대한 BER특성을 예측할 수 있는 장점을 갖는다. ray-tracing방법을 이용하여 얻은 터널 페이딩 채널 데이터를 몬테카를로 방법을 이용한 BER 시뮬레이션에 적용하였다. 세 종류의 터널환경 모두 BER성능은 레일리 페이딩(K=0) 일 때 보다 우수하고 K=3일 때 보다 열악하였다. 또한 위성 DMB 시스템 E의 요구 BER인 0.001을 기준으로 하였을 때의 $E_b/N_0$는 레일리 페이딩 채널과 터널 페이딩 채널 사이에 $1{\sim}1.5\;dB$정도의 차이가 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 수중 IoT 네트워크에서 센서의 전력 소비를 줄이고 네트워크의 처리량을 향상하는 수중 링크적응 방법을 제안한다. 링크 적응 방법의 하나인 AMC(Adaptive Modulation and Coding) 기술은 SNR(Signal Noise Rate)과 BER(Bit Error Rate)의 강한 상관관계를 이용하지만, 수중에 바로 적용하는 것은 어렵다. 따라서 수중 환경에 적합한 머신러닝 기반의 AMC 기술을 제안한다. 제안하는 MCS(Modulation Coding and Scheme) 예측 모델은 수중 채널 환경에서 목표 BER 값을 달성하기 위한 통신 방법을 예측한다. 예측된 통신 방법을 실제 수중 무선 통신에서 적용하는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 본 논문에서는 높은 정확도의 BER 예측 모델을 사용해 MCS 예측 모델의 성능을 확인한다. 결과적으로 제안하는 AMC 기술은 통신 성공 확률을 올림으로써 머신러닝의 적용 가능성을 확인시켰다.
본 논문에서는 주파수 도약 방식을 이용한 대역확산 다중 통신 시스템에서, 인접채널 상호간섭에 의한 BER을 계산하고, 비교하기 위한 실제적인 모델이 제시되었다. 이때 BER은 망동기가 되었을 경우와 안되었을 경우에 대하여 각각 계산 및 측정하여 비교하였다. 동기식과 비동기식의 두 가지 경우에 있어서 주파수 도약 시스템을 제작하였으며 BER이 측정되었다. 본 연구의 결과에 의하면, 동기식이 비동기식 보다 성능이 우수하다는 것이 입증되었다. 또한 이러한 컴퓨터 시뮬레이션 모델은 향후 이동통신 환경에서 실제적인 주파수 도약시스템을 설계하는데 매우 유용하다.
본 논문에서는 수중 음향 채널 모델에서 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying) 모뎀의 성능을 분석한다. 수중음향채널의 배경잡음과 다양한 환경 파라메터는 수중모뎀의 비트오류율(BER:Bit Error Rate) 성능을 저하시키는 원인이다. 본 논문에서는 이론적인 수중채널모델에서 비부호화된 QPSK와 부호율 2/3의 길쌈부호기를 사용한 부호화된 QPSK의 BER 성능을 분석한다. 수중 음향 통신 시스템의 성능을 개선하기 위해서 파일럿 심볼 기반의 채널 등화 방식을 적용하였다.
In this paper, novel approximated closed-form expressions of the SER(Symbol Error Rate) and BER(Bit Error Rate) are presented for the multi-input multi-output space-time block coding(MIMO-STBC) system employing two transmit and N receive antenna(s) in Rayleigh fading channels. Assuming a zero-forcing equalizer and a single-symbol maximum-likelihood (ML) decoder, the formulas are derived for the SER and BER, and then their approximated counterparts are also derived. In the derivation of the approximated expressions, acurve-fitting model is adopted that can eliminate the integral operators in the exact expressions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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