본 논문에서는 하향 링크의 수신기 복잡도를 증가시키지 않으면서도 하향 링크 시스템 용량을 증가시키기 위해서, OFDM 시스템에서 SFBC(Space-frequency Block Code) 전송 다이버시터와 사전등화 기법을 적용한 적응 변조 방식을 제안하고 분석하였다. OFDM 시스템에서 SFBC 전송 다이버시터와 결합해서 적응 변조를 사용하면 시스템 용량이 크게 증가하게 된다. 하지만, 심각한 주파수 선택적 페이딩을 겪는 경우 심볼 간 간섭의 발생으로 인해 시스템 성능이 저하되게 된다. 이 경우, 본 논문에서는 부채널 간의 그룹핑을 통하여 인접 부채널 간 그룹별사전 등화기를 적용함으로써, 적응형 변조방식의 효율을 높일 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 시스템이 시변 다중 경로 환경에서 기존의 기술보다 더 좋은 시스템 성능과 용량을 가짐을 확인하고, 심각한 주파수 선택적 페이딩을 겪는 채널 환경에서도 제안한 사전 등화기를 사용해 시스템 성능을 유지할 수 있음을 확인하였다.
We research a system of compressed-sensing computational ghost imaging (CSCGI) based on the intensity fluctuation brought by turbulence. In this system, we used the gamma-gamma intensity-fluctuation model, which is commonly used in transmission systems, to simulate the CSCGI system. By setting proper values of the parameters such as transmission distance, refractive-index structure parameter, and sampling rates, the peak signal-to-noise ratio (PSNR) performance and bit-error rate (BER) performance are obtained to evaluate the imaging quality, which provides a theoretical model to further research the ghost-imaging algorithm.
채널환경에 따라 변조방식이 가변되는 적응변조에 의해 높은 대역효율을 얻을 수 있다. 그러므로 시간에 따라 채널이 바뀌는 이동통신 채널에는 특히 적응변조가 적합하다. 이동체의 속도에 따라 적절하게 변조방법을 바꾸기 위해서는 신호대 잡음비의 최적 문턱값을 결정하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 특정 이동체의 속도에 대하여 터보부호를 사용할 경우 요구 비트오율 $10^{-6}$을 얻을 수 있는 최적 문턱값을 결정한다. 이를 바탕으로 보간법에 의해서 이동체의 연속적인 속도에 대한 최적 문턱값을 제안한다. 그리고 다양한 이동체의 속도와 채널환경에 대해 그 오류성능 및 대역효율을 분석한다.
본 논문은 100 Gb/s급 광통신 시스템을 위한 반복적인 Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) 부호와 고성능 복호기 구조를 보여준다. 제안된 구조는 고속 데이터 처리율뿐만 아니라 뛰어난 오류정정능력을 보여준다. 제안된 6회 반복 i-BCH 복호기는 메모리 기반의 인터리브 기술을 이용하였으며 6번의 반복 복호시 $10^{-15}$ post-FEC Bit Error Rate(BER) 기준 9.34 dB의 강력한 Net Coding Gain(NCG) 성능을 제공한다. 제안된 고성능 i-BCH 복호기의 구조는 90-nm CMOS 공정을 사용하여 합성한 후 수행한 성능 분석 결과 430 MHz의 동작 속도와 100 Gb/s의 데이터 처리율을 갖는다. 따라서 100 Gb/s급 광통신시스템을 위한 차세대 순방향 오류정정 구조에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 MIMO-OFDM 시스템의 성능 분석을 위해 실제 측정된 채널 데이터를 사용한 수중 채널 모델을 기반으로 OFDM 파라미터들을 설정하였다. 또한, 선형 보간법을 이용한 least square (LS) 채널 추정기법을 이용하여 채널의 상태 정보를 획득하였다. Alamouti code를 이용한 space-time block code (STBC) 및 space-frequency blcok code (SFBC)를 적용하여 그 성능을 평가 및 분석 하였으며, 동시에 $1{\times}2$ maximum ratio combining (MRC)을 적용하여 성능을 비교 분석한 결과, SFBC의 경우 수중 채널의 심각한 주파수 선택적 특성으로 인하여 유효한 BER 특성을 보이지 못하였으나, STBC의 경우 4-column 파일럿 구조를 적용하였을 때, SISO 시스템과 비교하여 약 7dB 정도의 향상된 성능을 나타내고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 고속 데이터 전송을 위한 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 위상잡음 때문에 발생되는 ICI(Interchannel Interference)의 감쇄기법이 제안된다. 고차 변조방식으로 변조된 OFDM 시스템에서 3dB 대역폭이 넓은 위상잡음에 의하여 기존 CPE(Common Phase Error) 보상기법의 성능은 열화된다. 제안된 기법은 파일럿 부반송파와 이에 인접한 데이터 부반송파를 이용하여 유효한 ICI 계수를 추정한 후, 위상잡음에 의한 왜곡을 주파수 혹은 시간영역에서 보상한다. 또한, 효과적으로 유효한 ICI의 길이를 결정하기 위하여 위상잡음의 3dB 대역폭 추정기법이 제안된다. 제안된 위상잡음 억제 기법은 기존의 CPE 보상 방식에 비하여 비트 오류율 성능을 향상시킨다.
다중 안테나를 이용한 통신 시스템에서 반복 검출 및 복호 수신기 (iterative detction and decoding)는 비트 오류율은 상당히 줄일 수 있으나, 각 비트마다 연판정 값을 계산하여야 하므로 높은 계산 복잡도를 요구한다. 본 논문에서는 적은 계산 복잡도로 연판정 값을 얻을 수 있는 수신기 구조를 제안한다. 반복 검출 및 복호 수신기는 대부 복호기로 구 복호기 (sphere decoder)를 사용하고 외부 복호기로 저 밀도 패리티 부호 (low density parity check) 복호기를 사용한다. 연판정 값을 얻기 위한 구 복호기의 복잡도를 줄이기 위하여 트리 탐색을 레이어 별로 레이어 심볼 탐색 (Layer symbol search, LSS)를 제안한다. 그리고 채널과 잡음 상황에 따라 달라지는 구 복호기의 동작 시간을 제한하기 위하여 반복 복호 횟수를 줄이는 적응적 조기 종료를 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘 대비 20dB에서 70% 정도 낮은 계산 복잡도를 갖으며 유사한 성능을 얻을 수 있다.
논문에서는 부호화된 MIMO 시스템에서 연판정 반복 검출 방식과 결합하여 효율적으로 사용될 수 있는 복잡도가 감소된 리스트 구 복호 (list sphere decoding; LSD) 방식을 제안한다. 기존의 LSD 방식은 고정된 값의 반지름을 이용하여 후보 신호들을 검색하였다. 그러나, 정해진 수 만큼의 후보 리스트들이 모두 채워지면, 이들에 대한 최대 또는 평균 반지름은 줄어들 가능성이 매우 크다. 반지름을 줄이게 되면 복잡도 또한 줄일 수 있게 된다. 본 논문에서는 LSD 기반의 MIMO 검출 시스템에서 효율적으로 사용될 수 있는 매우 간단한 반지름 갱신 방식 및 이를 이용한 연판정 반복 MIMO 검출 기법을 제안한다. 또한 터보 부호를 이용하여, 연판정 입출력을 이용하는 반복 MIMO 검출 방식에 대한 성능 평가 결과를 제시한다. 본 논문에서 제시된 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 방식은 기존의 LSD 방식을 사용하는 것에 비해 거의 유사한 비트오류율 성능을 유지하면서도 복잡도를 크게 감소시킬 수 있다.
본 논문에서는 Double Space-Time Transmit Diversity(DSTTD) 시스템의 수신 오차 확률(bit error rate; BER)에 효율적인 shuffling pattern 결정 알고리즘을 제안한다. 기존 shuffling pattern 결정 알고리즘이 채널 상관도를 측정해서 상관도를 최소화하는 기법인 반면, 본 기법은 수신안테나별 최소 수신 신호 대 잡음비(signal to noise ratio; SNR)를 최대화하는 shuffling pattern을 결정하는 기법이다. 제안된 기법은 수신 오차 확률에 직접적인 영향을 주는 수신 신호 대 잡음비로부터 pattern을 결정하므로, 기존 기법에 비해서 향상된 수신 오차 확률을 보여준다. Monte Carlo 모의 실험을 통해 제안된 기법의 성능을 살펴보면, 강한 상관도를 갖는 단일 클러스터 채널 모델에서 제안된 shuffling pattern 결정 알고리즘을 이용한 DSTTD 시스템이 10/sup -3/오차 확률에 대해서 기존 기법에 비해 3 dB 수신 신호 대 잡음비의 향상이 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 패턴 인식에서 우수한 성능을 보여주는 가우시안 혼합 모델을 이용하여 MCLT 기반 음향 데이터 전송 시스템의 데이터 검출 성능 향상을 위한 방법을 제안하였다. 기존의 MCLT 기반 음향 데이터 전송 시스템에 대해서 분석하고, 이를 기반으로 데이터 검출 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주는 특징 벡터를 선택하여 GMM의 입력 벡터로 효과적으로 이용한다. 다양한 음원(rock, pop, classic, jazz)과 마이크-스피커 사이의 거리 (1∼5m)에서 시스템의 성능을 평가한 결과 GMM을 이용한 제안된 방법이 기존의 MCLT 기반 음향 데이터 전송 시스템의 데이터 검출 알고리즘보다 더욱 우수한 데이터 검출 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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