차세대 무선통신에서는 다양한 서비스, 높은 신뢰도와 함께 빠른 전송속도를 요구한다. 이러한 요구를 만족시키기 위해서 시공간 격자부호와 터보 부호기를 결합시키는 계층적 시공간 부호기를 사용하였다. 계층적 시공간 부호기에서는 내부 부호와 외부 부호의 두 부호를 연속적으로 연접 시키는 방식이다. 내부 부호로는 DVB-RCS NG 시스템에서 표준으로 제안된 터보 Pi 부호를 사용하고, 외부 부호로는 Blum에 의해 제안된 시공간 격자 부호를 사용한다. 또한 효율적으로 두 부호기를 연접시키기 위하여 인터리버 기법을 사용한다. 그리고 기존의 복호 방법은 시공간 격자 부호와 터보 복호기 내부에서만 반복 복호를 하지만, 본 논문에서는 BCJR 복호기와 함께 전체 반복을 통하여 성능을 향상시키는 방안을 제시하고 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제시하는 효율적인 연접 방식을 이용하면 일반적인 연접 방식에 비하여 약 1.3~1.5dB의 성능이 향상되었다.
새로운 서비스의 출현 및 스펙트럼 부족으로 인하여 기존 무선통신 서비스와의 주파수 공유가 매우 중요하다. 향후 IMT 서비스에 할당된 후보대역 중 C 대역(3400-4200MHz)은 기존에 FSS 서비스에서 활발히 이용되고 있어 유해한 간섭이 예상된다. 본 논문에서는 향후 IMT 서비스와 기존 FSS 서비스간의 주파수 공유를 평가하기 위해, 다수의 IMT 기지국들로부터 FSS 지구국에 수신되는 간섭 대 잡음전력비(I/N)을 구하여 I/N=-10dB 간섭보호 기준치에 의한 IMT 서비스 커버리지와 FSS 지구국간의 최소 분리거리를 파라미터로 두시스템간의 주파수 공유기준을 제시한다. 특히 IMT 기지국에 MIMO SDMA 간섭경감기법을 적용함으로써 I/N 값을 획기적으로 개선시켜 적절한 분리거리로 두 시스템의 주파수 공유가 가능함을 보인다.
High-capacity video, control and situation awareness data should be transmitted efficiently to control robots properly in the ground unmanned system, which requires the technology maximizing the communication range and the data transmission throughput. This technology is connected to the OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access)-MIMO(Multiple Input Multiple Output) transmission technology under the limited bandwidth and transmission power. In this paper, we design MIMO communication system for ground unmanned systems, and investigate the data reception performance experimentally, comparing with SISO(Single Input Single Output) system. Experiment results show that the data reception performance of MIMO is significantly improved compared to that of SISO, e.g. 4dB gain of sensitivity and 5dB of SNR at the value MPR = 1, for the mobile stations with $2{\times}2$ STBC diversity.
MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템에서 성능 향상을 위해 안테나의 수를 증가시킬 수 있으나 RF체인의 증가와 하드웨어의 복잡도에 의해 제한될 수 있다. 이때, RF 체인의 수를 고정시키고 그보다 많은 수의 안테나를 채용한 후, 승)수신 양단에서 채널 상태에 따라 동적으로 안테나를 선택함으로써 이와 같은 문제를 완화할 수 있다. 본 논문에서는 전체 $M_R{\times}M_T$채널 이득 행렬에서 가장 큰 채널 이득을 갖는 송신 안테나와 수신안테나를 교차적으로 선택하여 Frobenius norm을 최대화하는 $M_R{\times}M_T$ 채널 행렬을 결정함으로써 송/수신 양단에서 안테나 선택을 동시에 수행하는 송/수신안테나 선택 알고리즘(joint Tx/Rx antenna selection algorithm)을 제안하며, exhaustive search를 통한 최적 방식과 비교할 때 현저하게 계산량을 줄일 수 있어 구현의 복잡도가 매우 낮은 것이 특징이다. $8{\times}8$ 안테나에서 $4{\times}4$ 안테나를 선택하는 경우 성능면에 있어서는 기존의 최적 방식인 exhaustive search 방식에 비해 $0.5{\sim}2dB$가량의 성능 열화가 있으나, 계산량에서는 약 1/10,000 단위로 복잡도를 감소시킬 수 있음을 예시한다.
본 논문은 max-log 근사화 하에서 연판정 최대 우도 (soft-output maximum-likelihood, soft-ML) 성능을 달성하기 위한 저복잡도 연판정 다중 안테나 (soft-output multiple-input multiple-output, soft-MIMO) 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 병렬 트리-탐색 (parallel tree-search, PTS)을 기반으로 하며, 정렬 순서를 변경한 정렬된 QR 분해 (sorted-QR decomposition, SQRD)를 채널 순서화를 위해 적용한다. 비트별 로그-우도비 (log-likelihood ratio, LLR)를 계산하는 과정에서 발생할 수 있는 공집합 문제 (empty-set problem)는 탐색 레벨별로 추가적인 노드들을 삽입함으로써 해결한다. 제안된 노드 삽입 기법에서는 선택된 노드와 반대 비트 값을 가지면서 가장 가까운 노드만 삽입되기 때문에, 연산 복잡도 측면에서 상당히 효율적이다. 제안된 알고리즘의 연산 복잡도는 기존 알고리즘 대비 약 37-74% 수준이며, $4{\times}4$ 시스템에 대한 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘은 soft-ML와 비교하여 0.1 dB 미만의 성능 저하를 보였다.
본 논문에서는 다수의 사용자 각자가 다수의 수신 안테나를 가지고 하나의 기지국과 통신하는 다중 사용자 MIMO 시스템 환경에서, 사용자 간의 간섭을 제거하기 위한 적응적 coordinated Tx-Rx 빔형성 기법을 제안하였다. 기존의 coordinated Tx-Rx 빔형성 기법은 전송 순간의 채널 환경과는 상관없이 각 사용자에게 동일한 수의 데이터 스트림 수를 할당하여, 채널 환경이 좋지 않은 사용자에게도 같은 양의 데이터를 전송하는 비효율적인 문제가 있다. 제안된 적응적 coordinated Tx-Rx 빔형성 기법에서는 전송 순간의 채널 상태를 고려하여 사용자에게 적응적으로 데이터 스트림 수를 할당함으로써, 시스템 전반적인 BER 성능의 향상을 달성한다. 모의실험 결과는 제안된 coordinated Tx-Rx 빔형성 기법이 수신단에서 선형수신기법 사용을 가정한 경우에, target BER 10-2에서 기존의 coordinated Tx-Rx 빔형성 기법에 비하여 약 2.5dB정도의 성능을 향상시킴을 입증한다.
본 논문에서는 다중 채널 레이리 페이딩으로 인하여 발생하는 시변 채널 환경에서 효율적으로 채널을 추적할 수 있는 방식을 제안하였다. 제안된 적응 채널 추적 방식은 채널 변화를 추정하여 채널을 예측할 수 있으며 예측된 채널 응답을 이용하여 주파수 영역에서 다른 안테나로부터 수신되는 간섭 신호를 제거한다. 그 후 AWGN 성분을 줄이기 위하여 시간영역 채널 추정을 수행한다. 제안된 방식의 장점은 매 심벌 마다 채널 추적시 역행렬을 구할 필요가 없다. 시뮬레이션 결과는 기존의 채널 추적 방식보다 시변 채널 환경에서 더 나은 성능을 보였다. 도플러 주파수 300 Hz, BER = 10-3 조건에서 기존의 Li 방식 보다 약 2.5 dB 성능이 개선되었다. 도플러 주파수 600 Hz에서 기존 방식과 제안된 방식의 성능 차이는 더욱 커졌다.
본 논문은 차량 간 이동 네트워크의 협력통신을 제안하고 차량 간 다중 페이딩 환경에서 고속 전송 효율성과 범위 확장을 위한 네트워크 코딩(Network coding) 기법을 제안한다. 또한 시뮬레이션 결과를 보면 제안된 전략이 가상 다중 안테나 시스템(virtual MIMO)을 설정해줌으로써 수신단에서 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 또한, 공간 다이버시티의 장점을 활용하여, Signal-to-Noise Ratio(SNR)을 향상시킨다. 기존 전략과 비교해보면 Inter Symbol Interference(ISI)와 Inter Channel Interference(ICI)가 완화될 뿐만 아니라 성능이 3dB만큼 훨씬 더 좋아진 결과를 확인할 수 있다. 본 논문에서는 연구의 타당성을 보이기 위해 MATLAB을 이용한 Ultra-Wideband(UWB) 통신 시스템의 시뮬레이션을 제시한다.
다중입출력 공간 다중화 시스템은 송수신 안테나 간 상관도가 있는 채널에서 심각한 성능 열화를 겪는다. 본 논문에서는 ML (maximum likelihood) 수신기를 결합한 다중입출력 무선통신 환경을 위해, 송신단에서 채널상관 행렬 정보만을 활용한 새로운 통계적 프리코딩 기법을 소개한다. 우리는 다차원 심볼 성상의 최소 유클리디언 거리를 최대화하는 두 가지 간단한 형식의 (closed-form solution) 프리코더, 회전 변환 및 파워 로딩 기법을 제안한다. 또한, 제안한 기법을 선형 zero-forcing (ZF) 수신기에 확장 적용하여 성능을 향상시키는 방법을 고안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법은 ML 수신기 및 ZF 수신기에서 기존의 기법에 비하여 각각 2dB 및 8dB의 비트 에러율 성능 이득을 제공함을 확인할 수 있다.
차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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