무선 랜 시스템은 고속의 데이터를 전송하기 위하여 끊임없이 진화 중이며 통신성능을 향상시키기 위해서는 더욱 정밀한 채널추정이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 기반 무선 모뎀의 PLCP 구조에서 기존의 긴 훈련심볼만을 이용하여 채널을 추정하는 LS 알고리즘의 성능을 개선하고자 하였다. 48개의 부반송파 중에서 12개의 위치에 짧은 훈련 심볼을 전송하고 있다는 사실을 이용하여 2개의 긴 훈련심볼 뿐만 아니라 하나의 짧은심볼도 함께 사용하여 채널을 추정하는 새로운 LS 추정 알고리즘을 제안하였다. 두 개의 긴 훈련심볼 뿐만 아니라 짧은 훈련 심볼을 이용함으로써 보다 향상된 채널 추정을 제공할 수 있음을 보였으며 제안된 채널 추정알고리즘은 IEEE 802.11p WAVE 차량통신 시스템에도 적용이 가능하리라 생각된다. 또한 학부 및 대학원의 OFDM 관련 채널 추정 교육 시 본 논문의 내용이 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
A joint channel estimation and data detection technique for a multiple input multiple output (MIMO) wireless communication system is proposed. It combines the least square (LS) training based channel estimation (TBCE) scheme with sphere decoding. In this new approach, channel estimation is enhanced with the help of blind symbols, which are selected based on their correctness. The correctness is determined via sphere decoding. The performance of the new scheme is studied through simulation in terms of the bit error rate (BER). The results show that the proposed channel estimation has comparable performance and better computational complexity over the existing semi-blind channel estimation (SBCE) method.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권2호
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pp.88-93
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2020
The IEEE 802.11p-based wireless access in vehicular environments (WAVE) [1] communication is a method used exclusively for wireless communication on the road. This technique enables information sharing not only among moving vehicles but also between vehicles and infrastructure [2]. As part of WAVE communication, data is transmitted to and from vehicles in motion; in this case, it is difficult to determine the channel accurately in an outdoor environment owing to the Doppler shift [3]. This paper proposes a new channel estimation scheme for enhancing the reception performance of the IEEE 802.11p-based WAVE system. The proposed technique obtains the initial channel value by estimating the least square in the time domain by inserting a pilot signal for channel estimation into the IEEE 802.11p virtual subcarrier. Subsequently, a least mean square algorithm is applied to the initial channel value to update the estimated channel value. The simulation results obtained using the proposed channel estimation technique confirm its remarkable efficiency.
Based on superimposed training methods, a novel time-varying multipath channel estimation scheme is proposed for orthogonal frequency division multiplexing systems. We first develop a linear least square channel estimator, and meanwhile find the optimal superimposed sequences with respect to the channel estimates' mean square error. Next, a low-rank approximated channel estimator is obtained by using the singular value decomposition. As demonstrated in simulations, the proposed scheme achieves not only better performance but also higher bandwidth efficiency than the conventional pilot-aided approach.
본 논문에서는 LTE-A (Long Term Evolution-Advanced) 하향링크 시스템을 위한 채널 추정 기법을 제안한다. 제안 기법은 빠른 속도로 움직이는 사용자의 채널 추정이 가능하도록 FFT (Fast Fourier Transform) 보간 기법을 사용한다. FFT 보간 기법은 LS (Least Square) 또는 MMSE (Minimum Mean Square Error) 채널 추정으로부터 얻은 채널 주파수 응답을 IFFT (Inverse FFT)를 거쳐 시간 영역 채널 임펄스 응답으로 변환한다. 시간 영역의 채널 응답을 윈도잉을 한 후, FFT를 하여 채널 주파수 응답을 구할 수 있다. 시스템 레벨 시뮬레이션은 3GPP LTE-A 하향링크 시스템의 20MHz 대역을 기반으로 이루어졌으며, 모의실험 결과 제안한 채널 추정 기법을 통해 기존 시스템보다 SINR (Signal-to-Noise-plus-Interference Ratio), 전송률 및 스펙트럼 효율 측면에서 성능 향상을 가져다주는 것을 확인하였다.
Underwater communication (UWC) is widely used in coastal surveillance and early warning systems. Precise channel estimation is vital for efficient and reliable UWC. The sparse direct-adaptive filtering algorithms have become popular in UWC. Herein, we present an improved adaptive convex-combination method for the identification of sparse structures using a reweighted normalized leastmean-square (RNLMS) algorithm. Moreover, to make RNLMS algorithm independent of the reweighted l1-norm parameter, a modified sparsity-aware adaptive zero-attracting RNLMS (AZA-RNLMS) algorithm is introduced to ensure accurate modeling. In addition, we present a quantitative analysis of this algorithm to evaluate the convergence speed and accuracy. Furthermore, we derive an excess mean-square-error expression that proves that the AZA-RNLMS algorithm performs better for the harsh underwater channel. The measured data from the experimental channel of SPACE08 is used for simulation, and results are presented to verify the performance of the proposed algorithm. The simulation results confirm that the proposed algorithm for underwater channel estimation performs better than the earlier schemes.
Frequency-division duplex (FDD) massive multiple-input multiple-output (MIMO) 시스템에서 하향 링크 채널 추정의 계산 복잡도는 기지국의 안테나 개수와 비례한다. 그러므로 이러한 시스템에서의 효율적인 채널 추정 방식이 연구 될 필요가 있다. 본 논문에서는 채널이 시간적, 공간적 상관관계를 가지는 모델에서 Kalman 필터와 least mean square (LMS) 등과 같은 적응 신호처리 기법을 이용한 채널 추정 방식을 제안한다.
고속 이동통신 시스템의 핵심 기술인 다중입력 다중출력(MIMO; Multi-Input Multi-Output) 직교주파수분할(OFDM ; Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기술은 신뢰성 있는 데이터 수신을 위하여 낮은 추정 오차와 복잡도를 가지는 효과적인 채널추정 기법을 필요로 한다. 본 논문은 MIMO-OFDM 통신시스템에서 주로 사용되어 왔던 LS(Least Square)와 같은 기존의 채널추정 방식에 비해 낮은 채널추정 오차를 가지면서, MMSE(Minimum Mean Square Error) 기반의 채널추정 방식과는 유사한 추정 오차를 가지고 복잡도는 MMSE보다 월등히 낮은 채널추정 기법과 이를 위한 프리앰블(preamble) 파일럿 구조를 제안한다. 제안된 방식은 시간영역에서 LMS (Least Mean Square) 적응 알고리즘을 기반으로 채널을 추정하고, 추정된 채널벡터는 FFT(Fast Fourier Transform)를 거쳐 검파기로 보내진다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 MIMO-OFDM 채널추정 방식의 성능을 확인한다.
본 논문에서는 주파수 선택적 시변 채널 OFDM 시스템에서 파일럿 심볼을 이용하는 채널 예측 및 등화 방식의 성능을 분석하고 문제점 및 개선 방안을 제시한다. 주파수 영역 채널 행렬의 대역폭을 제한하기 위하여 시간 영역 윈도우를 도입하며, 채널 예측에 LS(Least Square) 및 선형 MMSE(Minimum Mean Square Error) 예측 방식을 이용한다. 채널 등화에는 채널 예측에 이용되는 파일럿 심볼의 존재가 고려된 선형 MMSE 및 결정 귀환 등화 방식을 이용한다. 계산량을 감소시키기 위하여 채널 등화 알고리즘에 요구되는 선형 연립 방정식의 풀이에 band LU 행렬 분해 알고리즘을 도입하며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존 방식과의 성능을 비교한다. 결정 귀환 등화 방식에 시간 영역 윈도우를 적용하는 경우, 결정 귀환 관련 행렬의 대역폭이 제한되지 않아 성능이 저하되는 문제점을 분석하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권1호
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pp.17-22
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2018
In massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems, linear channel estimation algorithms are widely applied owing to their simple structures. However, they may cause pilot contamination, which affects the subsequent data detection performance. Therefore, herein, for an uplink multicell massive multiuser MIMO system, we consider using an alternating projection (AP) for channel estimation to eliminate the effect of pilot contamination and improve the performance of data detection in terms of the bit error rates as well. Even though the AP is nonlinear, it iteratively searches the best solution in only one dimension, and the computational complexity is thus modest. We have analyzed the mean square error with respect to the signal-to-interference ratios for both the cooperative and non-cooperative multicell scenarios. From the simulation results, we observed that the channel estimation results via the AP benefit the following signal detection more than that via the least squares for both the cooperative and non-cooperative multicell scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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