본 논문에서는 MIMO(Multiple-input Multiple-output) 시스템에서 실시간으로 변하고 있는 채널의 상태를 추정하여 각 layer에서 survivor path들의 개수인, M을 효율적으로 조절하는 적응형 QRD-M 기법을 제안한다. 채널 상태와 상관없이 고정된 M을 사용하는 기존의 QRD-M 기법은 MLD(maximum-likelihood detection)의 성능에 근접하기 위해 correct path를 놓치지 않기 위한 큰 값의 M을 사용하여야 하므로, 큰 계산양이 요구된다. 이를 보완하기 위해 채널 행렬의 성분을 이용하여 채널 상태를 추정하여, M을 적절히 조절하는 기법이 제안되었으나 매 프레임에서 변하고 있는 채널 이득 성분만을 이용할 뿐 매 순간 바뀌고 있는 수신 잡음에 대한 정보를 이용하지 못하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 잡음 전력 값을 측정하지 않고서도 채널 이득뿐 아니라 순간적인 수신 잡음에 대한 정보 가지 모두 반영한 채널 indicator를 이용하여 M을 더욱더 효율적으로 조절하는 QRD-M 기법을 제안한다. 채널환경이 좋은 경우에는 그렇지 못한 경우에 비해, 가장 작은 path metric 값이 다른 path의 metric 값들에 비해 확연히 작다는 사실을 이용하여, 가장 작은 값을 가지는 두 path medic의 비(ratio)를 채널상태를 추정하는 indicator로 이용하였다. 제안된 기법은 M을 적절하게 조절하므로 MLD에 근접하는 최적의 성능을 가지면서, 기존의 QRD-M 기법에 비해 계산양은 확연히 감소 시킨다.
본 논문에서는 시변 다중 입출력 (multiple-input multiple-output) 방송(broadcast) 채널에서 피드백 양자화와 지연을 고려한 협력 빔형성 (coordinated beamforming: CBF) 시스템을 제안한다. 다중 데이터 스트림을 전송하는 CBF 시스템에 피드백 양자화 기법을 적용하고, 구현 복잡도와 피드백 오버헤드 측면에서 효율적인 CBF 시스템을 제시한다. 또한, 실제적인 무선통신 환경에서 발생하는 피드백 지연에 의한 오류를 최소화하기 위하여 사용자 단말에 선형 채널 예측기를 적용한다. 선형 예측기로 Wiener 필터를 이용하여 피드백 지연시간 후의 미래 채널을 예측하교 이를 토대로 피드백 정보를 생성함으로써 지연된 피드백 정보를 이용하는 CBF 시스템의 성능을 향상시킨다. 모의실험을 통해 다양한 도플러 (Doppler) 주파수의 MIMO 방송 채널에서 양자화와 Wiener 필터를 적용한 CBF 시스템의 향상된 심볼 오율과 합 전송률 성능을 확인한다.
본 논문에서는 CDMA 시스템에서 적응 변조 및 부호화 (AMC) 기법의 성능을 향상시키기 위한 방안으로서 기지국과 단말기 간에 개루프 및 폐루프 전송 다이버시티를 적용하였다. 이는 전송 다이버시티를 적용하여 수신 단의 신호 대 잡음비 (SNR)를 개선함으로써, 보다 높은 전송률을 지원하는 변조 및 부호화 레벨이 선택될 확률을 증가시키고 이에 따른 평균 전송률의 이득을 얻고자 하는 것이다. 개루프 전송 다이버시티로는 시공간 블록 부호화 기반 전송 다이버시티 (STTD) 기법을, 폐루프 전송 다이버시티로는 선택적 전송 다이버시티 (STD) 기법을 적용하였다. 모의 실험 결과, AMC 기법과 전송 다이버시티를 결합함으로써 기존 시스템에 비하여 향상된 전송률을 얻을 수 있었다. 단일 경로 레일리 페이딩 채널 환경에서 두 개의 전송 안테나를 사용한 AMC-STTD는 9dB신호 대 잡음비에 대하여 기존의 AMC 기법보다 약 250kbps의 전송률 이득을 보였다. 또한 두 개의 전송 안테나를 사용한 AMC-STD의 경우는 역시 9dB 신호 대 잡음비에서 약 420kbps의 전송률 이득이 얻어짐을 확인하였다.
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.
본 논문에서는 다중 사용자 거대 다중 안테나 시스템에서 안테나 선택 기법을 제안한다. 제안된 안테나 선택 기법은 심화 강화학습 네트워크를 활용함으로써 피드백 오버헤드를 획기적으로 낮추면서 기존 방식과 거의 같은 성능을 얻을 수 있다. 각 사용자는 기지국의 거대 안테나들과 형성된 채널의 이득 값을 L번째 큰 채널 이득과 비교하여 대소관계에 따라서 단일 비트의 이진수로 변환하여 피드백함으로써 기존 피드백 방식보다 오버헤드를 낮출 수 있다. 제안 방식에서는 감소한 피드백 정보로 인한 성능 저하를 방지하기 위해서 심화 강화학습 네트워크를 활용하였다. 제안 방식의 성능을 분석하기 위하여 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 제안 방식이 최적 방식에 가까운 기존 방식과 유사한 평균 전송률을 얻을 수 있음을 확인하였다.
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.
본 논문에서는 고속 근거리 데이터 전송을 위해 새로운 협동 다이버시티를 얻기 위한 실내 환경에 적합한 UWB(Ultra Wideband) MIMO(Multiple Input and Multiple Output) 채널 시스템을 제안한다. 셀과 유사하게 4개 또는 8개의 안테나를 이용하는 협동 UWB 네트워킹에 의한 다중 안테나 시스템을 고찰하였다. 먼저, 4개의 안테나를 갖는 실내 UWB 네트워킹, 이어서 4개의 안테나를 갖는 실외 UWB 네트워킹, 그리고 마지막으로 8개의 안테나를 이용하여 실외에서 실내로 향하는 이동국을 포함하는 UWB 네트워킹의 3가지 상황에 대해서 고찰한다. 본 제안에서 는 좌표(coordinate) 인터리브 시공간 부호(space time codes)와 UWB 신호가 이용된다. 이론적 상한과 시뮬레이션은 제안 알고리즘에 의해 산란 전파환경 및 상관 채널에서 간단하게 다이버시티를 달성할 수 있음을 보여주고 있다.
본 논문에서는 다중 사용자 다중 안테나 하향링크 시스템에서 maximal ratio transmission (MRT) 기법 사용 시, 에너지 효율을 최대화하는 최적의 송신 안테나 수에 대해 알아본다. Full channel state information at the transmitter (CSIT) 환경에서 평균 채널 이득, 각 단말 간 채널 독립성, 평균 path loss를 사용하여 최적화 식을 근사하고 편미분을 이용하여 closed form으로 최적의 송신 안테나 수를 구한다. 또한 limited feedback 환경에서는 동일한 방법으로 근사한 목적함수에 대하여 bisection method를 이용하여 최적의 송신 안테나 수를 찾는다. 모의실험 결과를 통해, 구해진 최적의 송신안테나 수가 exhaustive search로 찾은 최적의 송신안테나 수에 비해 오차가 크지 않음을 확인하고, 단말의 피드백 비트 수가 최적의 송신 안테나 수에 미치는 영향을 분석한다.
무선통신 임베디드시스템 및 MIMO 전파특성 예측을 위해 실내 및 실외 전파 예측 프로그램을 통합하여 하나의 시뮬레이터를 통해 실내 외 전파 예측이 가능하다. 이러한 해석 기법 개발을 통하여 여러 송신기간의 간섭 문제 및 최대 송신거리 문제, 주파수 이용 효율 등 여러 가지 문제에 대한 분석 및 예측이 가능해진다. 본 예측 기술 개발에서는 기존의 Walfish-Ikegami 방법 등 간략화된 모델보다 정확도 높으면서도 환경적 특성을 잘 고려 할 수 있는 광선추적법을 구현한 모의해석 소프트웨어를 개발하고 효율적인 광선 추적이 가능하도록 고안된 광선 추적 기법과 추적된 광선 정보를 이용하여 전파 특성 해석 기술을 접목시켜 효율적이면서도 이론적 특성을 잘 반영한 전파 특성 예측 기술을 확보하였다. 또한 주파수 확보를 위한 국내 임베디드시스템 및 IMT-Advanced용 신규대역 확보를 위한 주파수 특성 및 IMT-Advanced용 주파수인 3-5GHz대역 전파특성을 규명하여 국내 무선통신 기술 개발에 필요한 기반 기술 확보 및 전파간섭등 주파수 관리 기술 확보를 위하여 검증 및 실험을 통하여 확인 하였다.
본 논문은 IEEE802.11n 시스템의 패킷 검출에 필요한 알고리즘을 제안한다. IEEE802.11n 시스템은 다중 송수신 안테나 시스템으로서 IEEE802.11a 시스템에서 적용되는 알고리즘과 달리 다중 수신부에서 적용 가능한 결합 기법을 고려하여 적용하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 단일 송수신 안테나 시스템에서 사용하는 이중 슬라이딩 윈도우 알고리즘과 지연 후 상관 알고리즘을 다중 수신 안테나 결합 알고리즘과 하이브리드하게 결합하여 패킷 검출부 알고리즘을 제시하고, 각각의 성능을 11n 환경에서 모의 실험하고 그 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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