The training sequence with the appropriate length for equalization and initial synchronization is necessary before sending the pure data in the burst transmission type DS-UWB system. The length of the training sequence is one of the factors which make throughput decreased. The noble structure with the variable length of the training sequence whose length can be adaptively tailored according to the channel conditions (CM1,CM2,CM3,CM4) in the DS-USB systems is proposed. This structure can increase the throughput without sacrificing the performance than the method with fixed length of training sequence considering the worst case channel conditions. Simulation results under IEEE 802.15.3a channel model show that the proposed scheme can achieve higher throughput than a conventional one with the slight loss of BER performance. And this structure can reduce the computation complexity and power consumption with selecting the short length of the training sequence.
초광대역 방식의 실내 무선 위치인식 추정에서 비 가시거리 환경으로 인한 불규칙한 신호 도착시간 또는 클러스터화 된 다중경로 성분들의 겹침으로 인해, 도착시간 매개변수 추정 기법들은 합리적인 도착시간 (TOA) 매개변수를 얻는데 어려움을 가진다. 이 문제를 극복하고 우수한 성능의 초광대역 실내 우선 위치인식 추정을 달성하기 위해 종래 추정 기법과 다르고 클리스터 문제에 영향을 거이 받지 않는 강인한 TOA 매개변수 추정 기법과 초광대역 신호 모형을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안 모형과 추정기법의 타당성을 검증하고 추정오차의 성능도 분석한다.
본 논문에서는 다중사용자 간섭이 존재하는 M-ary TH-PPM 시스템에서 확률분포 모델에 기반하는 개선된 초광대역 Rake 수신기법이 연구되었다. Rake 수신기의 성능 향상을 위해서 다중사용자 간섭과 잡음의 혼합 분포를 유연하게 근사할 수 있는 확률모델이 필요하며, 본 연구에서는 라플라스분포와 첨두치 정합(kurtosis matching) 기법이 적용된 일반화된 정규 라플라스 모델이 고려되었다. 각 확률분포에 기반하는 Rake 수신기의 성능이 IEEE 다중 경로 페이딩 채널에서 평가되었고 종래의 Rake 수신기와 비교 되었다. 제안된 접근법은 종래의 Rake 수신기보다 더 우수한 BER 성능을 보인다.
본 논문에서는 ultra-wideband(UWB) 시스템에서 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 거리 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 UWB 신호를 이용하여 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정하기 위하여 수신신호의 크기 샘플로 이루어진 1차원 벡터를 2차원 행렬로 재구성하며, 이 2차원 행렬로부터 합성곱 신경망 회귀를 이용하여 거리를 추정한다. IEEE 802.15.4a 표준의 UWB 실내 가시선 채널모델을 이용하여 수신신호를 생성하여 학습데이터를 만들며 합성곱 신경망 모델을 학습시킨다. 또한 실제 필드 시험을 통해 실내환경에서의 실험 데이터를 이용하여 거리추정 성능을 확인한다. 제안하는 기법은 기존의 문턱값 기반의 거리 추정 기법과의 성능비교도 수행하는데, 결과에 따르면 10m 거리에서 제안기법은 0.6m의 제곱근 평균 자승 에러를 보이는데 기존기법은 1.6m로 훨씬 큰 에러를 보인다.
본 논문에서는 향후 유비쿼터스 센서 네트워크 응용 등에 적합하도록 간단한 송수신기 구조를 유지하면서, 실제 데이터를 전송하기 전에 Noise Power Calibration 및 Noise Power Windowing 방법을 통해 잡음의 영향을 고려하여 적응적인 임계값을 결정하고 이를 이용하여 전력검출 (Power Detection)을 수행하여 성능을 향상하는 임펄스 라디오 (Impulse Radio) 형태의 Noncoherent OOK (On-Off Keying) UWB (Ultra Wide Band) 시스템을 제시하고, 전형적인 UWB 실내 무선 채널 모델에서의 성능을 분석하였다. 모의실험 결과 AWGN (Additive White Gaussian Noise) 채널에서는 Noise Power Calibration 모드를 위한 슬롯수의 증가에 따라 이상적인 Ideal Adaptive Threshold를 사용하는 경우께 근접하는 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었고, 반면 데이터 전송률의 큰 감소를 감수해야 하는 Noise Power Windowing 방법에 의한 성능 개선은 두드러지게 나타나지 않음을 알 수 있었다. 더욱이 IEEE 802.15 Task Group 3a UWB 실내 채널 모델을 이용한 모의실험 결과, Noise Power Calibration 모드가 적용된 Noncoherent OOK UWB 시스템의 성능이 Ideal Adaptive Threshold의 경우와 비트오율 성능이 매우 근접하며, 펄스 반복 전송의 회수의 증가에 따라 비트오율 성능이 향상됨을 확인 할 수 있었다.
UWB 표준인 IEEE 802.15.3a 채널의 무선 통신 시스템 환경에서 채널에 적합하고 추정 정확도가 우수한 신호 도착 방향(AOA) 매개변수 추정 기반의 실내 무선 위치인식 알고리즘을 위한 평균가중 AOA 추정기법을 제안한다. AOA 매개 변수 추정을 위한 IEEE 802.15.3a 기반의 초광대역 신호 모형을 설정하고, 종래 추정 기법보다 추정 정확도가 우수한 평균가중 기반의 다중신호 분류 기법들을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해, IEEE 802.15.3a 채널이 포함한 실내 무선 위치인식 시스템 환경을 구축하고, 제안한 AOA 추정 방식을 통해 종래 방식 보다 우수한 추정 결과를 보인다.
본 논문은 초광대역(Ultra Wideband: UWB) 신호 동기 획득을 위한 새로운 저전력 병렬 탐색기법을 제안한다. 기존의 병렬 탐색 방식은 다수의 상관기를 사용하여 동시에 탐색을 수행하기 때문에 고속의 동기획득이 가능하지만 다수의 상관기를 사용하므로 연산량이 증가되고, 이로 인해 소비전력이 증가하는 단점이 지적되고 있다. 본 논문에서 제안된 저전력 병렬 탐색기는 상관기의 입력 신호를 일정한 간격으로 나누어 구간별로 연산을 진행한다. 구간별 연산의 결과로 다음 구간에 대한 추가연산의 진행 여부를 판단하여 시스템의 불필요한 연산 처리 과정을 제거함으로써 연산량을 최소화한다. 제안된 병렬 탐색기와 기존의 탐색구조는 MATLAB을 이용하여 모의실험을 수행하였고, 일반적인 채널 환경과 옥내 다중 경로 페이딩환경에서 성능을 검증하였다. 실험 결과 AWGN환경에서 약 65%, 잡음이 인가된 다중 경로 환경에서 약20%의 연산량 감소를 확인하였다.
Location Positioning은 유비쿼터스 컴퓨팅에서 주요한 기술이다. 최근에 UWB를 사용한 Location Positioning이 연구되고 있다. 실내 망에 location network을 구성하기 위해서는 base station들의 동기 특성이 매우 중요하다. LAN부터 WAN까지 시간의 동기를 맞추는 프로토콜로 제안되어 사용되고 있는 것이 NTP이다. 또한 실내 망을 동기화시키기 위해 가장 간단한 방법으로 사용할 수 있는 것이 Master-Slave 방식이다. 본 논문에서는 UWB Location Positioning을 위한 실내 망 동기화에 대해 NTP와 Master-Slave 방식을 UWB Channel 모델 특성을 적용하여 비교 분석하였다. 하나의 primary base station을 기준으로 여러 개의 base station을 실내 망에 동기론 맞춰가며 확장시켜 나갈 때, 각 base station이 포함하게 될 오차의 범위론 여러 채널 모델에서 모의 실험하였다. 그 결과, 비교적 간단하게 적용될 수 있는 Master-Slave 방식보다 NTP 방식이 더 적은 오차로 동기를 맞출 수 있는 동기화 방식인 것으로 나타났다.
초광대역(UWB) 시스템은 높은 시간분해능으로 인해 복잡한 다중경로 환경에서도 정밀한 위치추적을 가능하게 한다. 그러나 송수신 채널에 존재할 수 있는 장애물로 인해서 정밀한 위치추적 성능이 저하될 수 있다. 첫째로 장애물은 다중경로의 구조를 복잡하게 만들어 직선경로 신호 성분의 도착시간 추정을 어렵게 만든다. 둘째로 전파시간에 초과시간지연을 초래하여 거리추정의 정확도를 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 광선추적법을 사용하여 두번째 원인에 의해 발생하는 거리추정 오차를 줄이는 기법을 소개한다. 이를 위하여 통계적인 접근방식과 지도를 이용한 위치인식기법을 사용하였다. 통계적인 접근방식에서는 매질에 의해서 발생하는 초과시간지연들의 분포를 광선추적법을 사용하여 구하고, 이에 근거하여 오차의 하계를 구하였다. 또한 건물의 도면을 이용한 위치인식 방법에도 광선추적 법을 사용하였으며, 그 성능을 사무실 환경에서 측정된 데이터를 사용하여 검증하였다.
본 논문에서는 초광대역 (Ultra-wideband, UWB) 시스템에서 실내 위치 측위를 위한 새로운 거리 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 딥러닝 기법 중 하나인 순환 신경망 (RNN)을 기반으로 한다. 순환신경망은 시계열 신호를 처리하는데 유용한데 UWB 신호 역시 시계열 데이터로 볼 수 있기 때문에 순환신경망을 사용한다. 구체적으로, UWB 신호가 IEEE 802.15.4a 실내 채널모델을 통과하고 수신된 신호에서 순환신경망 회귀를 통해 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정하도록 학습한다. 이렇게 학습된 순환신경망 모델의 성능은 새로운 수신신호를 이용하여 검증하며 기존의 임계값 기반의 거리 추정 기법과도 비교한다. 성능지표로는 제곱근 평균추정에러 (root mean square error, RMSE)를 사용한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안하는 거리 추정 기법은 수신신호의 신호 대 잡음비 (signal to noise ratio, SNR) 및 송수신기 사이의 거리와 상관없이 기존 기법보다 항상 월등히 우수한 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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