무선 네트워크 기술 발달은 다양한 모바일 서비스 환경에서 시간과 장소에 상관없이 끊김 없는 고속의 무선 통신 서비스를 가능하게 해주었다. 하지만 이와 같은 무선 네트워크 기술은 유선 네트워크와는 달리 고가의 제한된 대역폭을 사용한다. IEEE802.16e 표준 기반의 모바일 와이맥스에서 지원하는 MBS(Multicast Broadcast Service) 기술은 다운링크 채널을 공유하여 다수의 사용자에게 효율적인 데이타 서비스를 지원할 수 있기 때문에 이러한 제한된 대역폭의 한계를 극복할 수 있게 해준다. 그럼에도 불구하고 서비스 커버지리나 채널의 상태에 따라 쉽게 영향을 받는 전송률에 관한 문제는 여전히 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 모바일 와이맥스의 중계 시스템을 소개하고, AMC(adaptive modulation and coding)을 이용하여 MBS의 성능을 향상 시킬 수 있는 중계 시스템을 제안한다. NS-2 컴퓨터 시뮬레이터를 이용한 실험 결과는 제안하는 MBS 중계 시스템의 성능이 기존의 시스템보다 전송률과 전송시간 측면에서 크게 향상됨을 보여준다.
본 논문에서는 적응변조코딩(Adaptive Modulation and Coding) 기법을 사용하는 CDMA 무선 통신 시스템에서의 TCP 성능을 분석한다. AMC를 사용하는 무선 채널은 패킷 손실 확률이 매우 낮고 대역폭이 시간에 따라 크게 변하는 특성을 갖는다. 무선채널 대역폭의 큰 변화 때문에 전송계층 프로토콜로 TCP를 사용하는 경우, TCP에서 timeout이 자주 발생하게 되어 결과적으로 시스템의 처리량(throughput)이 크게 떨어진다. 논문의 분석은 크게 두 부분으로 구성된다. 첫 번째 부분에서는 서버에서 전송되는 TCP 패킷들을 여러 집단으로 나누어 ‘패킷 그룹’이라 정의하고 각각의 패킷 그룹들이 AMC를 사용하는 무선 채널에서 전송되는 시간의 분포를 구하였다. 두 번째 부분에서는 첫 번째 부분의 결과를 토대로 embedded Markov chain을 이용해 TCP timer와 무선 전송을 모델링 하였다. 이 논문의 결과는 AMC를 사용하는 고속 순방향 데이타 전송 시스템인 HSDPA, 1xEV-DO, 1xEV-DV등의 설계와 운영에 지침이 될 수 있을 것이다.
수중 IoT 네트워크에서 센서 노드는 지속적인 전력 공급이 어렵기 때문에 제한된 상황에서 소비 전력과 네트워크 처리량의 효율성이 매우 중요하다. 이를 위해 기존의 무선 네트워크에서는 SNR(Signal Noise Rate)과 BER(Bit Error Rate)의 높은 연관성을 기반으로 적응적으로 통신 파라미터를 선택하는 AMC(Adaptive Modulation and Coding) 기술을 적용한다. 하지만 본 논문의 실험 결과, 수중에서 SNR과 BER 사이의 상관 관계가 상대적으로 감소함을 확인하였다. 따라서 본 논문에서는 SNR과 함께 다중 파라미터를 동시에 사용하는 딥러닝 기반 BER 예측 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron)을 적용한다. 제안하는 BER 예측 모델은 처리량이 가장 높은 통신 방법을 찾아낼 수 있고, 시뮬레이션 결과 85.2%의 높은 정확도와 네트워크 처리량은 기존 처리량보다 4.4배 높은 성능을 보여주는 우수한 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 Max-Log-MAP 알고리듬을 바탕으로 Gray 부호화된 M-PSK(phase shift keying) 신호를 위한 비트 정보 분할 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 M-PSK 신호 공간을 M-PAM(pulse amplitude modulation) 신호 공간으로 변환하여 M-PAM의 비트 정보 분할 방법을 응용한다. 제안한 알고리듬을 이용하여 M-PSK 신호의 비트별 정보 분할 값을 계산하고 이 값을 입력으로 하여 터보 반복 복호 기법의 성능을 분석하였다. 따라서 Gray 부호화된 M-PSK 신호는 M-PAM 신호 공간에서 비트 정보 분할을 수행하기 때문에 PAM과 PSK 신호의 비트정보 분할 알고리듬 중 일부의 연산 기능을 공유할 수 있어 PSK와 반복 복호 방식을 채택한 통신 시스템뿐만이 아니라 적응 변조/부호화(adaptive modulation/coding)에 효과적으로 응용이 가능하다.
하향 링크 이동통신 시스템에서, 채널 추정 시점과 실제 전송 시점 사이의 시간 지연으로 인해 채널 상태 정보의 정확도가 떨어지게 되고 이는 성능 열화로 이어진다. 이를 극복하고 전송률을 극대화하기 위해 채널 예측이 필수적이다. 본 논문에서는 채널 예측을 통한 적응 전송 기법을 제안하고 성능을 분석한다. 모의 실험을 통해 제안한 기법이 궤환 지연으로 인한 성능 열화를 극복하는데 효율적임을 보였다.
포스트 필터링(adaptive postfiltering)을 수신단의 마지막에세 수행 하였다. 첫째는, SBC 시스템의 대역 필터를 QMF(Quadrature Mirror Filter) 대신 GQMF(Generalized QMF)를 사용하여 성능을 향상시켰고, 둘째는, 각 대역에 적응 비트 할당을 함으로써 음질의 향상뿐 아니라 variable rate 부호화할 수도 있었다. 세번째로는 APCM(Adaptive Plulse Code Modulation)과 ADPCM(Adaptive Differential Pulse Code Modulation)을 부호화기로 사용하여 각각의 성능을 평가 한 결과, SB-APCM 의 성능이 우수하였다.또한, 수신단의 마지막에서 적응 포스트 필터링을 수행하여 부호화된 음성의 음질을 개선할 수 있었다. 본 논문에서는 두가지의 적응 포스트 필터링 기법을 제안하였는데 낮은 복잡성을 가지고도 부호화된 음성에서 상당량의 잡음 감쇄를 이룰 수 있었다.
This paper proposes fast millimeter-wave (mm-wave) beam training protocols with receive beamforming. Both IEEE standards and the academic literature have generally considered beam training protocols involving exhaustive search over all possible beam directions for both the beamforming initiator and responder. However, this operation requires a long time (and thus overhead) when the beamwidth is quite narrow such as for mm-wave beams ($1^{\circ}$ in the worst case). To alleviate this problem, we propose two types of adaptive beam training protocols for fixed and adaptive modulation, respectively, which take into account the unique propagation characteristics of millimeter waves. For fixed modulation, the proposed protocol allows for interactive beam training, stopping the search when a local maximum of the power angular spectrum is found that is sufficient to support the chosen modulation/coding scheme. We furthermore suggest approaches to prioritize certain directions determined from the propagation geometry, long-term statistics, etc. For adaptive modulation, the proposed protocol uses iterative multi-level beam training concepts for fast link configuration that provide an exhaustive search with significantly lower complexity. Our simulation results verify that the proposed protocol performs better than traditional exhaustive search in terms of the link configuration speed for mobile wireless service applications.
위성통신서비스의 가용율 및 시스템 throughput 향상을 위해 사용하는 리턴링크 ACM(Adaptive Coding & Modulation)의 원리를 기술하였고, LMS(Least Mean Square) 기반 적응형 필터를 이용한 채널 예측 및 단말의 전송 MODCOD(Modulation & Code rate) 결정 알고리즘의 최적화 과정을 서술하였다. 시뮬레이션 결과 LMS 알고리즘은 필터 계수가 2차이고, ${\mu}$(step size) 값이 0.00026인 경우 MMSE(Minimum Mean Square Error)가 최소임을 알 수 있다. 이때 MODCOD 결정 알고리즘을 위한 SNR 마진이 0.3dB일 경우 MODCOD 결정 오차를 최소화 할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 AMC-V-BLAST(Adaptive Modulation and Coding-Vertical-Bell-lab Layered Space-Time) 결합 시스템에 각 레이어 별로 독립적인 MCS(Modulation and Coding Scheme) 레벨을 적용한 경우의 시스템 구조를 제시 후 성능을 관찰한다. 또한 AMC-V-BLAST 결합 시스템에 STD(Selection Transmit Diversity)와 독립적인 MCS 레벨을 적용 후 전송률 성능을 살펴본다. 그리고 공통적인 MCS 레벨이 적용된 결합 시스템의 성능에 비하여 어느 정도의 전송률 향상이 있는가를 살펴본다. 실험결과, 독립적인 MCS 레벨이 적용된 경우가 레이어 별로 각 채널상태에 따라 최대한의 전송률을 얻기 위한 변조 및 코딩 방식이 선택되므로 공통 MCS 레벨을 적용한 경우에 비하여 전송률 성능이 우수함을 보였다. 특히 독립적인 MCS 레벨을 적용한 AMC-V-BLAST결합 시스템의 약 $7dB{\sim}9dB$ SNR구간에서 700kbps 이득을 보였고, 동일한 SNR(Signal-to-Noise Ratio)구간에서 STD와 독립적인 MCS 레벨을 적용한 AMC-V-BLAST 결합 시스템은 350kbps 개선을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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