본 논문에서는 광대역 무선 통신에서 직교 주파수 분할 다중화 방식의 적응 변조 기법(적응 OFDM)을 소개한다. 또한, 향상된 성능의 채별 예측 방식을 이용하여 고속 이동 환경에서 적응 OFDM 시스템 성능을 향상시킨다. 주파수 선택적 페이딩 환경에서 적응 OFDM 방식은 고속 데이터 전송의 신뢰도를 향상시킨다. 하지만, 이 방식은 보다 좋은 성능을 위해 전송단과 수신단간의 정확한 채널 정보를 요구한다. 고속의 이동성을 갖는 실외 환경에서 적응 OFDM 시스템들은 수신단으로부터 전송된 채별 정보를 필요로 한다. 하지만, 이 경우 전송단에서는 지연된 채널 정보를 갖게 된다. 더구나, 고속 이동 환경에서 채별 충격 응답은 매우 빠르게 변한다. 따라서, 전송시 적응 OFDM 시스템에 이미 오래된 채널 정보를 사용할 경우 시스템 성능은 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 향상된 성능의 채널 예측기를 갖는 적응 OFDM 방식을 제안한다. 제안한 방식의 적응 OFDM은 적은 계산량으로 고속의 비트 할당을 가능케하며 향상된 성능의 채별 예측기를 이용함으로써 채널 지연의 영향을 완화시켜 적응 OFDM 시스템의 성능이 오래된 채널 정보에도 밀 민감하게 한다. 다양한 모의 실험의 성능 결과를 통해 제안한 방식의 우수한 성능을 볼 수 있다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권4호
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pp.276-280
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2017
This paper presents computationally efficient image compression for wireless transmission of high-definition video, to adaptively utilize available channel bandwidth and improve image quality. The method indirectly predicts an unknown available channel bandwidth by monitoring encoder buffer status, and adaptively controls a quantization parameter to fully utilize the bandwidth. Experimental results show that the proposed method is robust to variations in channel bandwidth.
This paper proposes an adaptive channel estimation scheme for OFDM-based IEEE 802.11ad wireless local area network (WLAN). The standard supports two types of information of OFDM packets for estimating the communication channels, which are the channel estimation field (CEF) of preamble and pilot subcarriers. The CEF-based channel estimation provides better BER (bit error rate) performance at slow fading channel state, whereas the pilot-based channel estimation is good at fast fading channel state. Hence, a combined channel estimation method is introduced to improve the performance. The prediction of the channel state to select the proper channel estimation method is required. In this work, an adaptive channel estimation scheme is also proposed to improve the performance of channel estimation (CE). Basing on a channel quality indicator (CQI), the proper channel estimation method corresponding to the channel type is decided.
Neural networks for adaptive channel equalizers have been resorted to recently in digital communication systems. In this paper, the characteristics and the application areas and etc. for neural networks as adaptive channel equalizers are examined through simple examples.
본 논문에서 OFDM 시스템의 성능분석을 Matlab 시뮬레이터를 이용하여 시뮬레이션 하였다. 적응 OFDM 시스템에 채널 추정 알고리즘을 적용하고 멀티미디어 무선통신 다중경로 페이딩 채널환경에서 시스템에 미치는 영향을 분석하고 추정된 결과를 이용하여 적응 등화기를 적용한 적응 OFDM 시스템의 성능을 BER을 통하여 분석하였다. 분석결과, 채널상태에 따라 가변을 취하는 적응변조 OFDM 시스템의 경우 일반적인 시스템에 비해 (BER=$10^{-1}$)를 기준으로 약 7dB 성능의 이득이 있음을 확인하였다. 따라서 고속 멀티미디어 무선통신 채널환경에서 효율적인 전송을 위해 제안한 적응 시스템이 효율적임을 확인 하였다.
본 논문에서 제안한 적응형 탐색 채널추정 알고리듬은 간섭신호와 유사한 기준신호를 정하기 위해 LMS 알고리듬을 수행하기 전에 병렬의 컨볼루션 연산을 수행한다. 컨볼루션 연산을 통해 출력된 신호는 채널의 지연시간과 진폭특성을 가지고 있어 간섭신호와 유사한 특성을 가진다. 또한 LMS 알고리듬 수행에 있어서 탭 계수를 갱신할 때 사용하는 추정간격 값을 고정된 값이 아닌 기울기의 부호에 따라 가변적인 값을 갖도록 하였다. 제안된 알고리듬의 성능평가는 이동통신환경과 유사한 Jake's 모델의 Rayliegh 다중경로 채널환경에서 실험하였다. 모의실험결과 기존 LMS 알고리듬은 데이터 110개를 반복 수행함으로써 약 -40 dB의 제곱오차수렴을 보였고 제안한 적응형 탐색 채널추정 알고리듬은 데이터 120개를 반복 수행함으로써 약 -80 dB의 제곱오차수렴을 보였다. 데이터의 반복연산에 따른 수렴속도는 다소 증가하였으나 오차정확도는 약 40 dB의 우수한 개선특성을 보였다.
본 연구에서는 최소 자승 에러 최소화(MMSE: Minimum Mean Square Error) 선형 적응 등화기를 이용하여 실내 무선 광대역 고속 신호전송 특성 개선의 기초연구로서, 먼저 16-QAM 시스템에 채용할 경우의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통새 분석하였으며, 또한 실제적으로 실내 비가시거리 조건에서 원형편파 안테나를 이용하여 측정한 광대역 신호에도 적용하여 광대역 무선채널 특성 개선을 시도하였다. 그 결과 MMSE 등화기를 채용한 경우가 등화기를 채용하지 않은 통산의 16-QAM에 비해 $10^{-2}$를 기준으로 약 6dB, $10^{-3}$을 기준으로 13dB 정도의 성능 개선을 가져왔으며, 실내 비가시거리 조건에서 측정한 광대역 신호에 적용결과 상당한 대역내 편차특성 개선이 있었으며, 또한, 편파 다이버시티 기법을 함께 접목함으로 보다 효과적으로 광대역 채널특성 및 페이딩을 개설할 수 있었다.
Blind equalization of transmission channel is important in communication areas and signal processing applications because it does not need training sequences, nor dose it require a priori channel information. In this paper, an adaptive blind MMSE channel equalization technique based on second-order statistics in investigated. We present an adaptive blind MMSE channel equalization using multichannel linear prediction error method for estimating cross-correlation vector. They can be implemented as RLS or LMS algorithms to recursively update the cross-correlation vector. Once cross-correlation vector is available, it can be used for MMSE channel equalization. Unlike many known subspace methods, our proposed algorithms do not require channel order estimation. Therefore, our algorithms are robust to channel order mismatch. Performance of our algorithms and comparisons with existing algorithms are shown for real measured digital microwave channel.
This paper presents an adaptive satellite communication systems to adapt channel environment. High performance coding and modulation techniques are applied to poor channel condition, otherwise, bandwidth efficient coding and modulation techniques are applied to good channel condition to obtain high transmission rate.
In this paper, an adaptive beamforming algorithm, based on the Minimum Mean Squared Error (MMSE) criterion, is devised fer adaptive antenna applied to an MC-CDMA system. A new method for updating the weight vector is derived. Computer simulations show that proposed algorithm is capable of rejecting co-channel interference that affects the MC-CDMA system. Thus, the BER performance of the MC-CDMA system is improved compared with that of the MC-CDMA system without using adaptive antenna and that of the DS-CDMA system with adaptive antenna in multi-path Ricean fading channel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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