본 논문에서는 음파가 다중 경로를 통하여 수신되는 경우 음파의 도달시간을 보다 정확하게 파악하기 위한 방법으로 웨이브렛 패킷을 기반으로 한 신호 처리 기법을 제안하였다. 그 식별 성능 분석을 위해 제안된 방법과 기존의 정합 필터 방법을 모의 실험하였고, 또한 실측 신호에 대해 적용하여 비교 및 분석하였다. 그 결과 제안된 웨이브렛 패킷 기반의 신호처리 방법이 정합 필터 방법을 적용한 경우보다 많은 도달 시간을 식별하였고, 기존의 정합 필터 방법으로 식별하기 어려운 다중경로 환경에서의 도달시간을 보다 효율적으로 추정할 수 있는 가능성을 확인하게 되었다.
본 논문은 다중 경로 다중입력 (Multiple-input multiple-output : MIMO) 채널에서 space alternating generalized expectation-maximization(SAGE) 알고리즘을 이용하여 채널 파라미터 추정 성능을 확인한다. 성능을 비교하기 위해 781 대역의 제주도 측정지역에서의 채널 파라미터로부터 시변 채널 환경 채널 파라미터 추정을 SAGE 알고리즘을 통해 추정하고 원본 데이터와 비교한다. 이를 통해 SAGE 알고리즘의 성능을 확인할 수 있으며 일반적인 파라미터 계산보다 SAGE 알고리즘을 통해 추정하는 것이 지연 확산(Delay Spread), 도래각 확산(Arrive of Angular Spread)이 적어 정확 측면에서 성능이 뛰어나고 안정적이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3470-3493
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2019
IEEE 802.11s-based infrastructure Wireless Mesh Networks (iWMNs) are envisaged as a promising solution to provide ubiquitous wireless Internet access. The limited network capacity is a problem mainly caused by the medium contention between mesh users and the mesh access points (MAPs), which gets worst when the mesh clients employ the Transmission Control Protocol (TCP). To mitigate this problem, we use wireless network coding (WNC) in the MAPs. The aim of this proposal is to take advantage of the network topology around the MAPs, to alleviate the contention and maximize the use of the network capacity. We evaluate WNC when is used in MAPs. We model the formation of coding opportunities and, using computer simulations, we evaluate the formation of such coding opportunities. The results show that as the users density grows, the coding opportunities increase up to 70%; however, at the same time, the coding delay increments significantly. In order to reduce such delay, we propose to adaptively adjust the time that a packet can wait to catch a coding opportunity in an MAP. We assess the performance of moving-average estimation methods to forecast this adaptive sojourn time. We show that using moving-average estimation methods can significantly decrease the coding delay since they consider the traffic density conditions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.3057-3075
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2020
End-to-end network delay plays an vital role in distributed services. This delay is used to measure QoS (Quality-of-Service). It would be beneficial to know all node-pair delay information, but unfortunately it is not feasible in practice because the use of active probing will cause a quadratic growth in overhead. Alternatively, using the measured network delay to estimate the unknown network delay is an economical method. In this paper, we adopt the state-of-the-art matrix completion technology to better estimate the network delay from limited measurements. Although the number of measurements required for an exact matrix completion is theoretically bounded, it is practically less helpful. Therefore, we propose an online adaptive sampling algorithm to measure network delay in which statistical leverage scores are used to select potential matrix elements. The basic principle behind is to sample the elements with larger leverage scores to keep the traits of important rows or columns in the matrix. The amount of samples is adaptively decided by a proposed stopping condition. Simulation results based on real delay matrix show that compared with the traditional sampling algorithm, our proposed sampling algorithm can provide better performance (smaller estimation error and less convergence pressure) at a lower cost (fewer samples and shorter processing time).
인터넷 망의 종단간 혼잡상태를 유추할 수 있는 가장 일반적인 방법은 RTT (Round Trip Time)값을 측정하는 것이며, 이 방법으로 망의 흔잡 정도를 측정할 수 있다. 그러나 RTT는 패킷의 왕복 시간만을 측정하기 때문에 패킷의 송수신시 순방향과 역방향에서 어느 정도의 혼잡과 전송지연이 발생하였는가는 알 수가 없다. 본 논문에서는 패킷이 전송될 때 순방향/역방향 전송 지연을 계산하여, 망의 흔잡 상태를 정확하게 유추할 수 있는 새로운 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘에서는 여러 RTT 값들 중에서 가장 작은 RTT 값을 기준으로 하여 기준이 되는 순방향/역방향 전송 시간을 결정하고, 이 값과 각 패킷이 전송될 때 측정된 전송 시간을 비교하여 순방향/역방향 전송 지연 시간을 계산한다. 본 연구에서는 NS-2에서의 시뮬레이션과 실제 네트워크 상에의 측정을 통하여 제안된 방법의 올바른 동작을 확인하였다.
두 개 센서에 도래하는 신호 간의 시간 지연을 추정 방법에는 여러 가지가 존재한다. 그중에서 두 센서에 입력되는 서로 다른 신호간의 상호 상관과 신호 백색화로부터 상대적인 지연을 추정하는 GCC-PHAT(Generalized Cross Correlation-Phase Transform) 방법은 안정적인 성능을 내는 전통적으로 유명한 방법이다. 본 논문에서는 GCC-PHAT의 연산 과정 중에서 주기성을 이용하여 잡음을 제거할 수 있는 부분을 파악하였다. 그리고 파악된 부분에 자기상관을 적용하였다. 제안한 방법을 기존의 방법과 비교하여, 백색 가우시안 신호원인 경우 신호 대 잡음비 0 dB 이상에서 평균 자승 추정 오차 5 dB ~ 15 dB까지의 향상이 있음을 보이고, 유색 신호원에서도 신호 대 잡음비 2 dB 이상에서 평균 자승 추정 오차가 성능 개선되어 15 dB까지의 성능 개선 효과가 있음을 보인다.
GPS의 이상 현상에 대한 대비 및 독자 항법 시스템을 구축하기 위해 유럽의 갈릴레오, 일본의 QZSS 등 세계선진각국의 GPS에 독립적인 위성항법시스템을 구축하고 있으며 GPS의 백업 용도로 지상항법 시스템인 Loran의 현대화 작업 등이 진행되고 있다. 국내에서도 독자항법에 대한필요성이 거론되었고 국내는 해상 및 국내 전 지역을 커버할 수 있는 신호 영역을 가진 DGPS신호의 대체항법 및 시각동기 인프라로서의 활용성에 대해 언급된 바 있다. GPS 보정 정보를 방송하는 DGPS 신호는 중파 대역으로 지표를 따라 전파되는 특성이 있다. 지표를 따라 전파되는 지표파는 지형의 전도율과 고도에 의해 전파의 전달시 추가지연(ASF)이 발생하고 이 추가지연은 항법 및 시각동기에 오차를 유발하게 된다. 지상항법시스템인 Loran은 중파를 이용하여 항법을 하고 있으며 DGPS 신호를 이용해 측위를 하기 위해서는 국내에 거의 연구사례가 없었으므로 유사 특성을 가진 중파를 이용한 Loran의 검증된 지연모델을 분석하고 이를 DGPS신호에 적용하는 것이 효율적일 것이다. 이에 본 논문에서는 중파의 검증된 지연모델을 분석하고 이를 국내 기술로 구현하여 DGPS 신호의 측위 가능성을 제안하고자 한다.
본 논문은 직교 주파수 분할 다중 반송파(OFDM, orthogonal frequency division multiplexing) 시스템의 다이버시티 효과를 향상시키는 순환 지연 다이버시티(CDD, cyclic delay diversity) 기법에서 최적의 순환 지연 값을 결정하는 방법을 제안한다. 순환 지연 다이버시티 기법에서는 순환 지연 값이 증가함에 따라 다이버시티 효과에 의한 SINR (signal to interference and noise ratio) 이득이 커지는 동시에 채널 추정 오류의 증가에 의한 SINR 손실도 커지는 상반 관계(trade-off)가 존재한다. 다이버시티 효과와 채널 추정 오류의 상반 관계가 존재할 때 제안된 방법을 통해 구한 최적의 순환 지연값을 순환 지연 다이버시티 기법에 적용하면, 목표로 하는 프레임 오류율(FER, frame error rate)을 만족시키기 위한 SINR을 최소화한다.
본 논문에서는 배열 안테나 기반의 MVDR (minimum variance distortionless response) 항 재밍 GPS (global positioning system) 수신기에서 안테나 경로 사이에 존재하는 이득, 위상, 지연 편차를 교정하기 위한 안테나 교정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다중 안테나 시스템에서 안테나 경로들 사이의 이득, 위상, 지연 편차를 추정하고 이를 보상한다. 경로 간 이득, 위상, 지연 편차를 정확히 추정하기 위해 좋은 상관 특성을 갖는 파일럿 신호가 사용된다. 교차 상관에 기반하여 지연 편차가 먼저 추정되며 이후에 이득과 위상 편차가 추정된다. 정밀한 지연 편차 추정 및 보상을 위해 보간기법을 사용하는데 이산 푸리에 변환 (DFT) 기반의 보간기법으로 계산 복잡도를 감소시킨다. 제안된 기법은 MATLAB을 이용한 컴퓨터 모의실험을 통해 검증한다. 모의실험 결과에 따르면 제안하는 기법을 적용하면 이득, 위상 시간 지연 편차를 각각 0.01 dB, 0.05 도, 0.5 ns 이내로 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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