[논문]CDMA 환경에서의 적응 빔형성 알고리즘 개발

박재돈; 김제우; 윤기완

CDMA 환경에서의 적응 빔형성 알고리즘 개발
Adaptive Beamforming Algorithm in CDMA Environment 원문보기

박재돈 (한국정보통신대학원) , 김제우 (텔레시스테크놀로지(주)) , 윤기완 (한국정보통신대학원)

스마트안테나용 적응 빔형성 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 기울기 법에 근간했으며 신호에 대한 사전정보가 필요 없다. 그리고, 계산량이 기존의 알고리즘에 비해 급격히 줄어든 장점이 있다. 본 알고리즘은 그 계산량에 비해서 성능이 또한 매우 우수하다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 알고리즘을 검증했다.

We, for the first time, propose a novel adaptive beamforming algorithm for smart antenna. The algorithm requires neither spatial knowledge nor reference signal. The algorithm is based on gradient method and its merit is in the simplicity of calculation load while maintaining good performance. Computer simulations are presented to verify the performance.

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문제 정의

본 논문에서 실시간 이동통신에 이용 될 수 있는 스마트안테나용 적응빔형성 알고리즘을 제안했다. 제안 알고리즘의 계산량은 O(5N) 으로서, 기존 알고리즘에 비해 상당히 적은 계산량을 가진다.
본 논문에서는, 기준신호에 대한 사전 정보가 필요치 않고, 계산량이 기존 알고리즘에 비해 매우 간단하면서 성능도 우수한 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 계산량이 O(5N) 인데, 기존의 알고리즘은 ILSP 인 경우 O(KNd) 이고 MCGM 인 경우 0(3 N₂ + 12N)이다.
우선, Maximum Likelihood 방식에 근간한 ILSP 알고리즘을 살펴보자. 그 BER 특성은 매우 우수하다.

가설 설정

3. 새로운 신호가 수신되면 2반복 여기서 < > 안의 값은 계산량이다.

제안 방법

제안 알고리즘은 위 비용함수를 최소가 되도록 하는 최적의 가중치벡터를 반복적으로 구하는 알 고리즘이다. 위 함수를 최소화하기 위해서, 본 알 고리즘은 기울기법에 근간한 Steepest-Descent [9] 방식을 이용한다.

이론/모형

위 수식에서 일부 미분 상수는 무시되었다. 그리 고, 가중치 벡터는 다음 수식처럼 Steepest-Descent 방식을 이용해서 갱신된다.
제안 알고리즘은 위 비용함수를 최소가 되도록 하는 최적의 가중치벡터를 반복적으로 구하는 알 고리즘이다. 위 함수를 최소화하기 위해서, 본 알 고리즘은 기울기법에 근간한 Steepest-Descent [9] 방식을 이용한다. 그래디언트 값은 비용함수를 가 중치벡터로 미분해서 구한다.

성능/효과

본 논문에서 실시간 이동통신에 이용 될 수 있는 스마트안테나용 적응빔형성 알고리즘을 제안했다. 제안 알고리즘의 계산량은 O(5N) 으로서, 기존 알고리즘에 비해 상당히 적은 계산량을 가진다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서, 제안 알고리즘이 상당히 작은 계산량임에도 불구하고 기존 복잡한 알고리즘과 거의 비슷한 성능을 나타냄을 보였다.
제안 알고리즘의 계산량은 O(5N) 으로서, 기존 알고리즘에 비해 상당히 적은 계산량을 가진다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서, 제안 알고리즘이 상당히 작은 계산량임에도 불구하고 기존 복잡한 알고리즘과 거의 비슷한 성능을 나타냄을 보였다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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