이동통신이 발전해 감으로써 사용자들은 점점 더 높은 데이터율과 신뢰성이 높은 통신 시스템을 요구하고 있다. 최근에는 이러한 사용자 요구에 부합하기 위해 MIMO(Multiple Input Multiple Out)와 OFDM(Orthogonal Frequency Division multiplexing)의 장점을 모두 활용하는 MIMO-OFDM에 기반을 둔 시스템 개발이 활발히 이루어지고 있다. 또한, 빠른 무선 채널 환경에 대응하여 높은 전송률 및 양질의 데이터를 만족하기 위해서 채널 상태에 따라서 적응적으로 변조, 코딩, 부 반송 파수 및 파워 할당을 달리하는 시스템 등이 결합되고 있다. 이러한 피드백 기반 시스템은 얼마나 정확히 채널에 대한 상태 정보(CSI : Channel State Information)를 지연 없이 송신기에 전달하느냐에 따라서 시스템 전체 성능이 향상 될 수 있고 저하될 수 있다. 본 논문에서는 송 수신단에서 서로 알고 있는 프리앰블(Preamble)을 이용하여 채널 추정과정 없이 정확한 SNR (신호 대 잡음비: Signal to Noise Ratio) 추정이 가능한 알고리즘을 제안하고 기존의 프리앰블 기반 SNR 추정 알고리즘들과 여러 가지 평가방법을 통해 성능을 비교 분석하였다. 또한, IEEE 802.11n 시스템에서 각 알고리즘에 의해 추정된 SNR을 피드백 기반으로 AMC를 적용해보았다. 여러 채널에서 각 알고리즘의 성능을 분석 해 본 결과, 제안된 알고리즘 기반으로 AMC 기법을 적용하였을 때 모든 채널에 대해서 가장 높은 전송률을 보임을 확인하였다.
이동통신이 발전해 감으로써 사용자들은 점점 더 높은 데이터율과 신뢰성이 높은 통신 시스템을 요구하고 있다. 최근에는 이러한 사용자 요구에 부합하기 위해 MIMO(Multiple Input Multiple Out)와 OFDM(Orthogonal Frequency Division multiplexing)의 장점을 모두 활용하는 MIMO-OFDM에 기반을 둔 시스템 개발이 활발히 이루어지고 있다. 또한, 빠른 무선 채널 환경에 대응하여 높은 전송률 및 양질의 데이터를 만족하기 위해서 채널 상태에 따라서 적응적으로 변조, 코딩, 부 반송 파수 및 파워 할당을 달리하는 시스템 등이 결합되고 있다. 이러한 피드백 기반 시스템은 얼마나 정확히 채널에 대한 상태 정보(CSI : Channel State Information)를 지연 없이 송신기에 전달하느냐에 따라서 시스템 전체 성능이 향상 될 수 있고 저하될 수 있다. 본 논문에서는 송 수신단에서 서로 알고 있는 프리앰블(Preamble)을 이용하여 채널 추정과정 없이 정확한 SNR (신호 대 잡음비: Signal to Noise Ratio) 추정이 가능한 알고리즘을 제안하고 기존의 프리앰블 기반 SNR 추정 알고리즘들과 여러 가지 평가방법을 통해 성능을 비교 분석하였다. 또한, IEEE 802.11n 시스템에서 각 알고리즘에 의해 추정된 SNR을 피드백 기반으로 AMC를 적용해보았다. 여러 채널에서 각 알고리즘의 성능을 분석 해 본 결과, 제안된 알고리즘 기반으로 AMC 기법을 적용하였을 때 모든 채널에 대해서 가장 높은 전송률을 보임을 확인하였다.
The fast growing of the number of users requires the development of reliable communication systems able to provide higher data rates. In order to meet those requirements, techniques such as Multiple Input Multiple Out (MIMO) and Orthogonal Frequency Division multiplexing (OFDM) have been developed i...
The fast growing of the number of users requires the development of reliable communication systems able to provide higher data rates. In order to meet those requirements, techniques such as Multiple Input Multiple Out (MIMO) and Orthogonal Frequency Division multiplexing (OFDM) have been developed in the recent years. In order to combine the benefits of both techniques, the research activity is currently focused on MIMO-OFDM systems. In addition, for a fast wireless channel environment, the data rate and reliability can be optimized by setting the modulation and coding adaptively according to the channel conditions; and using sub-carrier frequency, and power allocation techniques. Depending on how accurate the feedback-based system obtain the channel state information (CSI) and feed it back to the transmitter without delay, the overall system performance would be poor or optimal. In this paper, we propose a Signal to Noise Ratio (SNR) estimation algorithm where the preamble is known for both sides of the transciever. Through simulations made over several channel environments, we prove that our proposed SNR estimation algorithm is more accurate compared with the traditional SNR estimation. Also, We applied AMC on several channel environments using the parameters of IEEE 802.11n, and compared the Throughput performance when using each of the different SNR Estimation Algorithms. The results obtained in the simulation confirm that the proposed algorithm produces the highest Throughput performance.
The fast growing of the number of users requires the development of reliable communication systems able to provide higher data rates. In order to meet those requirements, techniques such as Multiple Input Multiple Out (MIMO) and Orthogonal Frequency Division multiplexing (OFDM) have been developed in the recent years. In order to combine the benefits of both techniques, the research activity is currently focused on MIMO-OFDM systems. In addition, for a fast wireless channel environment, the data rate and reliability can be optimized by setting the modulation and coding adaptively according to the channel conditions; and using sub-carrier frequency, and power allocation techniques. Depending on how accurate the feedback-based system obtain the channel state information (CSI) and feed it back to the transmitter without delay, the overall system performance would be poor or optimal. In this paper, we propose a Signal to Noise Ratio (SNR) estimation algorithm where the preamble is known for both sides of the transciever. Through simulations made over several channel environments, we prove that our proposed SNR estimation algorithm is more accurate compared with the traditional SNR estimation. Also, We applied AMC on several channel environments using the parameters of IEEE 802.11n, and compared the Throughput performance when using each of the different SNR Estimation Algorithms. The results obtained in the simulation confirm that the proposed algorithm produces the highest Throughput performance.
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문제 정의
본 논문에서는 프리앰블을 이용하여 기존의 채널 추정 과정 없이 SNR을 추정 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 신호 파워가 1인 BPSK 또는 QPSK 시퀀스로 이루어져 있으며, 2개의 동일한 연속된 OFDM 심볼 크기의 프리앰블을 사용하였다.
가설 설정
그림 1에서 볼 수 있듯이 송신 신호는 프리앰블만을 고려하였으며 각각 2개의 송·수신 안테나를 사용하는 MIMO-OFDM 시스템으로 구성 하였다. SNR 추정은 FFT(Fast Fourier transform)이후의 주파수 영역에서 수행이 되며, 수신신호의 타이밍 동기는 완벽하다고 가정하였다.
Ts는 OFDM 심볼 크기의 프리앰블 시간을 나타내며 L은 채널 경로 수를 나타낸다. 본 논문에서는 채널의 크기가 프레임시간 동안 일정하다고 가정한다. 따라서 SNR 추정 시 채널의 시간은 고려하지 않으며 Hi, j(n)으로 간략화 한다.
제안 방법
그림 1에서 볼 수 있듯이 송신 신호는 프리앰블만을 고려하였으며 각각 2개의 송·수신 안테나를 사용하는 MIMO-OFDM 시스템으로 구성 하였다.
또한, IEEE 802.11n 2×2 MIMO-OFDM 시스템에서 각각의 SNR 추정 알고리즘에 의해 추정된 SNR 값을 피드백으로 AMC 기법을 적용하였을 때 전송률 성능을 비교 분석해본다.
이번 절에서는 IEEE 802.11n 시스템에 AMC 기법을 적용해보고 전송률 성능을 분석해 본다. 채널에 대한 피드백 정보는 각 알고리즘에 의해 추정된다.
본 논문에서는 프리앰블을 이용하여 기존의 채널 추정 과정 없이 SNR을 추정 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 신호 파워가 1인 BPSK 또는 QPSK 시퀀스로 이루어져 있으며, 2개의 동일한 연속된 OFDM 심볼 크기의 프리앰블을 사용하였다. SNR 추정 과정은 두 수신 프리앰블의 차의 절대값의 제곱으로써 추정이 되고, 최종적으로 송신 파워 1에서 상대적인 잡음 파워의 변화를 통해 구해졌다.
제안하고 있는 SNR 추정 알고리즘은 채널 추정이 요구되어 연산과정이 복잡해짐에 따라 피드백 지연이 큰 기존의 알고리즘을 개선하기위해 송․수신단 모두 알고 있는 프리앰블(Preamble)을 이용하며, 채널 추정 과정 없이 정확한 SNR 추정이 가능한 알고리즘이다. 본 논문은 다음과 같이 구성되어 있다.
, N-1의 부반송파 인덱스를 나타낸다. 프리앰블 전송 시 보호구간을 위해 CP(Cyclic Prefix)를 이용하였으며 크기는 전체 부반송파 수 N에서 N/4샘플만큼 사용하였다.
대상 데이터
즉, FFT 이후 신호 파워 추정은 신호가 나타나는 Q 간격마다 이루어지고 노이즈 파워의 추정은 Null 캐리어부분에서 이루어지게 된다. 본 논문에서는 N = 64크기를 가지는 2개의 동일한 프리앰블을 사용하였으며, 동일한 시스템 환경에서 성능 분석을 위해 Milan의 경우 N = 128, Q = 2로 적용하였다.
11n MIMO-OFDM 기반으로 구성 하였다. 채널 환경은 채널 상태 변화가 거의 없는 레일리 평탄 페이딩 채널, 최대 지연 샘플이 CP 길이 보다 작은 레일리 선택적 페이딩 채널 A 그리고 CP 보다 최대 지연 샘플이 큰 레일리 선택적 페이딩 채널 B로 구성하여 실험 하였다.
데이터처리
성능 평가 방법은 실제 SNR 값에서 각 알고리즘에 의해 추정된 SNR이 얼마나 가깝게 추정되어있는지 대략적으로 비교해 보고 자세한 성능 비교를 위해 식 (11)과 같이 NMSE(Nomalize Mean Square Error)를 통해 분석이 이루어졌다.
성능/효과
그림 5의 NMSE 성능결과를 통해 각 기법 간의 더 정확한 성능 차를 확인해 보면 새로운 알고리즘 및 Boumard 알고리즘의 경우 NMSE가 0에 가까운 결과가 나오는 것을 확인할 수 있으며 Milan, Ren 순으로 성능이 좋은 것을 확인할 수 있다. III.1에서 Boumard 알고리즘에 대한 설명에서 언급하였듯이 채널의 변화가 거의 없을 경우에 적합한 알고리즘임을 성능 결과를 통해 보여주고 있으며 새로운 SNR 추정 알고리즘 또한 Boumard 정도의 성능을 띄고 있음을 보여주고 있다.
그림 11에서 보이듯이 정확한 SNR 추정이 이루어진 제안된 알고리즘 및 Boumard의 경우 전송률이 전체적으로 Ren이나 Milan알고리즘의 전송률보다 높다는 것을 확인할 수 있다. 결론적으로 평탄 페이딩 채널에서 Ren이나 Milan 알고리즘에 비해 NMSE 성능이 좋은 제안 알고리즘 및 Boumard가 좋은 전송률의 결과를 보이는 것을 확인할 수 있다. 그림 12는 레일리 선택적 페이딩 채널 A에서 표 3에 해당하는 각 MCS 레벨들의 전송률 성능을 나타내고 있으며, 다중경로 채널 영향으로 평탄 페이딩 채널에서의 전송률 보다 상대적으로 더 높은 SNR 지점에서 최대 전송률을 만족하는 것을 확인할 수 있다.
에서 레일리 평탄 페이딩 채널에서 각 기법에 의해 추정된 SNR 값과 실제 SNR 값을 대략적으로 비교 해보면, Ren 알고리즘의 경우 낮은 SNR 범위에서 다른 알고리즘보다 비교적 높은 SNR 추정 오류가 있으며 다른 알고리즘의 경우 실제 SNR과 거의 일치하고 있는 것을 볼 수 있다. 그림 5의 NMSE 성능결과를 통해 각 기법 간의 더 정확한 성능 차를 확인해 보면 새로운 알고리즘 및 Boumard 알고리즘의 경우 NMSE가 0에 가까운 결과가 나오는 것을 확인할 수 있으며 Milan, Ren 순으로 성능이 좋은 것을 확인할 수 있다. III.
모의 실험결과, 모든 채널에 대해서 제안된 알고리즘의 경우 가장 낮은 추정 에러를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 또한, IEEE 802.11n 시스템에서 각 알고리즘에 의해 추정된 SNR을 피드백 기반으로 AMC 기법을 적용해본 결과, 제안된 알고리즘을 적용한 AMC 기법이 가장 높은 전송률을 만족하는 것을 확인 할 수 있었다.
반면에 제안된 알고리즘 및 Ren, Milan 알고리즘은 대체적으로 SNR 추정이 잘 이루어지고 있으며 MCS 5에 해당하는 최대 전송률을 만족하고 있다. 또한, 제안된 알고리즘은 Ren 이나 Milan 알고리즘 보다 낮은 SNR 추정 오류율 갖기 때문에 평균적으로 가장 좋은 전송률을 보이는 것을 확인할 수 있다.
11n 시스템을 고려하였다. 모의 실험결과, 모든 채널에 대해서 제안된 알고리즘의 경우 가장 낮은 추정 에러를 보이는 것을 확인할 수 있었다. 또한, IEEE 802.
반면에 제안된 알고리즘 및 Ren, Milan 알고리즘은 대체적으로 SNR 추정이 잘 이루어지고 있으며 MCS 5에 해당하는 최대 전송률을 만족하고 있다. 또한, 제안된 알고리즘은 Ren 이나 Milan 알고리즘 보다 낮은 SNR 추정 오류율 갖기 때문에 평균적으로 가장 좋은 전송률을 보이는 것을 확인할 수 있다.
3으로 일정하게 유지되는 것을 확인할 수 있다. 새로운 알고리즘의 경우 추정 오류가 거의 0으로 다중 경로에 의한 주파수 선택적 영향 없이 실제 SNR과 가장 가깝게 추정할 수 있는 것을 확인 할 수 있다. 그림 8과 9는 4개의 다중 경로를 가지고 채널 최대 지연이 CP 보다 큰 레일리 선택적 페이딩 채널 B에서의 성능 결과들로 채널 A보다 더 열악한 환경에서 성능 분석이 이루어 졌다.
그림 8에서 Boumard의 경우 SNR이 증가할수록 실제 SNR 값을 전혀 추정하지 못하고 있는 것을 볼 수 있다. 제안된 알고리즘 및 Milan, Ren 알고리즘의 경우 약 26dB 까지는 실제 SNR 값에 가깝게 추정할 수 있는 것을 볼 수 있고 그중 제안된 알고리즘은 NMSE 측면에서 더 낮 은 추정 오류를 갖는 것을 확인할 수 있다. 그림 9에서 결국 제안된 알고리즘의 경우 주파수 선택적 특성의 영향으로 인해 성능 열화를 보이고 있지만 모든 채널에 대해서 다른 기법들보다 좋은 성능 보여 준다.
후속연구
본 절에서는 기존의 SNR 추정 알고리즘 및 제안된 SNR 추정 알고리즘의 성능 분석이 이루어질 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
무선 통신 환경에서 통신 신뢰도 및 전송률 증가를 위해 사용하는 기법들은 어떠한 특징을 가지는가?
무선 통신 환경에서 통신 신뢰도 및 전송률 증가를 위해 적응 변조 코딩 기법(AMC: Adaptive Modulation and Coding)[1], 적응적 부반송파 및 파워할당 등과 같은 기법들이 사용된다. 이러한 기법들은 채널상태에 대한 피드백 정보가 요구되며, CSI에 대한 피드백 정보는 수신 신호의 SNR 정보로부터 기반이 된다. 따라서 시스템 성능을 향상시키기 위해서는 채널의 상태 정보를 정확히 추정하고 낮은 복잡도를 갖는 SNR 추정기를 설계해야 되며 이와 관련된 많은 연구가 이루어지고 있다[2～7].
Boumard 알고리즘은 어떠한 가정하에 SNR 추정이 이루어지는가?
Boumard 알고리즘은 2×2 MIMO-OFDM 시스템에서 인접한 부반송파 간의 채널 변화가 거의 없다는 가정하에 SNR 추정이 이루어지고 두 개의 동일하고 연속된 프리앰블 심볼을 이용한다[5].
본 논문에서 제안하는 SNR 추정 알고리즘이란?
제안하고 있는 SNR 추정 알고리즘은 채널 추정이 요구되어 연산과정이 복잡해짐에 따라 피드백 지연이 큰 기존의 알고리즘을 개선하기위해 송․수신단 모두 알고 있는 프리앰블(Preamble)을 이용하며, 채널 추정 과정 없이 정확한 SNR 추정이 가능한 알고리즘이다. 본 논문은 다음과 같이 구성되어 있다.
참고문헌 (7)
T. Keller and L. Hanzo, "Adaptive Multicarrier Modulation: A Convenient Framework for Time-Frequency Processing in Wireless Communications," Proc. IEEE, vol. 88, pp. 611-640, May 2000.
David R. Pauluzzi, NCBeaulieu, "A comparison of SNR Estimation Techniques for the AWGN Channel," IEEE Tpns. Commun., Vol.48, pp1681-1691, October 2000.
H. Xu, G. Wei, and J. Zhu, "Novel SNR estimation algorithm for OFDM," pp. 3068-071, Proc. IEEE VTC, Vol. 5, June 2005.
F. Jiao, G. Ren and Z. Zhang, "New Noise Variance and Post Detection SNR Estimation Method for MIMO OFDM Systems," pp. 179-182, Proc. IEEE Conf. ICCT, Nov. 2008.
S. Boumard, "Novel noise variance and SNR estimation algorithm for wireless MIMO OFDM systems," in Proc. IEEE Global Telecommunications Conf. (Globecom), vol. 3, pp. 1330-1334, Dec. 2003.
G. Ren, H. Zhang and Y. Chang, "SNR estimation algorithm based on the preamble for OFDM systems in frequency selective channels," IEEE Trans. Commun., Vol. 57, No. 8, pp. 2230-2234, Aug. 2009.
M. Zivkovic and R. Mathar, "preamble-based SNR estimation in frequency selective channels for wireless OFDM systems," pp. 1-5, Proc. of IEEE VTC Spring, 2009.
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