본 논문에서는 수중 통신 환경에서의 Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) 시스템과 지상에서의 일반적인 OFDM 시스템과의 차이점을 분석하고, 실제 측정된 채널 데이터를 사용한 수중 채널 모델을 기반으로 OFDM 파라미터들을 설정하였다. 또한, 선형 보간법을 이용한 least square (LS) 채널 추정기법을 이용하여 채널의 상태 정보를 획득하였다. Alamouti code를 이용한 space-time block code (STBC) 및 space-frequency blcok code (SFBC)를 적용하여 그 성능을 평가 및 분석 하였으며, 동시에 $1{\times}2$maximum ratio combining (MRC)을 적용하여 성능을 비교 분석 한 결과, SFBC의 경우 수중 채널의 심각한 주파수 선택적 특성으로 인하여 유효한 BER 특성을 보이지 못하였으나, STBC의 경우 4-column 파일럿 구조를 적용하였을 때, SISO 시스템과 비교하여 약 7dB 정도의 향상된 성능을 나타내고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 수중 통신 환경에서의 Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) 시스템과 지상에서의 일반적인 OFDM 시스템과의 차이점을 분석하고, 실제 측정된 채널 데이터를 사용한 수중 채널 모델을 기반으로 OFDM 파라미터들을 설정하였다. 또한, 선형 보간법을 이용한 least square (LS) 채널 추정기법을 이용하여 채널의 상태 정보를 획득하였다. Alamouti code를 이용한 space-time block code (STBC) 및 space-frequency blcok code (SFBC)를 적용하여 그 성능을 평가 및 분석 하였으며, 동시에 $1{\times}2$ maximum ratio combining (MRC)을 적용하여 성능을 비교 분석 한 결과, SFBC의 경우 수중 채널의 심각한 주파수 선택적 특성으로 인하여 유효한 BER 특성을 보이지 못하였으나, STBC의 경우 4-column 파일럿 구조를 적용하였을 때, SISO 시스템과 비교하여 약 7dB 정도의 향상된 성능을 나타내고 있음을 확인하였다.
In this paper, we first analyze the differences of underwater acoustic (UWA) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems and conventional terrestrial OFDM system, and give a simple introduction of the backgrounds. By considering the real UWA channel environments, the measured channel d...
In this paper, we first analyze the differences of underwater acoustic (UWA) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems and conventional terrestrial OFDM system, and give a simple introduction of the backgrounds. By considering the real UWA channel environments, the measured channel data is used to generate the UWA channel model and calculate the relative parameters for underwater OFDM systems. Practical least square (LS) based channel estimation with linear interpolation are adopted to obtain the channel state information (CSI) at receiver side. As multi-input multi-output (MIMO) processing techniques, Alamouti code is implemented and evaluated to perform for space time block coding (STBC) and space frequency block coding (SFBC) for UWA OFDM systems with the MIMO configuration of $2{\times}1$, at the same time, $1{\times}2$ maximum ratio combining (MRC) is performed for the purpose of comparison. The simulation results show that, with perfect channel estimation, SFBC failed to work duo to the serious frequency selectivity of UWA channel environments. When the practical channel estimation is applied, in the case of STBC, the proposed 4-column pilot pattern gives better performance about 7dB than SISO system.
In this paper, we first analyze the differences of underwater acoustic (UWA) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems and conventional terrestrial OFDM system, and give a simple introduction of the backgrounds. By considering the real UWA channel environments, the measured channel data is used to generate the UWA channel model and calculate the relative parameters for underwater OFDM systems. Practical least square (LS) based channel estimation with linear interpolation are adopted to obtain the channel state information (CSI) at receiver side. As multi-input multi-output (MIMO) processing techniques, Alamouti code is implemented and evaluated to perform for space time block coding (STBC) and space frequency block coding (SFBC) for UWA OFDM systems with the MIMO configuration of $2{\times}1$, at the same time, $1{\times}2$ maximum ratio combining (MRC) is performed for the purpose of comparison. The simulation results show that, with perfect channel estimation, SFBC failed to work duo to the serious frequency selectivity of UWA channel environments. When the practical channel estimation is applied, in the case of STBC, the proposed 4-column pilot pattern gives better performance about 7dB than SISO system.
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문제 정의
본 논문에서는 일반적인 OFDM 기법과 수중 통신 시스템에서의 OFDM 기법의 차이점에 대해 분석하였고, MIMO 기술을 적용함에 있어 나타날 수 있는 문제점들에 대해 논하였다. 또한, 수중 통신 시스템에 SFBC 및 STBC와 같은 전송 다이버시티 기법과 MRC 기법을 적용한 후, 측정 채널데이터를 사용하여 모델링한 수중 채널 모델을 이용하여 MIMO-OFDM 시스템의 성능을 평가 및 분석하였다.
이에 따라 본 논문에서는 일반적인 OFDM 시스템과 수중 통신 환경에 적합한 OFDM 시스템의 차이점에 대해 분석하고, 수중 통신 시스템에 MIMO-OFDM 기술을 적용할 때 나타날 수있는 문제점들에 대해 논의한다. 또한, 수중 통신 시스템에 전송 다이버시티 기법과 MRC 기법을 적용하였을 경우의 MIMO-OFDM 시스템 성능을 평가 및 분석한다.
가설 설정
그림 7은 지상의 1-path Rayleigh 페이딩 환경에서의 SISO-OFDM 시스템과 수중 채널 환경에서의 SISO-OFDM 성능을 비교한 결과로써, 완벽한 채널 추정을 가정하였고, zero-forcing (ZF) 등화기법을 사용하였다. 일반적인 지상에서의 OFDM 시스템의 경우 높은 Eb/N0 범위에서 단일 경로 Rayleigh 페이딩의 이론적인 성능과 비교하여 1dB내의 성능 차이가 발생하는데, 이는 guard interval 사용으로 인해 전력 손실이 다소 발생하기 때문이다.
제안 방법
그림 9는 LS 채널 추정 기법을 이용하여 추정된 채널값들을 바탕으로, 두 가지 제안된 파일럿 구조를 갖는 2×1 STBC와 1×2 MRC를 적용한 MIMO-OFDM 시스템의 BER 성능을 나타내고 있는 결과이다. SISO 및 MRC의 경우 그림 4에 나타난 3GPP LTE 상향링크에서 사용되는 파일럿 구조를 적용하였고, STBC 2-column의 경우 Ⅲ장 그림 5의 파일럿 구조, STBC 4-column의 경우 그림 6의 파일럿 구조를 적용하였다.
본 논문에서는 일반적인 OFDM 기법과 수중 통신 시스템에서의 OFDM 기법의 차이점에 대해 분석하였고, MIMO 기술을 적용함에 있어 나타날 수 있는 문제점들에 대해 논하였다. 또한, 수중 통신 시스템에 SFBC 및 STBC와 같은 전송 다이버시티 기법과 MRC 기법을 적용한 후, 측정 채널데이터를 사용하여 모델링한 수중 채널 모델을 이용하여 MIMO-OFDM 시스템의 성능을 평가 및 분석하였다.
이에 따라 본 논문에서는 일반적인 OFDM 시스템과 수중 통신 환경에 적합한 OFDM 시스템의 차이점에 대해 분석하고, 수중 통신 시스템에 MIMO-OFDM 기술을 적용할 때 나타날 수있는 문제점들에 대해 논의한다. 또한, 수중 통신 시스템에 전송 다이버시티 기법과 MRC 기법을 적용하였을 경우의 MIMO-OFDM 시스템 성능을 평가 및 분석한다.
그림 1은 space-time/frequency block coding 기법을 적용한 수중 OFDM 시스템의 블록 다이어그램이고, 그림 2는 MRC 기법을 적용한 수중 OFDM 시스템의 블록 다이어그램이다. 본 논문에서는 수중 통신 시스템에 Alamouti code를 이용한 STC 및 SFC와 같은 전송 다이버시티 기술을 적용하였을 경우와 수신 combining 기술로 MRC 기법을 적용하였을 경우의 성능을 비교 분석한다.
이번 장에서는 일반적인 Rayleigh 페이딩 환경에서의 SISO-OFDM 시스템 성능과 수중 채널 모델에서의 SISO-OFDM 시스템의 성능을 비교하고, 수중 통신 환경을 위하여 제안된 MIMO-OFDM 시스템의 성능을 평가 및 분석한다.
일반적으로 guard interval은 τmax이상, τrms의 2배에서 4배 정도로 설정하는데, 수중 통신 시스템의 경우 일반적으로 고차 변조기법을 사용하지 않으며, guard interval로 인한 전력 손실을 최소화하기 위하여, 본 논문에서는 6ms로 설정하였다.
수중 채널은 매우 복잡한 환경을 가지고 있으며, 도플러 확산 및 지연 확산등의 영향으로 채널 변화가 빠르기 때문에 우수한 채널 보상 기술이 필수적이다. 파일럿과 같은 참조 신호들은 채널 추정 및 등화를 위해 사용되는데, 본 논문에서는 단일 안테나 시스템의 경우, 그림 4와 같은 3GPP LTE 상향 링크 시스템에서 사용하고 있는 파일럿 구조를 초기 성능 분석을 위하여 사용하며, 다중 안테나 시스템의 경우를 위해서는 새로운 파일럿 구조를 제안한다.
한편, 채널 추정의 경우 간단하며, 연산복잡도가 낮은 LS 채널 추정 기법을 이용하여 채널의 상태정보를 획득하였다. 시뮬레이션 결과 SFBC의 경우, 완벽한 채널 추정 환경에서도 수중 채널의 심각한 주파수 선택적 특성으로 인하여 유효한 BER 특성을 보이는데 실패하였고, LS 채널 추정기법을 이용한 환경에서 STBC의 경우 제안한 4-column 파일럿 구조 적용시, SISO 시스템의 경우와 비교하여, 약 7dB 정도 우수한 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있다.
대상 데이터
한편, 일반적으로 통신 시스템은 중심 주파수 대비 얼마나 많은 대역폭을 사용는가에 따라 협대역 시스템, 광대역시스템, 초광대역 시스템으로 분류할 수 있으며, 이에 대한 정의를 표 5에 나타내었다. 본 논문의 경우 중심 주파수 25kHz, 대역폭 10kHz를 사용함으로써 중심 주파수 대비 시스템 대역폭이 0.4로 초광대역 시스템으로 정의할 수 있다.
이론/모형
수중 채널 환경은 지상 무선 채널 환경과 비교하여 매우 열악하기 때문에, 일반적인 지상 무선통신 시스템의 채널 모델은 수중 통신 채널 모델로서 사용하기에 적합하지않다. 따라서, 본 논문에서의 수중채널 모델은 천해역에서 측정한 데이터를 이용하였으며, 수중 채널 모델의 각 경로는 Rayleigh 페이딩을 적용하였다. 그림 3은 수심 20m에서, 25kHz의 반송 주파수를 사용한 경우의 기저대역 채널 응답으로써, 6개의 정점들이 주요 채널 응답으로 나타나고 있음을 확인할 수 있으며, 이러한 채널의 지연 특성을 표 3에 정리하였다.
성능/효과
그림 8은 완벽한 채널 추정을 가정하고 있는 상황에서 SISO-OFDM 시스템의 경우와 2×1 SFBC/STBC 및 1×2 MRC 기술을 적용한 MIMO-OFDM 시스템의 BER 성능을 비교한 결과이다. MRC 기법을 적용하였을 때 가장 좋은 성능을 나타내고 있으며, STBC 기법과 비교하여 약 3dB 정도 성능이 우수한 것을 볼 수 있다. 또한, MRC와 STBC 기법을 적용하였을 경우 SISO-OFDM의 경우 보다 좋은 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있다.
그러나, SFBC 기법의 경우 유효한 BER 특성을 관찰할 수 없는데, 이는 Alamouti code가 효율적으로 동작하기 위해서는 인코딩된 연속적인 두 심볼의 채널 상황이 유사해야 하지만, 수중 채널 환경의 경우 심각한 주파수 선택적 페이딩으로 인한 급격한 채널 상태 변화로 인하여 SFBC의 경우 유효한 BER 특성을 보이지 못하는 것으로 분석된다.
MRC 기법을 적용하였을 때 가장 좋은 성능을 나타내고 있으며, STBC 기법과 비교하여 약 3dB 정도 성능이 우수한 것을 볼 수 있다. 또한, MRC와 STBC 기법을 적용하였을 경우 SISO-OFDM의 경우 보다 좋은 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있다.
일반적인 지상에서의 OFDM 시스템의 경우 높은 Eb/N0 범위에서 단일 경로 Rayleigh 페이딩의 이론적인 성능과 비교하여 1dB내의 성능 차이가 발생하는데, 이는 guard interval 사용으로 인해 전력 손실이 다소 발생하기 때문이다. 수중 채널 환경에서의 SISO-OFDM의 경우 열악한 채널 환경으로 인하여 BER 성능이 전체적으로 약 5dB 정도 열화 되는 것을 확인할 수 있다.
한편, 채널 추정의 경우 간단하며, 연산복잡도가 낮은 LS 채널 추정 기법을 이용하여 채널의 상태정보를 획득하였다. 시뮬레이션 결과 SFBC의 경우, 완벽한 채널 추정 환경에서도 수중 채널의 심각한 주파수 선택적 특성으로 인하여 유효한 BER 특성을 보이는데 실패하였고, LS 채널 추정기법을 이용한 환경에서 STBC의 경우 제안한 4-column 파일럿 구조 적용시, SISO 시스템의 경우와 비교하여, 약 7dB 정도 우수한 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있다.
STBC 2-column의 경우 15dB 이후부터 error floor가 발생하고 있는데, 심각한 주파수 선택적 페이딩으로 인해 정확한 채널 추정이 이루어지지 못해 발생하는 것으로 분석된다. 한편, 상대적으로 파일럿 개수가 많은 STBC 4-column의 경우 MRC의 경우와 비교하여, 약 2dB 정도 열화된 성능을 나타내고 있으며, SISO 시스템의 경우와 비교하여, 약 7dB 정도 우수한 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
수중 통신 시스템에 MIMO 기술의 적용이 필수적인 이유는?
이러한 열악한 수중 채널 환경에서 높은 신뢰성과 고속의 통신을 실현하기 위한 방법으로, 각 송·수신단에 존재하는 다수의 안테나에 의해 시간 및 공간, 주파수 차원으로 부가정보를 보내는 다이버시티 기법과 수신 combining 기술을 이용할 수 있다. 수중 통신 시스템에 Multi-Input Multi-Output (MIMO) 기술을 적용함으로써 매우 열악하고 제한적인 주파수 대역폭을 가진 수중 채널 환경 하에서, 주파수 효율을 증가시키고 강건한 수중 통신 시스템을 구성할 수 있기 때문에 MIMO 기술의 적용은 필수적이다.
수중 통신에서 신뢰성이 높고, 전송 속도가 빠른 통신 시스템의 구현이 어려운 이유는?
한편, 수중 통신은 대역이 제한되어 있고, 음파가 해저 및 해수면 등으로부터 반사 및 산란이 심하기 때문에 신뢰성이 높고, 전송 속도가 빠른 통신 시스템의 구현이 어렵다. 이러한 열악한 수중 채널 환경에서 높은 신뢰성과 고속의 통신을 실현하기 위한 방법으로, 각 송·수신단에 존재하는 다수의 안테나에 의해 시간 및 공간, 주파수 차원으로 부가정보를 보내는 다이버시티 기법과 수신 combining 기술을 이용할 수 있다.
수중 OFDM 시스템의 경우, guard interval로 zero prefix를 사용하는 이유는?
일반적인 OFDM 시스템은 부반송파 간 직교성을 유지하기 위해 guard interval로 cyclic prefix를 사용하고 있다. 그러나 수중 채널의 경우 긴 지연 확산으로 인하여 prefix의 길이가 길어져 전송 효율이 크게 감소하게 되므로, 수중 OFDM 시스템의 경우 주파수 및 에너지 효율을 높이기 위하여 cyclic prefix 대신 zero prefix를 사용한다 [3].
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