선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 이에 본 논문에서는 이러한 다중 경로 환경에서 원활한 통신과 함께 수신 신호의 성능을 향상시키기 위하여 낮은 SNR에서 우수한 성능을 보이는 반복 부호화 기법인 터보 부호, LDPC 부호에 대하여 분석하고, 수중 통신에 적합한 반복 부호를 성능 및 부호화 길이, 등화기 적용 가능성 등의 파라메타를 기반으로 수중통신에 적합한 채널 부호화 기법을 선택한다. 본 논문의 분석 결과를 토대로 수중 통신에 적합한 채널 부호화 기법으로 터보 부호화 기법을 사용하여, 왜곡된 데이터를 보상하기 위한 기법인 결정궤환 등화기(DFE：Decision Feedback Equalizer)와의 결합을 통하여 터보 등화기[4]의 수중 통신 시스템에서의 적합성을 동해 연안의 실험에서 획득한 데이터를 통하여 검증하고 성능을 분석하였다.
제안 방법
- 따라서 본 논문에서는 터보부호와 LDPC 부호를 여러 파라메타를 이용하여 분석하였으며, 이는 표 1에 나타내었다.
- LDPC 코드는 sparse parity check matrix H(n-k)xn를 가지는 선형 블록 부호이다. 본 논문에서는 802.11n 규격에 제시된 패리티 검사 행렬을 사용하여 시스템적인 부호화 과정을 사용함으로서 저장 용량과 복잡도 문제를 해결하였다[8].
- 이에 본 논문에서는 이러한 다중 경로 환경에서 원활한 통신과 함께 수신 신호의 성능을 향상시키기 위하여 낮은 SNR에서 우수한 성능을 보이는 반복 부호화 기법인 터보 부호, LDPC 부호에 대하여 분석하고, 수중 통신에 적합한 반복 부호를 성능 및 부호화 길이, 등화기 적용 가능성 등의 파라메타를 기반으로 수중통신에 적합한 채널 부호화 기법을 선택한다. 본 논문의 분석 결과를 토대로 수중 통신에 적합한 채널 부호화 기법으로 터보 부호화 기법을 사용하여, 왜곡된 데이터를 보상하기 위한 기법인 결정궤환 등화기(DFE：Decision Feedback Equalizer)와의 결합을 통하여 터보 등화기[4]의 수중 통신 시스템에서의 적합성을 동해 연안의 실험에서 획득한 데이터를 통하여 검증하고 성능을 분석하였다.
- 기존의 터보 부호화기는 3개의 S1,S2,S3 메모리를 가지며 8-state로 구성되어 있다. 본논문에서 적용한 그림 1과 같은 터보 Pi 부호화기는 4개의 메모리를 가지며 16개의 state를 이용하여 각각의 상태가 가지는 해밍거리차이를 더 크게 만들어 오류 마루 현상을 제거할 수 있는 구조이다.
- 그림 6에는 실험 해역에서 측정한 채널 전달 특성을 나타낸 것으로 5분 동안 시간에 따른 변동 특성을 보이는 5개 정도의 dominant reflection들을 보여준다. 이 측정을 위해 약 4 kHz 대역폭을 갖는 0.25 sec 길이의 LFM 신호를 주기적으로 약 1200회 가량 송신하였다. 그림은 송수신된 LFM 신호의 상관관계를 이용하여 구한 것으로 다중경로에 따른 영향을 받는 것을 확인할 수 있습니다.
- 터보 등화기는 기존의 등화기보다 좋은 성능을 보이지만 원래 MAP(Maximum a Posteriori) 알고리즘을 사용하기 때문에 복잡도가 채널 길이 등에 대해 지수적으로 증가하는 단점이 있다. 이러한 이유로 인해 터보 등화기의 복잡도를 줄이기 위한 방법으로 MAP 등화기보다 복잡도가 적은 선형 등화기나 결정 궤환 등화기를 사용하는 방법이 있는데 본 논문에서는 결정 궤환 등화기를 갖는 터보 등화기를 고려하였다. 그림 3과 같은 시스템 모델을 고려하자.
- 따라서 수중통신의 패킷에서는 큰 사이즈의 블록길이를 요구하고 있지 않고 등화기와의 결합 편이성이 중요하기 때문에 터보 부호의 적용이 수중 통신에서는 효율적이라는 결론을 얻을 수 있다. 최적의 부호화 방식이 터보 부호라는 결론 하에 결정궤환 등화기와의 결합을 통한 터보 등화기를 이용하여 실측 자료를 토대로 시뮬레이션을 통한 성능을 분석하였다. 그 결과 터보 등화기의 반복 수행 과정을 통해 성능의 이득을 얻을 수 있었으며, 소프트 정보를 사용함으로써 정확도를 향상시킬 수 있었다.
- 터보 부호화 과정에서 입력 비트수(K)가 984 비트이기 때문에 부호화율이 1/3인 터보 부호에서 부호화된 비트수는 2952비트 이기 때문에 마지막 부분에 dummy 데이터를 삽입하였다. 터보 부호화 과정을 거친 후, 패킷 구성을 할 때, 패킷 내, 데이터 부분을 일정한 길이로 분할 할 때, preamble 부분에는 패킷 구성 시 패킷의 시작점을 알리는 LFM과 일정한 길이의 silence 구간, 동기를 획득하기 위해 sync 신호를 삽입하고 이는 128 심볼의 PN 코드를 삽입하였다. Preamble 데이터 부분에는 수중 통신의 다중 경로로 인한 위상 왜곡을 보상하기 위해 80 비트의 “11111.
- 본 논문에서는 표 2와 같이 데이터 속도는 1kbps, 중심 주파수는 16KHz, 샘플링 주파수는 6배인 96KHz를 적용하였다. 터보 부호화 방식은 앞 장에서 설명 하였듯이 K=984, N=2952 비트인 부호화 율 1/3을 적용하였으며, 변조 방식은 QPSK 변조 방식을 적용하였다.
- 해상 실험 환경을 분석하기 위하여 XBT(eXpendable Bathy Thermograph) 를 이용하여 음속 분포를 그림 4와 같이 측정하였다. 그림 4는 2011년 6월 강원도 동해시 인근해역에서 실험한 실측 데이터 이다.
대상 데이터
- 해상 실험 환경을 분석하기 위하여 XBT(eXpendable Bathy Thermograph) 를 이용하여 음속 분포를 그림 4와 같이 측정하였다. 그림 4는 2011년 6월 강원도 동해시 인근해역에서 실험한 실측 데이터 이다. 실험 해역의 수심은 약 200 m 였으며, 그림으로부터 실험 당시 수심 약 40~50 m까지 혼합층이 형성되어 있었으며, 그 아래는 거의 isovelocity 특성을 나타내었다.
- 본 논문에서는 수중통신에서 고려되어 지는 반복 기반의 채널 부호화 기법 중 최적의 부호화 기법을 선정하였다. LDPC 부호는 작은 사이즈(802.
- 본 논문에서는 표 2와 같이 데이터 속도는 1kbps, 중심 주파수는 16KHz, 샘플링 주파수는 6배인 96KHz를 적용하였다. 터보 부호화 방식은 앞 장에서 설명 하였듯이 K=984, N=2952 비트인 부호화 율 1/3을 적용하였으며, 변조 방식은 QPSK 변조 방식을 적용하였다.
- 송신기는 수심 100m에 위치하였으며, 수신기는 수심 약 200 m 해저 바닥 근처에 배치하였다. 수신 하이드로폰으로 Reson사의 TC-4032 모델을 사용하였고, 수신된 신호는 60kHz의 샘플링율을 갖고 데이터를 직접 저장하였다. 음원과 수신기 사이의 거리는 약 5 km 였으며, 그림 5에 해상실험 모식도를 나타내었다.
- 그림 7은 해상실험에서 실험하기 위한 패킷 구성도이다. 실험을 위해 원신호는 984 비트의 텍스트 신호를 이용하였다. 터보 부호화 과정에서 입력 비트수(K)가 984 비트이기 때문에 부호화율이 1/3인 터보 부호에서 부호화된 비트수는 2952비트 이기 때문에 마지막 부분에 dummy 데이터를 삽입하였다.
- 실험을 위해 원신호는 984 비트의 텍스트 신호를 이용하였다. 터보 부호화 과정에서 입력 비트수(K)가 984 비트이기 때문에 부호화율이 1/3인 터보 부호에서 부호화된 비트수는 2952비트 이기 때문에 마지막 부분에 dummy 데이터를 삽입하였다. 터보 부호화 과정을 거친 후, 패킷 구성을 할 때, 패킷 내, 데이터 부분을 일정한 길이로 분할 할 때, preamble 부분에는 패킷 구성 시 패킷의 시작점을 알리는 LFM과 일정한 길이의 silence 구간, 동기를 획득하기 위해 sync 신호를 삽입하고 이는 128 심볼의 PN 코드를 삽입하였다.
성능/효과
- 최적의 부호화 방식이 터보 부호라는 결론 하에 결정궤환 등화기와의 결합을 통한 터보 등화기를 이용하여 실측 자료를 토대로 시뮬레이션을 통한 성능을 분석하였다. 그 결과 터보 등화기의 반복 수행 과정을 통해 성능의 이득을 얻을 수 있었으며, 소프트 정보를 사용함으로써 정확도를 향상시킬 수 있었다. 또한 반복 횟수가 증가함에 따라 BER 성능의 차이는 감소함을 확인할 수 있었다.
- 그리고 3 dB 보다 낮은 값을 가질 때는 반복 횟수가 증가할수록 성능이 열화되는 것을 볼 수 있는데, 이 경우에는 수신 신호의 왜곡이 커서 터보등화기와 터보 복호기의 반복이 증가할수록 오류정정율을 벗어나 오류가 더욱 증가하기 때문이다. 따라서 본 논문에서의 실험환경에서는 터보 등화기의 반복횟수는 3회, Eb/No=3 dB 일 때부터 터보 등화기로 인한 성능이 증가하며, 수중에서의 통신을 위해서는 Eb/No=4 dB 일 때가 적합함을 알 수 있다. 본 논문에서 송수신 거리가 5Km일때 실제 환경에서의 성능 분석을 하였으며, 5Km 이상의 장거리 수중통신 환경에서는 정확한 채널 분석을 통하여 패킷 구조를 최적화 하여 터보 기반의 등화기 적용을 위한 여러 파라메타에 대한 연구가 필요할 것이다.
- 11n 규격)부터 큰사이즈(DVB-S2규격)DMF를 제공하고 있으며, 그림 2에서 알 수 있듯이, 큰 사이즈(19200 비트)에서는 LDPC 부호가 성능이 좋지만 작은 사이즈(1944 비트)에서는 오히려 터보 부호가 성능이 약간 좋음을 알 수 있다. 따라서 수중통신의 패킷에서는 큰 사이즈의 블록길이를 요구하고 있지 않고 등화기와의 결합 편이성이 중요하기 때문에 터보 부호의 적용이 수중 통신에서는 효율적이라는 결론을 얻을 수 있다.
- 그 결과 터보 등화기의 반복 수행 과정을 통해 성능의 이득을 얻을 수 있었으며, 소프트 정보를 사용함으로써 정확도를 향상시킬 수 있었다. 또한 반복 횟수가 증가함에 따라 BER 성능의 차이는 감소함을 확인할 수 있었다.
- 5 dB 성능이 향상되었다. 또한 터보 등화기의 반복이 2, 3 회로 늘어남에 따라 약 3.5 dB의 성능이 향상되었고, 3회 이상 반복하였을 때는 성능 향상이 크게 늘어나지 않기 때문에 복호 속도와 복잡도 면에서 보면 반복횟수는 3회가 적합함을 알 수 있다. 그리고 3 dB 보다 낮은 값을 가질 때는 반복 횟수가 증가할수록 성능이 열화되는 것을 볼 수 있는데, 이 경우에는 수신 신호의 왜곡이 커서 터보등화기와 터보 복호기의 반복이 증가할수록 오류정정율을 벗어나 오류가 더욱 증가하기 때문이다.
- 5 dB에서 만족할만한 성능이 나타났다. 이에 비해 본 논문에서 사용한 터보 등화기를 이용하여 반복 복호를 하였을 때는, 1회의 반복을 하였을 때에는 10-4을 기준으로 반복이 없는 등화기를 사용하였을 때 보다 1.5 dB 성능이 향상되었다. 또한 터보 등화기의 반복이 2, 3 회로 늘어남에 따라 약 3.
후속연구
- 따라서 본 논문에서의 실험환경에서는 터보 등화기의 반복횟수는 3회, Eb/No=3 dB 일 때부터 터보 등화기로 인한 성능이 증가하며, 수중에서의 통신을 위해서는 Eb/No=4 dB 일 때가 적합함을 알 수 있다. 본 논문에서 송수신 거리가 5Km일때 실제 환경에서의 성능 분석을 하였으며, 5Km 이상의 장거리 수중통신 환경에서는 정확한 채널 분석을 통하여 패킷 구조를 최적화 하여 터보 기반의 등화기 적용을 위한 여러 파라메타에 대한 연구가 필요할 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.