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문제 정의
- 하지만, 정량적인 분석이 이루어지지 않아 실제적인 비교가 불가능 하였다. 따라서 본 연구는 플리커의 주파수 효과를 주파수 스펙 트럼의 분석을 통해 정량적 분석을 수행하였다. 플리커는 상대적으로 고주파보다는 사람이 인지할 수 있는 저주파 스펙트럼에 크게 영향을 받으므로[10], 해당 목적을 위해 각 변조 방식에 대해 저주파 스펙트럼을 비교하였다.
- 본 연구에서는 가시광 통신에서의 플리커의 동적 특성을 규명하기 위해 다양한 이진 변조의 전력 스펙트럼 밀도를 계산하고 저주파 성분과 직류 성분의 비를 비교하였다. 비교의 결과로부터 신호의 레벨에 대한 직접 제어 및 인터리빙 등의 신호 처리가 플리커 완화에 도움이 됨을 수식적으로 확인하였다.
- 본 절에서는 가시광 통신의 다양한 종류의 이진 변조 방식에 대한 전력 스펙트럼 밀도에 대한 수식 표현을 구하도록 한다. 기본적으로 모든 방식은 구형파의 광 펄스로 변조되어 있다고 가정한다.
가설 설정
- 본 절에서는 가시광 통신의 다양한 종류의 이진 변조 방식에 대한 전력 스펙트럼 밀도에 대한 수식 표현을 구하도록 한다. 기본적으로 모든 방식은 구형파의 광 펄스로 변조되어 있다고 가정한다. 디밍 목표(dimming target)를 d라고 하면, 디밍 조건에 의해 전체 정보 신호의 평균 진폭이 d와 같아져야 한다.
- 수식적인 분석을 위해, ON 레벨과 OFF 레벨의 두 레벨을 갖는 이진 심볼 n개로 구성된 M개의 다른 수열들이 있고, 이 M개의 수열들이 랜덤한 순서로 순차적으로 연결(concatenate)되어있다고 가정한다. 일반적인 정상 과정(stationary process)의 전력 스펙트럼 밀도의 계산에 비해 주기가 n인 수열들에 대한 전력 스펙트럼 밀도의 계산은 상당히 복잡하기 때문에 이를 달성하기 위해 등가 위상 평균 과정(equivalent phase-averaged process)[11]을 이용한다.
- 플리커는 상대적으로 고주파보다는 사람이 인지할 수 있는 저주파 스펙트럼에 크게 영향을 받으므로[10], 해당 목적을 위해 각 변조 방식에 대해 저주파 스펙트럼을 비교하였다. 이를 위해 각 정보 심볼을 디밍 조건에서의 확률 과정(random process)으로 가정하고 이에 대한 전력 스펙트럼 밀도(power spectral density)를 수식적으로 계산하였다. 그리고 개별 변조 방식에 대해 저주파 성분의 전력 기여도를 직접 비교하였다.
- TM이 끝 성분에 OFF 레벨을 모으는 것에 반해, RP 방법은 n개의 심볼로 이루어진 주기 내에서 중간에 OFF 레벨을 넣는 절차를 천공을 통해서 수행한다. 천공 패턴은 랜덤하게 주어진다고 가정한다. 이 방법은 오류 정정 부호와 같이 사용되어 임의의 디밍 목표를 달성하는 가시광 통신을 위한 전송 방법으로 적용되었다[13].
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