[논문]수동형 시역전 기반의 음선 기반 블라인드 디컨볼루션 기법을 이용한 수중음향통신 성능 개선

오세현; 변기훈; 김재수

doi:10.7776/ask.2016.35.5.375

수동형 시역전 기반의 음선 기반 블라인드 디컨볼루션 기법을 이용한 수중음향통신 성능 개선
Performance improvement of underwater acoustic communication using ray-based blind deconvolution in passive time reversal mirror 원문보기

한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea, v.35 no.5, 2016년, pp.375 - 382

오세현 (한국해양대학교 해양과학기술전문대학원) , 변기훈 (한국해양대학교 해양과학기술전문대학원) , 김재수 (한국해양대학교 해양공학과)

초록
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본 논문은 음선 기반 블라인드 디컨볼루션 기법을 이용한 수동형 시역전의 통신성능 향상에 대한 결과를 제시한다. 기존의 수동형 시역전에서 복원되는 신호는 수신된 탐침신호의 정합필터를 통해 구해진다. 하지만 수신된 탐침신호는 각 데이터 프레임의 채널 시변동을 반영하지 못하므로 복원된 신호의 통신 성능은 저하된다. 본 연구에서는 음선 기반 블라인드 디컨볼루션 기법을 이용하여 각 데이터 프레임의 채널 시변동이 반영된 전달함수를 모두 추정하고, 추정된 전달함수를 이용하여 수동형 시역전을 수행한다. 해상실험 데이터로부터 제안한 기법이 기존의 수동형 시역전보다 향상된 통신성능 결과를 보여준다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents the results for the performance improvement of underwater communication in a passive time reversal mirror (PTRM) using ray-based blind deconvolution (RBD). In conventional PTRM, the signal to be recovered is found from matched-filtering the received probe signal. However, the communication performance is degraded because the time-varying impulse response for each data frame is not reflected in the received probe signal. In this study, the time-variant transfer function is estimated from each received data frame using RBD, and the estimated time-variant transfer function is then used to recover the data signal using PTRM. The results from the experimental data show that the suggested method improves the communication performance when comparing with the conventional PTRM.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 탐침 신호의 정합필터 결과를 이용하는 기존의 수동형 시역전과 RBD 기법을 통해 각데이터 프레임별로 추정된 전달함수를 이용하는 수동형 시역전의 통신성능을 비교하는 연구를 수행하였다. 전송 신호 패킷이 하나의 탐침 신호와 여러 개의 데이터 프레임으로 구성되는 경우, 수신된 탐침 신호의 정합필터 결과는 각 데이터 프레임의 채널 시변동을 반영하지 못한다.
002를 유지함으로써 성능이 향상되는 것을 보였다. 본 연구를 통해 RBD 기법을 기반으로 전달함수 추정 및 통신신호 복원에 대한 활용 가능성을 제시하였다.
본 절에서는 BER 산출을 통해 RBD 기법을 이용한 수동형 시역전 신호의 통신성능을 확인하고자 한다. RBD 기법을 이용한 수동형 시역전은 각 프레임별로 전달함수를 추정하고, 이를 이용하여 수동형 시역전을 수행한다.
본 절에서는 BER(Bit Error Rate) 산출을 통해 수동형 시역전 신호의 통신성능을 확인하고자 한다.

제안 방법

LFM 신호로부터 구해진 전달함수를 이용하여 총 40프레임 데이터 신호의 수동형 시역전을 수행하였으며, 최대 우도(Maximum Likelihood, ML) 함수 기반의 위상고정루프(Phase Locked Loop, PLL)를 적용하여 위상을 보정하였다.^[3,7]
통신용 데이터 신호는 총 40프레임으로 구성되며, 각 프레임은 중심주파수 6 kHz, 대역폭 4 kHz를 가지는 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)로 변조된 16개 프리앰블 심볼과 BPSK(Binary Phase Shift Keying)로 변조된 1632개 데이터 심볼로 구성된다. 또한 데이터 신호는 인접 심볼 간 간섭을 최소화하기 위하여 roll-off 인자가 0.25인 RRC(Root-Raised Cosine) 필터를 각각 변조와 복조 과정에서 정합필터로 사용하였다. 무음 구간의 길이는 50 ms, 한 데이터 프레임의 길이는 약 520 ms이다.
본 논문에서는 RBD 기법을 적용하여 각 데이터 프레임으로부터의 전달함수를 추정하고, 추정된 전달함수를 수동형 시역전에 적용하여 통신성능 분석을 수행하였다. 탐침 신호의 전달함수를 이용하는 기존의 수동형 시역전과 RBD 기법을 이용하여 각 데이터 프레임별로 추정된 전달함수를 이용한 수동형 시역전의 통신성능을 비교함으로써 제안한 기법의 성능을 검증한다.
5 m에 24개의 센서가 비 균등 간격으로 구성되고,^[7] 수신기의 채널당 수신 샘플링율은 65536 Hz이다. 송/수신기 사이의 거리는 약 470 m, 해역의 수심은 약 350 m이며, 당시의 음속은 XBT(eXpendable Bathy Thermograph)를 이용하여 측정을 수행하였다.
시역전 기술은 1970년대 가역성의 원리에 근거하여 광학분야에서 처음 도입되었고 이후 수중에 적용되었으며,[5,6] 국내· 외 수중음향통신 분야에서 자기 등화 기술로써 수동형 시역전 기술의 적용 연구 및 실험을 통한 검증을 수행하였다.
4와 같으며, 채널 임펄스 응답(Channel Impulse Response, CIR) 분석을 위한 탐침 신호와 통신용 데이터 신호로 구성된다. 탐침 신호는 주파수 대역 4 ~ 8 kHz를 가지는 m-시퀀스 k4 (15 chips), m-시퀀스 k9(511 chips), LFM(Linear Frequency Modulation) 신호로 구성되며, 본 논문에서는 LFM 신호를 사용하여 분석을 수행하였다. 통신용 데이터 신호는 총 40프레임으로 구성되며, 각 프레임은 중심주파수 6 kHz, 대역폭 4 kHz를 가지는 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)로 변조된 16개 프리앰블 심볼과 BPSK(Binary Phase Shift Keying)로 변조된 1632개 데이터 심볼로 구성된다.
본 논문에서는 RBD 기법을 적용하여 각 데이터 프레임으로부터의 전달함수를 추정하고, 추정된 전달함수를 수동형 시역전에 적용하여 통신성능 분석을 수행하였다. 탐침 신호의 전달함수를 이용하는 기존의 수동형 시역전과 RBD 기법을 이용하여 각 데이터 프레임별로 추정된 전달함수를 이용한 수동형 시역전의 통신성능을 비교함으로써 제안한 기법의 성능을 검증한다.

대상 데이터

탐침 신호는 주파수 대역 4 ~ 8 kHz를 가지는 m-시퀀스 k4 (15 chips), m-시퀀스 k9(511 chips), LFM(Linear Frequency Modulation) 신호로 구성되며, 본 논문에서는 LFM 신호를 사용하여 분석을 수행하였다. 통신용 데이터 신호는 총 40프레임으로 구성되며, 각 프레임은 중심주파수 6 kHz, 대역폭 4 kHz를 가지는 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)로 변조된 16개 프리앰블 심볼과 BPSK(Binary Phase Shift Keying)로 변조된 1632개 데이터 심볼로 구성된다. 또한 데이터 신호는 인접 심볼 간 간섭을 최소화하기 위하여 roll-off 인자가 0.

성능/효과

Fig. 15(b)는 RBD 기법을 통해 각 프레임별로 추정된 전달함수를 이용한 수동형 시역전 결과를 나타낸 것으로, 채널 시변동이 반영되어 BER이 0 ~0.002 사이를 유지함으로써 성능이 개선된 것을 확인할 수 있다.
Table 1은 기존의 수동형 시역전과 RBD 기법을 이용한 수동형 시역전의 위상고정루프가 적용된 BER 성능 비교 결과를 나타낸다. 35번째 프레임에서 RBD 기법을 이용한 수동형 시역전의 BER 결과가 0.4589에서 0.0012로 크게 향상되는 것을 확인할 수 있다.
12는 RBD 기법을 통해 추정된 2번째 프레임의 채널 임펄스 응답과 35번째 프레임의 채널 임펄스 응답의 각 채널별 상호상관 계수의 최대치를 나타낸다. 본 결과를 통해 2번째 프레임과 35번째 프레임 사이에서 채널 시변동이 발생함을 확인할 수 있다.
하지만 RBD 기법을 이용하면 각 데이터 프레임의 전달함수를 추정할 수있으며, 추정된 전달함수는 채널 시변동을 반영한다. 실제 해상실험 데이터를 활용하여 통신성능을 비교한 결과, 탐침 신호의 전달함수를 이용하는 기존의 수동형 시역전은 각 프레임별 BER이 0 ~ 0.5 사이에서 변화하는 반면, RBD 기법을 통해 각 프레임별 전달함수를 이용하는 수동형 시역전은 각 프레임별 BER이 0 ~ 0.002를 유지함으로써 성능이 향상되는 것을 보였다. 본 연구를 통해 RBD 기법을 기반으로 전달함수 추정 및 통신신호 복원에 대한 활용 가능성을 제시하였다.
요약하면, 본 논문에서 제시하는 RBD 기법을 이용한 수동형 시역전은 전송 신호 패킷 구성 내에 포함된 탐침 신호의 전달함수로 사용하는 기존의 수동형 시역전 기술과 달리 각 데이터 신호로부터 모든 전달함수를 추정하고 이를 수동형 시역전 기술에 적용하여 데이터 신호를 복원한다.
RBD 기법을 이용한 수동형 시역전에서도 수신된 신호로부터 신호를 복원하기 때문에 기본적으로 발생하는 위상 왜곡 문제는 해결되지 않으며, 이를 해결하기 위한 위상고정루프를 동일한 방법으로 적용한다 . 위상 보정 결과 BER이 0.2972에서 0으로 통신성능 향상을 확인할 수 있다.
8(a)와 (b)는 각각 위상고정루프 적용 전후를 나타낸 것이다. 위상 보정 결과 BER이 0.5025에서 0.4859로 통신성능 향상이 이루어지지 않는 것을 확인할 수 있다. 이러한 문제가 발생하는 이유는 2번째 프레임의 경우, 탐침 신호와 프레임 사이의 시간 차가 작아 채널 시변동이 크게 발생하지 않으므로 수동형 시역전 신호의 통신성능이 우수하다.
7(a)와 (b)는 각각 위상고정루프 적용 전후를 나타낸 것이다. 위상 보정 결과 BER이 0.6532에서 0으로 통신성능 향상을 확인할 수 있다. Fig.
14(a)와 (b)는 각각 위상고정루프 적용 전후를 나타낸 것이다. 위상 보정 결과 BER이 0.7525에서 0.0012으로 통신성능 향상을 확인할 수 있다.
6은 송· 수신 LFM 신호 간의 정합 필터를 통해 구해진 채널 임펄스 응답을 나타낸 것이다. 총 24개의 채널 중 시스템 문제로 인해 1번 채널은 분석에서 제외하였으며, 22번 채널은 수신 감도가 약한 것을 확인할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	블라인드 디컨볼루션 기법은 무엇인가?	블라인드 디컨볼루션 기법은 수신기 배열단에서 수신된 신호만을 이용하여 음원에서 전파된 송신 신호의 파형 및 전달함수를 추정하는 방법이며, 본 연구에서는 음선 기반 블라인드 디컨볼루션 기법을 이용하였다.[12]
	음선 기반 블라인드 디컨볼루션은 무엇인가?	최근 수신기 배열단에 수신된 신호만을 이용하여 송신 신호 및 전달함수를 추정하는 음선 기반 블라인드 디컨볼루션(Ray-based Blind Deconvolution, RBD)기법이 연구되었으며,[12,13]국내·외에서 RBD 기법을 기반으로 한 이론적 연구와 실험이 이루어지고 있다.[12-15]
	해양 도파관 구조에 따른 경계면에서의 다중경로로 인한 지연 확산과 환경적 혹은 인위적인 이동에 의해 도플러 확산이 발생했을 때 어떤 문제점이 발생하는가?	또한 육상에서의 전파통신보다 가용 주파수가 낮아 신호의 대역폭에 제한이 따르며, 해양 도파관 구조에 따른 경계면에서의 다중경로로 인한 지연 확산과 환경적 혹은 인위적인 이동에 의한 도플러 확산이 발생한다. 이로 인하여 인접 심볼 간 간섭이 커지고 통신신호의 왜곡이 발생하여 통신성능이 저하된다. [1-3] 이러한 문제들을 극복하기 위해서 적응형 신호처리 알고리즘을 이용한 등화기법 등이 사용되어 왔으나, 적응 등화기법은 정확한 채널 추정을 필요로 하므로 지연확산에 따른 탭 수 산정 및 시변동에 따른 변수 갱신이 요구된다.

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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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