주파수 도약(frequency hopping) 기법은 대역확산(spread spectrum) 방법 중 하나로, 광대역 상에서 반송파의 주파수가 고정되어 있지 않고, 다양한 주파수 채널로 도약하는 통신방식이다. 이러한 특성으로 인해 뛰어난 항재밍 성능, 낮은 탐지율 등의 장점을 가지고 있어, 군 통신에 자주 사용되고 있으며, 상용 통신에도 종종 사용되고 있다. 바꿔 말하면, 이런 주파수 도약 신호를 잘 탐지해내는 것은 매우 어려우며 중요한 연구분야 중 하나이다. 본 논문에서는 FFT를 이용한 신호 탐지를 할 때, 주파수 도약 신호의 탐지율을 증가시킬 수 있는 기법을 제안한다. 수신한 신호를 FFT를 이용하여 주파수 성분으로 변환시킬 경우, 스펙트럼 누설(spectral leakage)이 발생하여 탐지율이 낮아진다. 이때, 해밍 윈도우(hamming window)를 이용하여 문제를 해결하고 탐지율을 증가시킬 수 있는데, 주파수가 도약하는 환경에서는 윈도우가 오히려 성능 저하를 가져오기도 한다. 제안하는 기법은 주파수 변화에 대응하여 이러한 약점을 해결하였으며, 기존에 비해 최대 13 % 정도의 탐지율 향상을 얻을 수 있다.
주파수 도약(frequency hopping) 기법은 대역확산(spread spectrum) 방법 중 하나로, 광대역 상에서 반송파의 주파수가 고정되어 있지 않고, 다양한 주파수 채널로 도약하는 통신방식이다. 이러한 특성으로 인해 뛰어난 항재밍 성능, 낮은 탐지율 등의 장점을 가지고 있어, 군 통신에 자주 사용되고 있으며, 상용 통신에도 종종 사용되고 있다. 바꿔 말하면, 이런 주파수 도약 신호를 잘 탐지해내는 것은 매우 어려우며 중요한 연구분야 중 하나이다. 본 논문에서는 FFT를 이용한 신호 탐지를 할 때, 주파수 도약 신호의 탐지율을 증가시킬 수 있는 기법을 제안한다. 수신한 신호를 FFT를 이용하여 주파수 성분으로 변환시킬 경우, 스펙트럼 누설(spectral leakage)이 발생하여 탐지율이 낮아진다. 이때, 해밍 윈도우(hamming window)를 이용하여 문제를 해결하고 탐지율을 증가시킬 수 있는데, 주파수가 도약하는 환경에서는 윈도우가 오히려 성능 저하를 가져오기도 한다. 제안하는 기법은 주파수 변화에 대응하여 이러한 약점을 해결하였으며, 기존에 비해 최대 13 % 정도의 탐지율 향상을 얻을 수 있다.
The frequency-hopping technique is one of the spread-spectrum techniques. Frequency hopping is a communication system in which the carrier frequency channel is hopped within the wideband. Therefore, a frequency-hopping system has such advantages as antijamming and low probability of intercept. This ...
The frequency-hopping technique is one of the spread-spectrum techniques. Frequency hopping is a communication system in which the carrier frequency channel is hopped within the wideband. Therefore, a frequency-hopping system has such advantages as antijamming and low probability of intercept. This system is often used in military communications. Because frequency-hopping signal detection is difficult, it is an important research issue. A novel detection technique is proposed that can improve detection probability. When the received signal is transformed to a frequency domain sample by fast Fourier transform, spectral leakage lowers the detection probability. This problem can be solved by using the Hamming window, and the detection probability can be increased. However, in a frequency-hopping environment, the windowing technique lowers the detection probability. The proposed method solves this weakness. The simulation results show that the proposed detection technique improves the detection probability by as much as 13 %.
The frequency-hopping technique is one of the spread-spectrum techniques. Frequency hopping is a communication system in which the carrier frequency channel is hopped within the wideband. Therefore, a frequency-hopping system has such advantages as antijamming and low probability of intercept. This system is often used in military communications. Because frequency-hopping signal detection is difficult, it is an important research issue. A novel detection technique is proposed that can improve detection probability. When the received signal is transformed to a frequency domain sample by fast Fourier transform, spectral leakage lowers the detection probability. This problem can be solved by using the Hamming window, and the detection probability can be increased. However, in a frequency-hopping environment, the windowing technique lowers the detection probability. The proposed method solves this weakness. The simulation results show that the proposed detection technique improves the detection probability by as much as 13 %.
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문제 정의
즉, 윈도우의 사용이 무조건적으로 탐지 확률 향상을 가져오는 것이 아니며, 주파수가 계속 변화하는 환경에 대응할 필요성이 있다. 따라서, 본 논문에서는 주파수 변화에 대응할 수 있으면서도 구조가 간단한 새로운 주파수 도약 신호 탐지 방법을 제안한다. 제안하는 탐지 방법 알고리즘의 블록도는 그림 5에 나타나 있다.
본 논문에서는 위와 같은 기존의 약점을 보완하기 위해 해밍 윈도우(Hamming window)를 활용한 새로운 탐지 방법을 소개하고자 한다. 물론, 신호 탐지에 윈도우를 활용하거나, 다양한 윈도우 함수 자체의 특성을 분석한 기존의 연구도 있었으나[10], 새로 제안하고자 하는 방법은 단순히 윈도우를 적용하기만 하는 방법과는 차별성을 가진다.
주파수가 계속 변화하는 도약 신호를 탐지하고자 하는 상황에서는 윈도우를 적용하는 것이 반드시 성능 향상을 가져오는 것은 아니며, 다양한 주파수의 변화에 대응하는 것이 더욱 중요하다. 본 논문에서는 주파수 도약 신호 탐지 상황에서 주파수 변화에 대응하여 탐지율을 향상시킬 수 있으며, 기존의 탐지기 구조를 그대로 활용할 수 있는 복잡하지 않는 구조를 가지는 새로운 탐지 방법을 제안하고, 그에 대한 시뮬레이션을 수행하였다.
단순히 FFT의 사이즈를 늘려 탐지확률을 높일 수도 있겠으나, 여전히 worst case는 존재하며 worst case일 때 발생하는 탐지 확률 저하를 해결하기는 힘들다. 본 논문에서는 주파수 도약이라는 환경에서 탐지 확률 저하를 막을 수 있는 신호 탐지 방법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 주파수도약 신호의 탐지 확률을 높이는 방법에 대하여 연구하였다. 기존의 탐지 방법들은 주파수도약 신호를 탐지하기 위해 FFT를 이용하여, 주파수 성분이 탐지 기준을 넘어서면 주파수도약 신호가 존재한다고 판단한다.
가설 설정
우선 QPSK로 데이터를 생성하고, 1 심볼당 1번 hop을 하는 느린 주파수 도약을 사용한다고 가정하였으며, SNR은 8～28 dB까지 2 dB 간격으로 시뮬레이션을 진행했다. 수신된 주파수도약 신호는 Rayleigh fading 채널을 통과했다고 가정하였으며, white Gaussian noise가 더해졌고 윈도우는 해밍 윈도우를 사용하였다. 제안하는 방법의 단점으로 언급한 계산량의 증가를 고려하기 위해서 제안하는 방법은 512 FFT를 사용하고 그 외의 방법은 1024 FFT를 사용하여 성능 비교에 공정성을 기하였다.
제안하는 탐지 방법의 성능 비교를 위하여, 윈도우를 사용하지 않은 경우와 항상 사용한 경우, 그리고 제안하는 방법을 사용한 경우의 3가지 환경에서 오경보 확률과 탐지 확률을 비교하였다. 우선 QPSK로 데이터를 생성하고, 1 심볼당 1번 hop을 하는 느린 주파수 도약을 사용한다고 가정하였으며, SNR은 8～28 dB까지 2 dB 간격으로 시뮬레이션을 진행했다. 수신된 주파수도약 신호는 Rayleigh fading 채널을 통과했다고 가정하였으며, white Gaussian noise가 더해졌고 윈도우는 해밍 윈도우를 사용하였다.
제안 방법
FFT로 인해 발생하는 스펙트럼 누설로 인한 성능 저하를 막기 위해서 FFT의 입력 신호 즉, 수신 신호에 윈도우를 적용하는 방식을 사용하였다. FFT 윈도우기법은 식(2)와 같이 FFT의 입력신호에 일정한 계수들을 곱하여 FFT를 실행하게 된다.
01에 매우 가깝다. 따라서, 본 논문의 실험에서는 오경보 확률이 0.1에 가까울 때의 K값인 12와, 오경보확률이 0.01에 가까울 때의 K값인 15를 선택하여 탐지 기준을 정하였다. 즉, 주파수 성분의 파워 값의 median값을 찾은 뒤에 12 혹은 15를 곱한 값을 탐지 기준으로 정했다.
그림 1은 주파수 도약 신호의 주파수와 FFT 포인트의 주파수 성분이 정확히 일치하는 경우를 보이고 있고, 그림 2는 주파수도약 신호의 주파수와 FFT 포인트의 주파수 성분이 최대한 어긋나 있는(포인트의 중간에 위치하는) 경우를 보이고 있다. 본 논문에서는 그림 1의 경우를 best case, 그림 2의 경우를 worst case로 지칭하도록 하겠다. Worst case에 해당하는 경우에는, 신호의 파워가 옆으로 퍼짐이 가장 심하다.
K-median 방식은 여러 값들 중에서 median 값을 찾은 뒤에 정수 K배를 하여 기준을 정하는 방식이다. 본 논문에서는 주파수 성분들의 파워값의 median 값을 찾은 뒤에 정수 K를 곱하여 탐지 기준을 정하였다. 그 후에, 주파수 성분파워의 최대값을 찾아서 최대값이 설정된 탐지 기준보다 높다면 주파수도약 신호가 존재한다고 판단하고, 최대값이 탐지 기준보다 낮다면 신호가 존재하지 않는다고 판단한다.
자주 사용되는 윈도우 기법에는 해밍 윈도우(Hamming window), 블랙맨-해리스 윈도우(Blackman-Harris window) 등이 있다[10]. 본 논문에서는 해밍 윈도우를 선택하여 적용하였다.
그리고 FFT로 인해 발생하는 processing gain을 모든 경우에서 10*log10(FFT point/2)만큼 고려하였다. 시뮬레이션은 주파수도약 신호의 주파수에 따라 best case, worst case, semi-worst case, 3가지 환경으로 구분하여 진행하였다. Best case는 Ⅱ장에서도 설명했듯이, 주파수도 약 신호의 주파수와 FFT포인트가 나타내는 주파수가 정확히 일치할 경우(offset=0)이고, worst case는 주파수도약 신호의 주파수가 FFT 포인트의 중간에 위치하는, 완전히 어긋난 경우(offset=FFT 포인트가 나타내는 주파수의 0.
윈도우의 사용 유무와 제안하는 방법, 3가지 경우를 나누어서 시뮬레이션을 진행했다. 앞에서 언급하였듯이, 제안하는 방법은 512 FFT를 이용하고 그 외의 방법은 1024 FFT를 이용하였다. K값이 낮은 숫자일 경우는 탐지 기준이 낮은 것이므로, 오경보 확률이 높다.
그림 6은 K-median을 이용한 탐지 기준을 결정할 때, K값의 변화에 따른 오경보 확률을 나타낸 것이다. 윈도우의 사용 유무와 제안하는 방법, 3가지 경우를 나누어서 시뮬레이션을 진행했다. 앞에서 언급하였듯이, 제안하는 방법은 512 FFT를 이용하고 그 외의 방법은 1024 FFT를 이용하였다.
하지만, 주파수 변화에 따라 윈도우의 적용은 오히려 성능에 악영향을 가져올 수도 있다. 이를 고려하여, 원래의 수신 신호를 FFT 하여 탐지하고, 만약 탐지되지 않았을 경우에 수신 신호에 윈도우를 적용하여 한번 더 탐지하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 기존의 방법의 탐지기 구조 활용이 가능하면서도, 주파수가 계속 변화하는 주파수도약 신호 탐지라는 환경에 대응하여 효율적으로 신호 탐지가 가능하다.
수신된 주파수도약 신호는 Rayleigh fading 채널을 통과했다고 가정하였으며, white Gaussian noise가 더해졌고 윈도우는 해밍 윈도우를 사용하였다. 제안하는 방법의 단점으로 언급한 계산량의 증가를 고려하기 위해서 제안하는 방법은 512 FFT를 사용하고 그 외의 방법은 1024 FFT를 사용하여 성능 비교에 공정성을 기하였다. 그리고 FFT로 인해 발생하는 processing gain을 모든 경우에서 10*log10(FFT point/2)만큼 고려하였다.
제안하는 탐지 방법의 성능 비교를 위하여, 윈도우를 사용하지 않은 경우와 항상 사용한 경우, 그리고 제안하는 방법을 사용한 경우의 3가지 환경에서 오경보 확률과 탐지 확률을 비교하였다. 우선 QPSK로 데이터를 생성하고, 1 심볼당 1번 hop을 하는 느린 주파수 도약을 사용한다고 가정하였으며, SNR은 8～28 dB까지 2 dB 간격으로 시뮬레이션을 진행했다.
이론/모형
제안하는 탐지 방법 알고리즘의 블록도는 그림 5에 나타나 있다. 우선, 윈도우를 이용하지 않은 원래의 수신 신호를 K-median 방식으로 탐지한다. 만약, 탐지 기준을 넘어서는 주파수 성분이 있다면 주파수도약 신호가 존재한다고 판단한다.
탐지 기준을 정하는 방법은 N-sigma, K-median 등의 여러 가지가 있고[12],[13], 본 논문에서는 탐지 기준을 결정하기 위해 K-median 방식을 선택하여 사용하였다[12]. K-median 방식은 여러 값들 중에서 median 값을 찾은 뒤에 정수 K배를 하여 기준을 정하는 방식이다.
성능/효과
Worst case에서는 단순히 윈도우를 사용하기만 해도 약간의 성능 향상을 얻을 수 있으며, 제안하는 방법을 이용하면 그보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 주파수 성분들의 파워값의 median 값을 찾은 뒤에 정수 K를 곱하여 탐지 기준을 정하였다. 그 후에, 주파수 성분파워의 최대값을 찾아서 최대값이 설정된 탐지 기준보다 높다면 주파수도약 신호가 존재한다고 판단하고, 최대값이 탐지 기준보다 낮다면 신호가 존재하지 않는다고 판단한다. 정수 K값은 오경보 확률(false alarm probability)에 따라 결정하게 되며, Ⅳ장에서 시뮬레이션을 통해 K값을 결정하는 방법을 자세히 기술하였다.
하지만 제안하는 방법을 사용하면, 10 % 정도 향상된 탐지 확률을 얻을 수 있었다. 그리고, 모든 경우에서 오경보확률이 0.1일 때와 0.01일 때의 탐지확률은 매우 비슷한 경향과 증가폭을 보임을 알 수 있다. 다만, 오경보확률이 0.
이러한 방식으로 탐지를 한다면, 스펙트럼 누설의 영향을 받아 탐지 확률이 낮아지는 worst case에서는 탐지 확률 향상을 기대할 수 있고, best case에서는 윈도우로 인한 탐지 확률 저하를 막을 수 있어서 주파수 변화에 효율적으로 대응이 가능하다. 두 단계 탐지로 인해 계산량이 증가되는 단점은 존재하지만, 기존에 사용되던 FFT를 이용한 에너지 검출탐지기의 구조를 변화시키지 않고 그대로 활용할 수 있어 비용을 대폭 줄이면서도 다양한 주파수 오프셋에 대한 강인한 탐지 성능을 얻을 수 있다는 큰 장점이 있다.
제안하는 방법을 사용하였을 때, 계산량의 증가라는 단점을 고려한 환경에서도 윈도우를 사용하지 않은 보통의 탐지 방법에 비해 worst case에서는 13 % 정도, best case의 경우에는 7 % 정도로 모두 향상된 탐지 확률을 얻을 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 주파수도약 신호라는 특수한 환경에서 변화에 대응하여 기존의 방법보다 향상된 성능을 가짐을 알 수 있다.
만약 어떠한 수신 신호에서 주파수도약 신호가 포함되어 있는지 탐지하기를 원하는 경우, 주파수도약 신호의 주파수는 계속 변화하기 때문에 정확히 알아내기가 힘든 경우가 대부분이다. 따라서, FFT를 이용하는 기존의 탐지 방법은 best case보다는 worst case에 가까운 환경에서 탐지하는 상황이 대부분일 것이며, 이는 기존의 탐지 방법이 주파수가 변화하는 환경에서는 효율적이지 못하다는 것을 알 수 있다. 단순히 FFT의 사이즈를 늘려 탐지확률을 높일 수도 있겠으나, 여전히 worst case는 존재하며 worst case일 때 발생하는 탐지 확률 저하를 해결하기는 힘들다.
이를 고려하여, 원래의 수신 신호를 FFT 하여 탐지하고, 만약 탐지되지 않았을 경우에 수신 신호에 윈도우를 적용하여 한번 더 탐지하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 기존의 방법의 탐지기 구조 활용이 가능하면서도, 주파수가 계속 변화하는 주파수도약 신호 탐지라는 환경에 대응하여 효율적으로 신호 탐지가 가능하다. 제안하는 방법을 사용하였을 때, 계산량의 증가라는 단점을 고려한 환경에서도 윈도우를 사용하지 않은 보통의 탐지 방법에 비해 worst case에서는 13 % 정도, best case의 경우에는 7 % 정도로 모두 향상된 탐지 확률을 얻을 수 있었다.
이는 앞에서 예상한 대로 best case에서는 윈도우로 인한 왜곡이 탐지 성능 저하를 가져옴을 알 수 있고, 윈도우의 적용이 반드시 성능 향상을 가져오는 것은 아님을 보여준다. 제안하는 방법을 사용하면 탐지 확률 저하를 막고 기존의 방법보다도 7 % 정도 향상된 탐지 확률을 얻을 수 있었다. 그림 9의 semi-worst의 경우에는 윈도우를 사용하지 않은 경우와 항상 사용한 경우가 거의 차이가 없는 탐지확률을 보인다.
그림 7의 worst case에서는 단순히 윈도우를 수신 신호에 적용했을 때, 사용하지 않은 경우보다 최대 6 % 정도 향상된 탐지 확률을 보인다. 제안하는 방법을 사용하였을 경우에는 기존의 방법보다 최대 13 % 정도 향상된 탐지 확률을 보인다. Worst case에서는 단순히 윈도우를 사용하기만 해도 약간의 성능 향상을 얻을 수 있으며, 제안하는 방법을 이용하면 그보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 알 수 있다.
제안하는 방법은 기존의 방법의 탐지기 구조 활용이 가능하면서도, 주파수가 계속 변화하는 주파수도약 신호 탐지라는 환경에 대응하여 효율적으로 신호 탐지가 가능하다. 제안하는 방법을 사용하였을 때, 계산량의 증가라는 단점을 고려한 환경에서도 윈도우를 사용하지 않은 보통의 탐지 방법에 비해 worst case에서는 13 % 정도, best case의 경우에는 7 % 정도로 모두 향상된 탐지 확률을 얻을 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 주파수도약 신호라는 특수한 환경에서 변화에 대응하여 기존의 방법보다 향상된 성능을 가짐을 알 수 있다.
그림 9의 semi-worst의 경우에는 윈도우를 사용하지 않은 경우와 항상 사용한 경우가 거의 차이가 없는 탐지확률을 보인다. 하지만 제안하는 방법을 사용하면, 10 % 정도 향상된 탐지 확률을 얻을 수 있었다. 그리고, 모든 경우에서 오경보확률이 0.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
빠른 주파수 도약(fast FH)과 느린 주파수 도약(slow FH)를 설명하시오.
주파수 도약은 빠른 주파수 도약(fast FH)과 느린 주파수 도약(slow FH), 2가지 방식으로 세분화할 수 있다. 빠른 주파수 도약은 한 심볼 내에 하나 이상의 도약이 존재할 때를 말하며, 느린 주파수 도약은 한 번의 도약 내에 하나 이상의 심볼이 존재함을 의미한다. 주파수 도약 시스템은 주파수가 고정되어 있지 않다는 특징으로 인해 뛰어난 항재밍(antijamming) 성능, 저피탐(low probability of intercept: LPI) 등의 장점을 가지고 있다.
주파수 도약(frequency hopping) 기법은 무엇인가?
주파수 도약(frequency hopping) 기법은 대역확산(spread spectrum) 방법 중 하나로, 광대역 상에서 반송파의 주파수가 고정되어 있지 않고, 다양한 주파수 채널로 도약하는 통신방식이다. 이러한 특성으로 인해 뛰어난 항재밍 성능, 낮은 탐지율 등의 장점을 가지고 있어, 군 통신에 자주 사용되고 있으며, 상용 통신에도 종종 사용되고 있다.
주파수 도약을 2가지 방식으로 세분화하시오.
주파수 도약이란, 광대역 상에서 반송파의 주파수가 고정되어 있지 않고, 다양한 주파수로 바뀌며 도약하는 통신방식을 말한다. 주파수 도약은 빠른 주파수 도약(fast FH)과 느린 주파수 도약(slow FH), 2가지 방식으로 세분화할 수 있다. 빠른 주파수 도약은 한 심볼 내에 하나 이상의 도약이 존재할 때를 말하며, 느린 주파수 도약은 한 번의 도약 내에 하나 이상의 심볼이 존재함을 의미한다.
참고문헌 (13)
D. J. Torrieri, Principles of Spread-Spectrum Communication Systems, 2nd ed. Heidelberg, Springer, 2004.
R. C. Dixon, Spread Spectrum Systems with Commercial Applications, 3rd ed. New York, John Wiley & Sons, 1994.
H. Ahn, C. Kim, J. S. No, J. Park, H. Y. Song, and S. W. Han, "The higher-order-modulated slow-frequencyhopping spread-spectrum system over AWGN under partial- band jamming," The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences(KICS), vol. 42, no. 1, pp. 14-24, Jan. 2017.
C. Kim, P. Yang, J. S. No, J. S. Park, H. Y. Song, and S. W. Han, "Construction of anti-jamming partially regular LDPC codes for follower jamming under frequency hopping spread spectrum system," in Proceedings of Symposium of the Korean Institute of Communications and Information Sciences, Nov. 2015, pp. 595-596.
J. Park, I. Kim, H. Y. Song, P. Yang, J. S. No, and S. W. Han, "Erasure insertion and clipping for LDPC coded frequency-hopping non-coherent BFSK system over partial- band jamming channel," The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences(KICS), vol. 40, no. 8, pp. 1492-1499, Aug. 2015.
N. C. Beaulieu, W. L. Hopkins, and P. J. McLane, "Interception of frequency-hopped spread-spectrum signals," IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 8, no. 5, pp. 853-870, Jun. 1990.
C. D. Chung, "Generalised likelihood-ratio detection of multiple- hop frequency-hopping signals," IEEE Proceedings-Communications, vol. 141, no. 2, pp. 70-78, Apr. 1994.
J. E. Dunn, "Detection and classification of frequencyhopped spread spectrum signals," Ph.D. dissertation, Iowa State University, 1991.
A. Polydoros, K. Woo, "LPI detection of frequency-hopping signals using autocorrleation technuques," IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 3, no. 5, pp. 714-726, Sep. 1985.
F. J. Harris, "On the use of windows for harmonic analysis with the discrete Fourier transform," in Proceedings of the IEEE, Jan. 1978, vol. 66, no. 1, pp. 51-83.
J. Joo, J. Won, C. Lee, S. Park, and K. Lee, "Detection of an unknown FH signal using scanning receiver and DF receiver in practical environments," in 2007 IEEE Wireless Communications and Networking Conference, Kowloon, Mar. 2007, pp. 1226-1230.
J. O. Kim, J. S. Bae, and K. W. Song, "A method and apparatus to improve anti-jamming and to eliminate jamming in a GPS system by adjusting additional threshold value in the frequency domain," Patent application: 10-2010-0014870, Aug. 2010.
P. T. Capozza, B. J. Holland, T. M. Hopkinson, and R. L. Landrau, "A single-chip narrow-band frequency- domain excisor for a global positioning system(GPS) receiver" IEEE Journal of Solid-State Circuits, vol. 35, no. 3, pp. 401-411, Mar. 2000.
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