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[국내논문] 다중 밴드 기반 대역 확산 수중통신 기법 성능분석
Performance Analysis of Spread Spectrum Underwater Communication Method Based on Multiband 원문보기

한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.13 no.5, 2020년, pp.344 - 352  

신지은 (한국해양대학교 전파공학과) ,  정현우 (한국해양대학교 전파공학과) ,  정지원

초록
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수중음향통신의 적용을 위해 고려되어야 할 두 가지 지표인 성능과 은밀성 관점에서 다중 밴드 통신 기법 및 직접 확산 변조 방식을 적용한 효율적인 통신 모델을 설정하고 성능 분석을 하였다. 최적의 모델에 대한 성능 분석을 위해 송수신기의 채널 부호화 알고리즘을 부호화 비트 수 336 bit를 가지는 부호화율 1/3인 turbo pi 부호화기를 적용하여 등화기와 채널 복호화기를 반복하여 성능을 향상시키는 터보 등화 구조를 제시하였다. 본 논문에서는 다중 밴드 기반 대역 확산 구조의 Rake 처리 과정에서 임계값을 설정하여, 대역 확산 신호의 chip 수를 8개, 16개, 32개로, 다중 밴드 수는 1개에서 4개로 변경하면서 성능을 분석하였다. 시뮬레이션 결과 밴드 수 및 chip 수가 증가함에 따른 성능 이득을 확인할 수 있었으며, 동일한 밴드 수에서 chip 수를 증가시켰을 때 2~3dB 정도 성능이 향상되었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Covertness and performance are very important design goals in the underwater communications. To satisfy both of them, we proposed efficient underwater communication model which combined multiband and direct sequence spread spectrum method in order to improve performance and covertness simultaneously...

Keyword

표/그림 (7)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 은밀 수중음향통신시스템은 송신 신호가 의도된 수신기 외의 다른 수신기에 감청되지 않도록 하기 위해 설계된 통신 시스템이다. 은밀성을 유지하기 위해 수신기 주변 위치에서의 송신 음향 준위를 주변 배경 소음 이하로 낮추어 피탐지 확률을 감소시키고, 외부로부터의 간섭을 최소화하는 데 목적이 있다. 은밀통신 시스템의 특징은 낮은 신호 대 잡음 비(SNR: Signal to Noise Ratio) 영역에서 동작이 되어야 한다는 것으로, 대역 확산 통신기법[4][5]이 대표적이다.
  • 본 논문에서는 위와 같이 성능 및 은밀성을 고려한 다중 밴드 통신 기반 대역확산 통신 기법의 성능을 분석하였다. 이 때, 대역확산 신호의 chip 수를 8개, 16개, 32개로, 다중 밴드 수는 1개에서 4개로 변경하면서 각 조건에서의 성능 차이에 대해서도 알아보았다.
  • 본 논문에서는 수중음향통신의 적용을 위해 중점적으로 고려되어야 할 두 가지 지표인 성능과 은밀성 관점에서 최적의 통신 모델을 설정하였다. 성능적인 측면에서는 수중 음향 통신 시 통신 거리에 따른 전달 손실 및 다중경로 전달로 인한 간섭 등에 의해 발생하는 성능 감쇄를 극복하기 위해 동일하게 부호화된 데이터를 여러 밴드에 전송하는 다중 밴드 통신 기법을 적용하였다.
  • 송신 신호가 의도된 수신기 외의 다른 수신기에 의해 감청되지 않도록 은밀성을 유지하기 위해 보내고자 하는 신호에 직접 PN 비트를 곱해 줌으로써 대역을 확산시키는 직접 확산 변조 방식을 적용하였다. 본 논문에서는 이러한 성능 및 은밀성을 고려한 다중 밴드 통신 기반의 대역 확산 통신 기법을 적용하여 성능 분석을 하였다. 또한, 송수신기의 채널 부호화 알고리즘으로 부호화 비트 수 336 bit를 가지는 부호화율 1/3인 turbo pi 부호화기를 적용하였으며, 등화기와 채널 복호화기를 반복하는 터보 등화 구조를 제시하였다.

가설 설정

  • 시뮬레이션에서 사용한 수중 채널 환경은 일반적인 AWGN만이 존재하는 환경으로 전제하였다. 또한 심볼 주기 동안 서로 독립적인 분포를 가지는 다중경로 채널로써 주기 동안에는 채널의 변화가 없고, 수신단에서는 채널 추정을 정확히 알고 있다고 가정했다. 시뮬레이션을 위해 적용된 채널 응답은 그림 3과 같다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
은밀 수중음향통신시스템은 어떤 시스템인가? 둘째로 은밀성의 측면에서 개인의 보안 또는 군사적 목적으로 피감청(LPI : Low Probability of Interception) 특성을 가진 수중음향통신에 대하여 활발히 연구가 진행 중이다[1][2][3]. 은밀 수중음향통신시스템은 송신 신호가 의도된 수신기 외의 다른 수신기에 감청되지 않도록 하기 위해 설계된 통신 시스템이다. 은밀성을 유지하기 위해 수신기 주변 위치에서의 송신 음향 준위를 주변 배경 소음 이하로 낮추어 피탐지 확률을 감소시키고, 외부로부터의 간섭을 최소화하는 데 목적이 있다.
self-noise 값으로 인한 잘못된 신호 판별을 할 수 있고 이는 수신기의 성능 저하로 이어지는데, 이 문제는 무엇으로 해결되는가? Rake 과정에서 각 가지로부터 온 신호를 모두 더하여 신호를 판별할 경우, 이러한 self-noise 값들로 인해 잘못된 신호 판별을 할 수 있고 이는 수신기의 성능 저하로 이어진다. 하지만 이 문제는 임계값을 줌으로써 해결할 수 있다. 각 탭의 출력 값에 임계값을 주어 임계값 미만의 값인 self-noise 값들을 제거하면 신호들의 합에서 잡음들이 감소하게 되어 성능 향상에 도움이 된다.
수중음향통신의 적용을 위하여 크게 고려되어야 할 두 가지 지표는 무엇인가? 특히 해양에서의 수중음향통신은 해양 연구의 필수적인 기술로써 응용 분야가 확대되고 있다. 수중음향통신의 적용을 위하여 크게 고려되어야 할 두 가지 지표는 성능과 은밀성이다. 첫째로, 성능적인 측면에서 수중음향통신은 통신 거리에 따른 전달 손실 및 다중 경로 전달로 인한 간섭, 음원의 이동이나 해수면의 거칠기에 의한 도플러 등 다양한 요인에 의해 성능의 저하가 발생하기 때문에 이를 극복하기 위한 채널 부호화 및 변·복조 기술 등이 필수적이다.
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참고문헌 (11)

  1. J. Ling, H. He, J. Li, W. Roberts and P. Stoica, "Covert underwater acoustic communications : transceiver structures, waveform designs and associated performances", in Proc. MTS/IEEE OCEANS conference, pp.1-10, 2010. 

  2. E. M. Sozer, J. G. Proakis, M. Stojanovic, J. A. Rice, A. Benson and M. Hatch, "Direct Sequence Spread Spectrum Based Modem for Under Water Acoustic Communication and Channel Measurements", IEEE, Oceans'99 MTS, vol. 1, pp. 228-233, Sep, 1999. 

  3. J. Ling, et al. "Covert underwater acoustic communications", J. Acoust. Soc. Amer, vol.128, pp.2898-2909, 2010. 

  4. T. C. Yang and W. B. Yang, "Low signal-to-noise-ratio underwater acoustic communication using direct-sequence spread spectrum signals", IEEE Oceans 2007, pp. 821-826, Jun, 2007. 

  5. Karim Ouertani, Samir Saoudi, Mahmoud Ammar and Sebastien Houcke, "Performance comparison of RAKE and SIC/RAKE receivers for multiuser underwater acoustic communication applications", IEEE OCEANS 2007-Europe, pp.1-6, Jun, 2007. 

  6. T. C. Yang and W. B. Yang, "Low probability of detection underwater acoustic communication using direct-sequence spread spectrum", Journal of the Acoustical Society of America, vol. 124, pp. 3632-3647, Dec, 2008. 

  7. Hui-Su Lee, Chang-Uk Baek, Dae-Won Do, Ji-Won Jung, "Performance Analysis of Multiband Transmission Technique in Underwater Acoustic Communication", Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology, vol. 11, no.3, pp.253-258, 2018. 

  8. C. Douillard and C. Berrou, "Turbo Code with Rate-m/(m+1) Constituent Convolutional Codes", IEEE Trans. Communications, vol. 53, no. 10, pp. 1630-1638, Oct, 2005. 

  9. L. R. Bahl, J. Cocke, F. Jelinek, and J. Raviv, "Optimal Decoding of Linear Codes for minimizing symbol error rate," IEEE Trans. Inform. Theory, vol. IT-20, no. 2, pp. 284-287, Mar, 1974. 

  10. J. Salz, "Optimum mean-square decision feedback equalization", Bell System Technical Journal, vol. 52, no. 8, pp. 1341-1373, Oct, 1973. 

  11. Ji Won Jung, Ki Man Kim, "Optimizing of iterative turbo equalization for underwater sensor communication", International Journal of Distributed Sensor Network, pp.1-5, Dec, 2013. 

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