저 시-비 리- 경 지 2.0 한민

는 아래 조건 르는 경 에 한하여 게

l 저 물 복제, 포, 전송, 전시, 공연 송할 수 습니다.

다 과 같 조건 라야 합니다:

l 하는, 저 물 나 포 경 , 저 물에 적 된 허락조건 명확하게 나타내어야 합니다.

l 저 터 허가를 면 러한 조건들 적 되지 않습니다.

저 에 른 리는 내 에 하여 향 지 않습니다.

것 허락규약(Legal Code) 해하 쉽게 약한 것 니다.

Disclaimer

저 시. 하는 원저 를 시하여야 합니다.

비 리. 하는 저 물 리 목적 할 수 없습니다.

경 지. 하는 저 물 개 , 형 또는 가공할 수 없습니다.

공학석사학위 청구논문

모바일 와이맥스 시스템에서 변환 도메인을 이용한

채널 추정기에 관한 연구

A Study of Transform Domain Channel Estimation

for Mobile WiMAX System

2010년 2월

인하대학교 대학원

정보공학과(정보통신공학전공)

신 성 섭

지도교수 정 덕 진

이 논문을 석사학위 논문으로 제출함

- i -

요 약

모바일 와이맥스는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)

을 이용한 무선 통신 시스템으로서 고정형 무선 통신인 와이맥스에 이동성을

증가시켜 고속에서도 빠른 데이터 통신이 가능한 차세대 이동통신 시스템이

다. 빠르게 이동하는 중에도 고속의 데이터 통신이 가능하기 위해서는

OFDM, 모듈레이션 기법, 채널 코딩 기법, 채널 추정과 보상 등의 성능을 높

여야 한다. 모바일 와이맥스 시스템에서 빠른 이동성과 데이터 전송률을 보

장하기 위해서는 채널을 정확하고 효율적으로 추정하는 채널 추정 기법에 관

한 연구가 필요하다.

본 논문에서는 하드웨어 크기와 연산시간을 최소화하면서 빠르고 정확한

채널 추정이 이루어질 수 있는 제안된 DFT(Discrete Fourier Transform) 기

반 적응형 채널 추정기를 제안하였다. 제안된 채널 추정기는 DWT(Discrete

Wavelet Transform)를 이용하여 주파수 영역에서 시간 영역 문턱 값을 계산

함으로써 시간영역에서의 연산 지연과 메모리를 줄일 수 있었다. 이렇게 제

안된 채널 추정기는 Matlab을 이용한 모의실험으로 성능을 검증하였고

Verilog HDL을 이용하여 하드웨어로 구현하였다. 제안된 채널 추정기는 기

존의 방법에 비해 연산 지연과 하드웨어 크기가 감소하였고 채널 추정 성능

은 향상되는 결과를 얻었다.

제안된 DFT 기반 적응형 채널 추정기는 빠르고 정확한 연산과 적은 하드

웨어 복잡도를 갖도록 설계되어서 모바일 와이맥스 시스템 이외에도 OFDM

기법을 사용하는 이동통신 시스템에 널리 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

Keywords: Mobile WiMAX, OFDM, DFT, DWT, Channel Estimation, Time

Domain Threshold, 4G Communication System, DIT, DIF, FFT

- ii -

Abstract

Mobile WiMAX is next generation communication system which adopts

OFDM technology to achieve high data rate and high mobility. In order

to achieve high mobility with high data rate, many advanced technology

is used such as OFDM, modulation technique, channel coding, channel

estimation and equalizer. Especially, for the high mobility communication

system like a Mobile WiMAX and 3GPP LTE, high performance and high

effective channel estimation technology should be developed

In this paper, low-complexity and low-latency method of DFT-based

channel estimation scheme is proposed. The proposed channel estimation

calculate time domain threshold value using discrete wavelet transform in

frequency domain. Because of this scheme, we reduce latency and

memory size. This method can be used in OFDM based communication

system not only in Mobile WiMAX. The proposed methods verified using

Matlab software simulation, and implement with Verilog HDL. In the

results, the proposed method increase its performance with low

complexity and latency.

The proposed DFT-based adaptive channel estimation method achieve

high performance with low-complexity and low-latency. This method can

increase OFDM based mobile communication system's performance.

Keywords: Mobile WiMAX, OFDM, DFT, DWT, Channel Estimation, Time

Domain Threshold, 4G Communication System, DIT, DIF, FFT

- iii -

목 차

요 약 ·································································································································· i

Abstract ······························································································································· ii

그림 목차 ·····························································································································v

표 목차 ······························································································································· vi

제1장 서론 ·························································································································1

1.1. 연구 배경 ···············································································································1

1.2. 연구 방법 및 논문의 구성 ·················································································2

제2장 모바일 와이맥스 시스템 ·····················································································3

2.1. 모바일 와이맥스 시스템의 개요 ·······································································3

2.2. 모바일 와이맥스 시스템의 기술 ·······································································4

2.2.1. 모바일 와이맥스의 프레임 구조 ································································5

2.2.2. 모바일 와이맥스 부반송파 할당 ································································5

2.3. 모바일 와이맥스 시스템의 하드웨어 구조 ·····················································8

제3장 모바일 와이맥스의 채널 추정 ·········································································10

3.1. 모바일 와이맥스에서의 채널 추정 ·································································10

3.2. OFDM 시스템에서 파일럿을 이용한 채널 추정 방법 ·······························11

3.2.1. OFDM 시스템 채널 모델 ··········································································12

3.2.2. LS (Least Square) 채널 추정 기법 ······················································· 13

3.2.3. MMSE(Minimum Mean Square Error) 방법 ······································ 15

3.2.4. 변환 도메인 방법 ( Transform Domain Technique ) ·······················16

제4장 제안된 변환 도메인 채널 추정기 ···································································18

4.1. 기존의 변환 도메인 기반의 채널 추정기 ····················································· 18

4.2. 제안된 변환 도메인 기반의 채널 추정기 ····················································· 20

4.3. 제안된 변환 도메인 기반의 채널 추정기의 구현 ······································· 21

4.3.1. LS 채널 추정 블록 ·····················································································22

4.3.2. IFFT / FFT 블록 ······················································································ 23

- iv -

4.3.3. DWT 블록 ····································································································25

제5장 실험 및 결과 ·······································································································27

5.1. 모의실험 환경 ·····································································································27

5.2. 모의실험 결과 ·····································································································30

5.3. 제안된 채널 추정기의 VLSI 구현 결과 ······················································· 31

5.3.1. 구현 결과 ······································································································31

5.3.2. Xilinx ISE를 이용한 회로의 합성 및 결과 ·········································· 33

5.3.3. 제안된 회로의 타이밍 동작 검증 ···························································· 35

5.3.4. 제안된 채널 추정기의 개선점 ·································································· 36

제6장 결론 ·······················································································································37

참고문헌 ·····························································································································38

- v -

그림 목차

그림 1. 모바일 와이맥스 단말의 최상위 모듈 ····························································8

그림 2. 모바일 와이맥스 단말의 Uplink (TX) 모듈 ·················································9

그림 3. 모바일 와이맥스 단말의 Downlink (RX) 모듈 ············································9

그림 4. 모바일 와이맥스 DL PUSC에서 파일럿 위치 ··········································· 10

그림 5. OFDM SISO 모델에서의 채널 추정과 등화 ·············································· 11

그림 6. OFDM 시스템의 채널 모델 ··········································································· 12

그림 7. System Identification ·······················································································13

그림 8. MMSE 채널 추정 기법 ···················································································15

그림 9. DFT로 시간영역으로 변환한 채널 정보 (CIR) ········································· 17

그림 10. 기존의 DFT 기반 채널 추정기 ··································································· 18

그림 11. Y.Kang[4]이 제안한 적응형 DFT기반 채널 추정기 ································ 19

그림 12. 제안된 DFT 기반의 적응형 채널 추정기 ················································· 20

그림 13. Y.Kang[4]이 제안한 적응형 DFT 기반 채널 추정기 ······························ 21

그림 14. 제안된 DWT를 이용한 DFT 기반 채널 추정기 ····································· 21

그림 15. LS 추정기의 데이터 흐름도 ·········································································22

그림 16. LS 채널 추정 블록도 ·····················································································22

그림 17. LS 채널 추정에서 Interpolator의 구조 ······················································23

그림 18. 8-Point FFT DIF 모드의 흐름도 ······························································· 24

그림 19. 8-Point FFT DIT 모드의 흐름도 ·······························································24

그림 20. 1024-Point R2SDF FFT의 DIT 모드의 구조 ········································· 25

그림 21. 1024-Point R2SDF FFT의 DIF 모드의 구조 ·········································· 25

그림 22. 5/3 필터를 이용한 이산 웨이블릿 변환 (DWT) ····································· 26

그림 23. 모바일 와이맥스 시뮬레이터 ········································································28

그림 24. LS 채널 추정기 모듈 ·····················································································29

그림 25. 제안된 DFT기반의 채널 추정기 모듈 ······················································· 29

- vi -

그림 26. 저속 모드에서의 모의실험 결과 ··································································30

그림 27. 고속 모드에서의 모의실험 결과 ··································································31

그림 28. Pedestrian A 채널 모델의 채널 추정 모습 (No AWGN) ···················· 32

그림 29. Vehicular A 채널 모델의 채널 추정 모습 (Eb/No 5dB) ······················ 32

그림 30. Virtex-5 LX330 FPGA 모듈 ······································································· 33

그림 31. 제안된 채널 추정기의 RTL 스키매틱 ······················································· 34

그림 32. 제안된 채널 추정기의 기능적 검증을 위한 Modelsim 모의실험 결과 ··· 35

그림 33. 제안된 채널 추정기의 타이밍 검증을 위한 Modelsim 모의실험 결과 ··· 35

표 목차

표 1. WLAN, 3G Cellular, 모바일 와이맥스의 전송율과 커버리지 ······················ 4

표 2. SOFDMA Scalability Parameters ······································································4

표 3. Coding and Modulation Schemes Supported ··················································5

표 4. 다이버시티 채널과 밴드 AMC 채널의 구성과 용도 ······································6

표 5. 하양링크 채널의 주요 파라미터 ··········································································6

표 6. 상향링크 채널의 주요 파라미터 ··········································································7

표 7. 모의실험 파라미터 ································································································27

표 8. ITU-R Power Delay Profile ··············································································28

표 9. Device Utilization Summary ············································································· 34

표 10. 제안된 구조의 연산지연 감소 비교 ································································36

- 1 -

제1장 서론

차세대 이동통신인 4G 이동통신 시스템으로서 모바일 와이맥스와 3GPP

LTE 시스템과 같은 OFDM 기반의 시스템들이 연구 개발되고 있다. 4G 이

동통신 시스템은 언제 어디서나 고속의 데이터 통신이 가능한 시스템으로서

기존의 음성 중심의 통신에서 데이터 중심의 통신으로의 발전이다. 4G 이동

통신은 모바일 단말기를 이용하여, 정지 및 이동 중에도 언제, 어디서나, 고

속의 무선 데이터 통신이 가능한 서비스를 제공한다. 본 논문에서 다루는 모

바일 와이맥스 시스템은 3GPP LTE와 함께 가장 유력한 4G 이동통신 시스

템으로 2009년 현재 한국을 비롯한 전 세계 여러 나라에서 서비스를 제공하

고 있다.

모바일 와이맥스는 고속의 데이터 전송률과 이동성을 위해 많은 기술이 사

용되고 있고 시스템의 성능을 개선하기 위해 많은 분야에서 활발한 연구가

진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 와이맥스의 성능을 향상시키기 위해

다중 경로 페이딩 채널에서 채널의 왜곡을 추정하고 보상해주는 채널 추정기

에 관한 연구와 구현에 관한 내용을 다룬다.

1.1. 연구 배경

모바일 와이맥스와 같은 OFDM 시스템으로 이동통신을 구현할 때는 채널

을 통과함으로써 발생하는 왜곡을 효과적으로 보상해주는 채널 추정기와 등

화기의 설계가 필수적이다. 또한, 64-QAM 모듈레이션과 낮은 부호율의 채

널 코딩을 사용하여 데이터 전송률을 높이기 위해서는 채널의 왜곡으로 말미

암은 데이터의 손실과 잡음의 효과를 최소화해야 한다. 이러한 이유로 채널

을 효과적으로 추정하는 채널 추정기에 관한 연구가 많이 이루어지고 있고

성능이 좋은 채널 추정 알고리즘이 많이 제안되었다. 하지만, 채널 추정기의

성능을 높이기 위해 복잡도가 높거나 연산의 시간이 오래 걸리는 기법을 사

용하게 되면 실제 구현에는 적합하지 않고 비용이 많이 드는 문제가 발생한

- 2 -

다. 따라서 채널 추정 효율은 높이면서도 실제 구현에 적합한 채널 추정방법

에 관한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 채널 추정 성능은 높이면서도

하드웨어 복잡도와 연산 지연을 최소화하여 실제 구현에 적합한 채널 추정방

법을 연구하고 구현한다.

1.2. 연구 방법 및 논문의 구성

본 논문은 모바일 와이맥스를 위한 DFT 기반의 채널 추정 방법을 개선하

기 위하여 DWT를 이용하는 방식을 제안하였다. 제안된 채널 추정 기법의

성능 검증을 위해 매트랩을 이용한 소프트웨어 모의실험을 다양한 채널 환경

에서 진행하였다. 또한, 하드웨어 구현을 위해서 VerilogHDL을 이용하여 설

계를 하였고 Modelsim을 이용하여 설계 검증을 진행하였다. 최종 검증은

Xilinx사의 Virtex-5 LX330 FPGA를 사용하여 하드웨어 구현하여 하드웨어

복잡도를 구하고 동작 검증을 하였다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 모바일 와이맥스 시스템의 개요를 2장에서

소개하고, 모바일 와이맥스에서의 채널 추정 기법과 다양한 채널 추정 방법

에 대해 3장에서 다룬다. 4장에서는 새로운 채널 추정 기법을 제안하고 제안

된 채널 추정기를 구현한다. 5장에서는 제안된 채널 추정기의 성능 검증과

구현 결과를 나타내고 6장에서 결론으로 논문을 마무리한다.

- 3 -

제2장 모바일 와이맥스 시스템

2.1. 모바일 와이맥스 시스템의 개요

와이맥스(WiMAX) 기술은 IEEE 802.16-2004 기반의 무선 인터넷으로서

유선 광대역 인터넷을 대체 할 수 있는 고정형 무선 광대역 네트워크

(Metropolitan Area Network)이다. 무선으로 넓은 지역에서 광대역 인터넷을

서비스해 줄 수 있다는 장점이 있어서 유선 광대역 인터넷을 설치하기 어려

운 인구밀도가 적고 넓은 지역에서의 광대역 인터넷 서비스를 위해 사용되었

다. 고정형 와이맥스는 저렴한 비용으로 DSL 서비스를 대체할 수 있는 초고

속 무선 통신 시스템이다. 2005년에는 고정형 와이맥스의 장점인 저렴하고

빠른 무선 인터넷 서비스를 이동 중에도 사용할 수 있도록 수정된 IEEE

802.16e 표준이 제안되었고 2006년에 모바일 와이맥스 표준의 Rev.1이 완성

되었다 (IEEE 802.16e-2006)[2]

모바일 와이맥스는 휴대 인터넷을 구현하기 위한 솔루션이다. 휴대 인터넷

은 휴대 인터넷 단말기를 이용하여, 정지 및 이동 중에도 언제, 어디서나, 고

속으로 무선 인터넷이 가능한 서비스를 제공하며, 전송속도, 이동성, 셀 반경

등의 측면에서 이동통신 단말기와 무선 랜의 중간 영역에 있으며, IP 기반의

초고속 인터넷과 이동통신이 결합한 형태의 새로운 서비스로 유선 인터넷 서

비스의 공간적 제약과 이동통신 서비스의 낮은 전송 속도 및 높은 요금의 단

점을 극복할 수 있는 유무선 통합형 서비스이다. 모바일 와이맥스는 도심지

역에서 대중교통 주행속도의 이동성을 보장하고 높은 수준의 전송속도로 초

고속 인터넷과 멀티미디어 이용이 가능한 특징이 있다. 이러한 성능을 이용

하여 VoIP, 영상 회의, 실시간 방송과 대화형 게임, 웹브라우징 등과 같은 실

시간으로 고속의 인터넷 서비스가 필요한 곳에 사용된다. 모바일 와이맥스의

전송률과 커버리지를 WLAN, 3G Cellular와 비교한 결과를 표 1 에 나타내

었다.

- 4 -

WLAN 3G Cellular Mobile WiMAX

Data Rate Very-High Low High

Cell Coverage Short-range Very Long-range Long-range

표 1. WLAN, 3G Cellular, 모바일 와이맥스의 전송율과 커버리지

Table 1. Data rate and coverage of WLAN, 3G and Mobile WiMAX

2.2. 모바일 와이맥스 시스템의 기술

모바일 와이맥스는 NLOS (Non-Line Of Sight) 환경에서 다중경로 성능

을 향상시키기 위해서 OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple

Access)를 적용하였다. 또한, 스케일러블 OFDMA (Scalable-OFDMA)를 지

원함으로서 대역폭을 1.25MHz부터 20MHz까지 다양하게 사용할 수 있게 되

었다. 또한, MIMO (Multiple Input Multiple Output) 기술과 향상된 채널 코

딩과 모듈레이션 기술을 적용해 데이터 전송률을 높였고, MAC에서는 QoS

를 보장한다. 채널 대역은 SOFDMA를 이용하여 효과적으로 사용할 수 있고

AES, EAP 기반 인증, SIM/USIM의 적용으로 보안성도 증진하였으며 이동

중에도 통신에 지연이 없도록 설계되어서 VoIP와 같은 실시간 응용 프로그

램의 서비스가 가능하다.[10]

- 5 -

System Parameters Numerology

Channel Bandwidth (MHz) 1.25 5 10 20

Sampling Frequency (MHz) 1.4 5.6 11.2 22.4

FFT Size 128 512 1024 2048

Number of Sub-channels 2 8 16 32

Subcarrier frequency spacing 10.94 kHz

Useful symbol time 91.4 us

Guard time 11.4 us

OFDMA symbol duration 102.9 us

Number of OFDMA Symbols(5ms) 48

표 2. SOFDMA Scalability Parameters

Table 2. SOFDMA Scalability Parameters

Downlink Uplink

ModulationQPSK, 16QAM,

64QAM

QPSK, 16QAM,

64QAM

Code Rate

Convolution Code 1/2, 2/3, 3/4, 5/6 1/2, 2/3, 5/6

Turbo Code 1/2, 2/3, 3/4, 5/6 1/2, 2/3, 5/6

Repetition ×2, ×4, ×6 ×2, ×4, ×6

표 3. Coding and Modulation Schemes Supported

Table 3. Coding and Modulation Schemes Supported

2.2.1. 모바일 와이맥스의 프레임 구조

모바일 와이맥스의 한 프레임은 하양링크 서브프레임과 상향링크 서브프레

임으로 구성되며, 한 프레임의 길이는 5ms이다. 하양링크 서브프레임은 프리

앰블과 하양링크 PUSC 두 심벌, 그리고 24개의 데이터 심벌로 이루어지며,

총 27개의 OFDMA 심벌로 구성되고, 상향링크 서브프레임은 세 개의 상향

링크 PUSC 심벌과 12개의 데이터 심벌로 구성되며, 총 15개의 OFDMA 심

벌로 구성된다. 따라서 모바일 와이맥스 시스템의 하나의 프레임은 총 42개

의 심벌로 구성되며, 하양링크와 상향링크의 비가 27대 15가 된다.

- 6 -

2.2.2. 모바일 와이맥스 부반송파 할당

모바일 와이맥스에서 사용하는 채널은 다이버시티 채널과 밴드 AMC 채널

이 있다. 다이버시티 채널에는 하양링크에서 사용하는 PUSC, FUSC,

OFUSC가 있으며, 상향링크에서 사용하는 PUSC, OPUSC가 있다. 인접 부반

송파를 사용하는 밴드 AMC 채널은 상향링크와 하향링크에 모두 사용된다.

링크 종류 구성 주용도

Downlink

PUSC Scattered 48 tonesFCH/DL-MAP 전송,

데이터 전송

FUSC Scattered 48 tones데이터 전송, 디지털

방송

OFUSC Scattered 48 tones데이터 전송, 디지털

방송

UplinkPUSC 6개의 분산 타일, 8톤/타일 데이터 전송, 다이버시티

OPUSC 6개의 분산 타일, 8톤/타일 데이터 전송, 다이버시티

Both AMC 6개의 분산 빈, 8통/빈데이터 전송, 주파수

선택적 AMC, AAS

표 4. 다이버시티 채널과 밴드 AMC 채널의 구성과 용도

Table 4. Diversity channel and band AMC in Mobile WiMAX

- 7 -

Parameters PUSC FUSC OFUSC 밴드AMC

Left Guard Subcarriers 92 87 80 80

Right Guard Subcarriers 91 86 79 79

Used Subcarriers 840 850 864 864

DC Subcarrier 1 1 1 1

Pilot Subcarriers 120 82 96 96

Data Subcarriers 720 468 768 468

Subcarriers per Sub channel 48 48 48 48

Symbols per Subchannel 2 1 1 2, 3, 6

Subchannels / Symbols 30/2 16 16 48/2, 3, 6

Pilot Configuration Common Common Common Common

Data Configuration Distributed Distributed Distributed Adjacent

표 5. 하양링크 채널의 주요 파라미터

Table 5. Downlink channel parameters

Parameters PUSC OPUSC

Left Guard Subcarriers 92 80

Right Guard Subcarriers 91 79

Used Subcarriers 840 864

DC Subcarrier 1 1

Tiles 210 288

Pilot Subcarriers per Tile 4 1

Data Subcarriers per Subchannel 8 8

Tiles per Subchannel 6 6

Pilot Subcarriers per Subchannel 24 6

Data Subcarriers per Subchannel 48 48

Subchannels / Symbols 35/3 48/3

표 6. 상향링크 채널의 주요 파라미터

Table 6. Uplink channel parameters

- 8 -

2.3. 모바일 와이맥스 시스템의 하드웨어 구조

그림 1은 모바일 와이맥스 단말의 최상위 모듈을 나타낸다. 업링크를 담당

하는 TX 모듈, 다운링크를 담당하는 RX 모듈이 있고 버스 인터페이스와 메

모리를 이용하여 다른 모듈과 데이터를 주고받는다.

그림 2. 모바일 와이맥스 단말의 최상위 모듈

Figure 1. Top module of Mobile WiMAX mobile station

그림 2는 TX 모듈의 구조를 나타낸다. TX 모듈에서는 전송할 데이터를

UL_LMAC 모듈에서 채널 코딩, 심벌 맵핑, 얼로케이션, 스크램블링을 거쳐

- 9 -

서 IFFT 변환을 이용해 시간영역의 데이터로 바꾸고 CP를 붙여 데이터를

전송한다.

그림 3. 모바일 와이맥스 단말의 Uplink (TX) 모듈

Figure 2. Uplink (TX) Module of Mobile WiMAX

그림 3은 수신 모듈로서 수신된 신호를 동기를 맞추고 FFT를 취해 주파

수 영역으로 변환한다. 주파수 영역으로 변환된 데이터를 다시 정렬하고 심

벌을 복원한 다음 채널을 복호 하여 수신 메모리로 들어가게 된다.

그림 4. 모바일 와이맥스 단말의 Downlink (RX) 모듈

Figure 3. Downlink (RX) Module of Mobile WiMAX

- 10 -

제3장 모바일 와이맥스의 채널 추정

모바일 와이맥스는 빠른 속도로 이동하는 환경에서 동작해야 하기 때문에

다중 경로 페이딩과 도플러 페이딩 때문에 발생하는 채널 왜곡을 보상해 주

어야 한다. 이를 위해 모바일 와이맥스에서는 프리앰블과 파일럿 톤을 이용

하여 채널을 추정하는 방법을 주로 이용한다. 이번 장에서는 OFDM 시스템

에서 파일럿을 이용한 채널 추정 방법과 각 방법의 장단점에 대하여 기술한

다.

그림 5. 모바일 와이맥스 DL PUSC에서 파일럿 위치

Figure 4. Pilot location of Mobile WiMAX DL PUSC

3.1. 모바일 와이맥스에서의 채널 추정

모바일 와이맥스 단말기의 다운링크 PUSC 모드에서는 파일럿을 이용하여

채널을 추정한다. DL PUSC는 그림과 같이 클러스터 단위로 데이터 전송과

채널 추정을 하게 된다. 한 클러스터는 두 개의 심벌과 24개의 부반송파로

- 11 -

구성된다. 채널 추정은 이미 아는 신호인 파일럿 신호를 이용하여 전체 클러

스터의 부반송파의 채널을 추정한다. 채널 추정 방법으로는 가장 간단하면서

도 성능이 좋은 Least Square(LS)[1]

방법을 주로 사용한다. 하지만, LS 방식

은 하드웨어가 간단하고 설계가 간단한 장점이 있지만 잡음에 취약하기 때문

에 보완된 채널 추정 방법이 요구된다.

3.2. OFDM 시스템에서 파일럿을 이용한 채널 추정 방법

그림 6. OFDM SISO 모델에서의 채널 추정과 등화

Figure 5. Channel Estimation and equalization of OFDM SISO Model

OFDM 시스템에서 수신된 신호는 무선 채널의 영향으로 크기와 위상 왜

곡이 발생한다. 이러한 채널의 영향을 추정하여 보상해야 송신된 신호를 복

원할 수 있다. OFDM 시스템에서의 채널 추정은 프리앰블이나 파일럿 같이

송신단과 수신단에서 모두 아는 훈련 신호를 사용하여 수행될 수 있고, 훈련

신호 사이의 채널은 보간 기법을 이용하여 추정한다. 또한, 훈련 신호가 아닌

데이터 신호를 이용하여 채널을 추정할 수 있으며, 훈련 신호와 데이터 신호

를 모두 이용하여 채널을 추정할 수도 있다. 이러한 추정 방법들은 송신단과

수신단 사이의 채널 상태와 채널 추정 성능, 채널 추정 방법의 연산 복잡도

등을 고려하여 선택된다. 모바일 와이맥스는 급변하는 채널에서 통신해야 하

기 때문에 프리앰블을 이용한 채널 추정보다는 주로 파일럿 신호를 이용하여

채널을 추정한다. 파일럿을 이용한 채널 추정 기법은 미리 아는 신호를 이용

하여 채널을 추정하기 때문에 성능이 우수하지만, 파일럿 신호 추가에 따라

전송 효율이 감소하는 단점이 있다. 파일럿을 이용한 채널 추정 기법으로는

- 12 -

LS(Least Square) 채널 추정기법, MMSE(Minimum Mean Square Error) 채

널 추정 기법, 변환 도메인을 이용한 추정 기법 등이 있다.[3]

다음으로

OFDM 시스템 모델과 LS, MMSE, 변환 도메인 채널 추정 방법을 소개한다.

3.2.1. OFDM 시스템 채널 모델

그림 7. OFDM 시스템의 채널 모델

Figure 6. OFDM system channel model

OFDM 시스템의 채널 모델은 그림과같이 k번째 부반송파의 송신 신호

가 채널 에 의해 왜곡되고 AWGN 잡음 가 더해져 신호 가 수신된

다. 이때 채널의 계수 값을 추정해서 를 복원하는 과정이 각각 채널

추정과 등화이다. OFDM 시스템에서의 전송 신호 은 식(1) 과 같이

IFFT를 거쳐 시간 영역으로 변환하여 전송되고

- 13 -

∈≤ ≤

(1)

수신 신호는 식(2)와 같이 채널에 의해 왜곡된 신호가 FFT를 거쳐 다시 주

파수 영역으로 변환되어 수신된다.

(2)

∈ (3)

3.2.2. LS (Least Square) 채널 추정 기법

LS 채널 추정 기법은 수신단에서 사전에 아는 파일럿 신호를 이용하여 채

널을 추정하는 기법으로 연산의 복잡도가 낮은 장점이 있다.

그림 8. System Identification

Figure 7. System Identification

OFDM 시스템에서 수신 신호를 식(3)과 같이 나타낼 때, LS 채널 추정 기법

에서의 비용함수는 식(4)와 같이 주어진다.

- 14 -

* Cost function :

(4)

여기서 비용함수의 최솟값을 구하기 위해 비용함수 S를 H에 관하여 미분하

면 식(5)가 구해진다.

(5)

식(5)을 H에 관하여 정리하면 식(6)과 같은 수식이 나오게 되고 이를 이용해

추정된 채널 계수를 구할 수 있다.

∴

(6)

식(6)에서와 같이 LS 채널 추정 기법에서 채널 추정은 간단히 수신신호를

알려진 송신 신호로 나누면 구할 수 있다. LS 채널 추정 기법은 가장 간단

하게 채널을 추정할 수 있다는 장점이 있지만, 채널이 널에 빠졌을 때 잡음

증폭 효과가 있어 잡음 존재 시 채널 추정 오차가 증가한다는 단점이 있다.

- 15 -

3.2.3. MMSE(Minimum Mean Square Error) 방법

그림 9. MMSE 채널 추정 기법

Figure 8. MMSE channel estimation method

MMSE 채널 추정 기법은 그림과 같이 채널 벡터와 입력 벡터의 MSE를

최소화하는 기법으로, 이때 채널 추정 벡터는 직교 이론을 이용하여 구할 수

있다. 그림 8에서 MMSE 채널 추정을 위한 입력 벡터 는 식(3)을 사용하

여 다음과 같이 표현될 수 있다.

(7)

직교 이론에 의하면 최소의 MSE를 갖는 경우 MMSE 필터의 오차와 입력

값의 곱은 0이 된다. 따라서 그림 7에 나타난 MMSE 채널 추정 기법의 가중

치 W는 다음과 같이 유도된다.

(8)

위 식에서 e는 오차 벡터를 나타내고, 는 입력 벡터, 는 가중치가 곱해진

채널 추정 벡터를 나타낸다. 또한, 는 가중치 벡터, 는 채널 추정 벡터

의 자기 분산 행렬을 나타낸다. 식(8)을 이용하여 를 구하면 다음과 같다.

- 16 -

(9)

채널 추정 벡터의 자기 분산 행렬은 잡음이 포함된 채널 추정 값의 자기 분

산행렬로서 다음과 같이 나타낼 수 있다.

(10)

여기서 과

은 각각 잡음 신호와 훈련 신호의 분산을 나타낸다. 이 식을

이용하여 MMSE 채널 추정 기법에 의한 채널 추정 값을 구하면 다음과 같

다.

(11)

MMSE 채널 추정 기법은 LS 채널 추정 기법보다 성능이 우수하지만 추

정하고자 하는 채널의 상관 특성을 미리 알고 있어야 하고 역행렬 계산을 비

롯한 많은 연산이 필요하게 되어 복잡도가 LS 채널 추정 기법보다 높아서

구현에 제한이 있다.

3.2.4. 변환 도메인 방법 ( Transform Domain Technique )

변환 도메인 방법은 일차적으로 LS 또는 MMSE 채널 추정 기법으로 추

정된 주파수 영역의 채널 주파수 응답 (Channel Frequency Response)의 도

메인을 바꿔서 채널 추정을 하는 방법이다. 변환 도메인 방법에는 DFT 기반

방법이 주로 사용되는데 DFT 기반 방법은 추정된 채널 주파수 응답을 시간

영역으로 변환하여 잡음 성분을 제거하는 방법이다. 채널 주파수 응답을

FFT를 사용하여 시간 영역으로 변환하면 그림 9와 같이 채널의 다중 경로

성분이 앞부분에 있게 되고 나머지 부분은 균일하게 잡음 성분이 분포하게

- 17 -

된다.

그림 10. DFT로 시간영역으로 변환한 채널 정보 (CIR)

Figure 9. Time domain channel information CIR)

이러한 채널의 시간영역에서의 특성을 이용하면 효과적으로 잡음 성분을

제거하여 채널 추정의 성능을 향상시킬 수 있다.

DFT 기반 채널 추정 방법을 수식으로 표현하면 다음과 같다.

(12)

는 정규화 계수이고

×

× ×이다. 여기서

L은 채널의 최대 지연 값으로 정확한 값을 알 수 없을 때는 CP(Cyclic

Prefix) 길이로 정한다.

- 18 -

제4장 제안된 변환 도메인 채널 추정기

4.1. 기존의 변환 도메인 기반의 채널 추정기

그림 11. 기존의 DFT 기반 채널 추정기[1]

Figure 10. Conventional DFT-based channel estimation scheme[1]

그림 10은 기존의 DFT 기반 채널 추정기의 블록도 이다. LS 기법으로 추

정한 채널을 IFFT를 이용해 시간영역으로 변환하고 채널의 최대 지연 값인

만큼의 CIR 탭을 제외한 나머지 채널 탭들을 잡음성분으로 제거하는

방법이다. 이 경우 실제 채널 지연이 보다 크게 되면 중요한 채널 성

분이 잡음과 같이 제거되어서 급격한 성능 감쇠가 일어난다. 이를 방지하기

위해 를 길게 잡게 되면 채널 지연이 크지 않은 채널 상황에서 잡음 성

분의 상당수가 제거되지 않게 된다. 이러한 고정된 방식의 단점을 개선하기

위하여 Y.Kang[4] J. Seo[5], J. Akhtman[6] 등은 변환도메인 방법에서 적응형

채널 추정기를 제안하였다.

- 19 -

그림 12. Y.Kang[4]이 제안한 적응형 DFT기반 채널 추정기

Figure 11. Y.Kang's[4] DFT-based adaptive channel estimation scheme

Y.Kang[4]의 적응형 채널 추정기는 잡음 성분의 크기를 측정하여 채널 정

보를 포함 하는 채널 성분과 잡음 성분을 분리해 내어 잡음 제거 성능을 향

상시켰다. 하지만, DFT기반 채널 추정 기법은 FFT 연산으로 연산의 지연이

크게 발생하는데 Y.Kang[4]의 채널 추정기는 잡음의 크기를 결정하고 채널

성분을 선택하는 모듈이 추가되어 연산 지연이 더욱 늘어나게 된다. 또한,

CIR의 끝 부분이 FFT 변환할 때 신호의 비연속성으로 인한 왜곡이 생기는

데 이 왜곡된 부분까지 제거하게 되어서 성능 또한 낮아진다. 이러한 단점을

보완하기 위하여 주파수 영역에서 잡음의 크기를 측정하는 새로운 채널 추정

기를 제안하고 구현하였다.

- 20 -

4.2. 제안된 변환 도메인 기반의 채널 추정기

그림 13. 제안된 DFT 기반의 적응형 채널 추정기

Figure 12. Proposed DFT-based adaptive channel estimation scheme

제안된 DFT 기반의 적응형 채널 추정기는 주파수 영역에서 잡음의 크기

를 DWT를 이용하여 측정한다[11]. DWT를 이용하여 신호를 변환하면 고주파

성분인 상세계수와 저주파 성분인 근사계수로 신호가 분리된다. AWGN 잡

음은 고주파 성분으로서 상세계수 값을 이용하면 잡음성분의 크기를 구할 수

있다[9]. 또한, 잡음의 크기를 시간영역으로 변환하기 전에 구함으로써 기존의

구조에서 발생한 지연시간을 줄일 수 있었다. 더 나아가서 IFFT와 FFT 연

산에서 DIF (Decimation in Frequency) 모드와 DIT (Decimation in Time)

모드를 적절하게 사용하면 FFT 연산의 출력을 정렬하는 부분을 제거할 수

있어서 출력 정렬에 따른 연산 지연을 추가로 감소시킬 수 있다[9]. 또한,

IFFT와 FFT의 출력을 정렬하는 데 필요한 메모리를 줄일 수 있어서 하드

웨어의 크기도 감소한다. 그림 13과 그림 14 는 기존의 방법과 제안된 방법

의 블록도 이다.

- 21 -

그림 14. Y.Kang[4]이 제안한 적응형 DFT 기반 채널 추정기

Figure 13. Y.Kang's[4] channel estimatior diagram

그림 15. 제안된 DWT를 이용한 DFT 기반 채널 추정기

Figure 14. Proposed DFT-based channel estimator using DWT

4.3. 제안된 변환 도메인 기반의 채널 추정기의 구현

제안된 변환 도메인 기반의 채널 추정기는 LS 채널 추정 블록, 1024포인

트 IFFT / FFT 블록, DWT 블록, 잡음 크기 추정 블록, 채널 성분 선택 블

록으로 구성되어 있다. 여기서 IFFT는 DIF 모드로 동작하고, FFT는 DIT

모드로 동작하도록 구성하였다.

- 22 -

4.3.1. LS 채널 추정 블록

LS 채널 추정 블록은 수신신호에서 파일롯을 추출하고 내삽을 통하여 일

차적으로 채널을 추정하는 블록이다.

그림 16. LS 추정기의 데이터 흐름도

Figure 15. Data flow of LS channel estimator

그림 17. LS 채널 추정 블록도

Figure 16. Block diagram of LS channel

estimation block

그림 12는 LS 채널 추정기의 블록도를 나타낸다. 모바일 와이맥스의 DL

PUSC의 파일럿은 ODD 심벌과 EVEN 심벌에 나누어서 자리 잡고 있다. 따

- 23 -

라서 처음 ODD 심벌을 메모리에 저장했다가 EVEN 심벌이 들어오면 저장

했던 ODD 심벌과 함께 채널 추정을 시작한다. 그림 13에서 보는 것과 같이

ODD 심벌에서 추출한 0, 12번째 파일럿과, EVEN 심벌에서 추출한 4, 8번째

파일럿을 이용하여 파일럿과 파일럿 사이의 채널을 내삽을 이용하여 추정한

다.

그림 18. LS 채널 추정에서 Interpolator의 구조

Figure 17. Interpolation of LS channel estimator

그림 14에서 보는 것 과 같이 내삽은 2개의 파일럿 값의 차를 쉬프트와 덧

셈을 이용하여 1/4, 2/4, 3/4 값을 구하여 수행한다. 곱셈과 나눗셈 연산을 사

용하지 않기 때문에 하드웨어 복잡도를 더욱 간단하게 설계할 수 있다.

4.3.2. IFFT / FFT 블록

LS 채널 추정 블록에서 일차적인 채널 추정을 끝내고 IFFT를 이용하여

채널의 주파수 응답 성분을 시간영역의 채널의 임펄스 응답으로 바꾼다. 이

때 IFFT 블록을 이용하게 되는데 FFT 연산은 DIT 모드와 DIF 모드로 동

작시킬 수 있다.

- 24 -

0NW

1NW

2NW

3NW

0NW

2NW

0NW

2NW

0NW

1-

1-

0NW

0NW

1-

1-

0NW

1-

1-

1-

1-

1-

1-

1-

1-

그림 19. 8-Point FFT DIF 모드의 흐름도

Figure 18. Data flow of 8-point FFT in DIF mode

0NW

1NW

2NW

3NW

0NW

2NW

0NW

2NW

0NW

0NW

0NW

1-

1-

0NW

1-

1-

1-

1-

1-

1-

1-

1-

1-

1-

그림 20. 8-Point FFT DIT 모드의 흐름도

Figure 19. Data flow of 8-point FFT in DIT mode

그림 15와 그림 16은 각각 8-Point FFT의 DIF모드와 DIT 모드의 흐름도

를 나타낸다. 흐름도에서 보는 것과 같이 DIF 모드에서는 입력이 차례대로

들어오고 출력은 비트 반전된 순서로 나오게 된다. 반면 DIT 모드에서는 입

력이 비트 반전된 순서로 들어가고 출력이 차례대로 나오게 된다. 따라서

FFT 연산을 하면 최종적으로 출력을 차례대로 바꾸기 위한 모듈을 설계해

야 한다. 하지만, 제안된 채널 추정기에서는 IFFT의 출력의 순서를 바꾸지

않고 미리 계산된 문턱 값을 이용하여 채널 정보 성분을 분리하고 잡음 성분

을 제거한 후 FFT의 DIT 모드, 즉 IFFT의 비트 반전된 출력의 순서 그대

- 25 -

로 DIF 모드로 동작하는 FFT의 입력으로 사용한다. 결국, FFT의 출력은 차

례대로 나오게 된다. 이러한 원리를 이용하여 제안된 구조에서는 순서를 바

꿀 때 사용하는 메모리와 연산 지연을 줄일 수 있게 된다.

그림 21. 1024-Point R2SDF FFT의 DIT 모드의 구조

Figure 20. 1024-Point R2SDF FFT in DIT Mode

그림 22. 1024-Point R2SDF FFT의 DIF 모드의 구조

Figure 21. 1024-Point R2SDF FFT in DIF Mode

그림 17과 그림 18은 각각 1024포인트 Radix-2 Single Delay Feedback

(R2SDF) 구조의 FFT에서 DIT모드와 DIF 모드의 구조를 나타낸다.

4.3.3. DWT 블록

LS 채널 추정기를 이용해 일차적인 채널 추정이 끝나면 IFFT 모듈에서

채널 정보를 시간 영역으로 변환하는 것과 동시에 DWT를 이용하여 잡음의

크기를 추정한다. 이때 사용하는 DWT 연산은 정보를 전달하는 것이 아닌

잡음의 크기를 측정하는 용도이기 때문에 웨이블릿 변환의 정확성보단 하드

웨어 복잡도가 간단한 것이 좋다. DWT는 필터의 종류에 따라서 변환의 성

능과 복잡도가 결정된다. DWT의 필터에는 여러 가지 종류의 필터가 있는데

그중 JPEG2000에서 사용되는 5/3 필터의 경우 필터 계수가 1/2, -1/4 으로

구성되어 있기 때문에 별도의 곱셈기가 필요하지 않아서 하드웨어 구조가 간

단하고 복잡도가 낮게 설계할 수 있다.[8]

- 26 -

그림 23. 5/3 필터를 이용한 이산 웨이블릿 변환 (DWT)

Figure 22. Discrete Wavelet Transform with 5/3 filter

그림 19는 제안된 하드웨어에서 구현한 DWT 모듈의 구조이다. 27개의 16

비트 레지스터와 14개의 멀티플렉서, 그리고 4개의 덧셈기로 구성되어 있다.

- 27 -

제5장 실험 및 결과

제안된 채널 추정기의 성능을 검증하기 위해 Matlab의 시뮬링크를 이용하

여 모의실험을 하였다. 시뮬레이터는 채널 추정 성능을 확인하기 위해 필요

한 모바일 와이맥스에 기본이 되는 모듈들을 구성하여 제작하였다. 모의실험

을 위한 채널은 ITU-R 채널 모델을 레일레이 페이딩을 이용하여 구현하였

고 속도에 따른 도플러 효과를 적용하였다.

5.1. 모의실험 환경

모의실험을 위하여 사용한 파라미터는 표7에 나타내었고, 다중 경로 채널

의 모델은 ITU-R에서 제시한 Pedestrian A, B, Vehicular A 모델을 사용하

였다.

파라미터 값

Channel Coding

(Convolutional)

Coding Rate 1/2

Constraint

Length7

Trellis Structure Poly1trellis(7, [171 133])

Modulation Type QPSK / 16-QAM / 64-QAM

FFT 크기 1024 포인트

Data Subcarrier 720

Pilot Subcarrier 120

Cyclic Prefix 128

Multipath Fading Channel Model Rayleigh Fading (Jakes Model)

표 7. 모의실험 파라미터

Table 7. Simulation Parameters

- 28 -

Tap

Pedestrian A Pedestrian B Vehicular B

Relative

Delay

[ns]

Average

Power

[dB]

Relative

Delay

[ns]

Average

Power

[dB]

Relative

Delay

[ns]

Average

Power

[dB]

1 0 0.0 0 0.0 0 0.0

2 110 -9.7 200 -0.9 310 -1.0

3 190 -19.2 800 -4.9 710 -9.0

4 410 -22.8 1200 -8.0 1090 -10.0

5 - - 2300 -7.8 1730 -15.0

6 - - 3700 -23.9 2510 -20.0

표 8. ITU-R Power Delay Profile

Table 8. ITU-R Power Delay Profile

그림 23∼25는 시뮬레이터의 주요 모듈을 나타낸다.

그림 24. 모바일 와이맥스 시뮬레이터

Figure 23. Mobile WiMAX Simulator

- 29 -

그림 25. LS 채널 추정기 모듈

Figure 24. LS Channel Estimator Module

그림 26. 제안된 DFT기반의 채널 추정기 모듈

Figure 25. Proposed DFT-based channel estimator module

- 30 -

5.2. 모의실험 결과

제안된 채널 추정기의 성능을 검증하기 위하여 기본 LS 추정기와 DFT 기

반의 채널 추정기의 성능을 모듈레이션 방법과 채널을 변경시키면서

BER(Bit Error Rate) 성능을 측정하였다.

그림 27. 저속 모드에서의 모의실험 결과

Figure 26. Simulation results in low velocity

그림 26은 저속으로 움직일 때의 Pedestrian A, B 모델과 Vehicular A 모

델의 모의실험 결과이다. Pedestrian A, B 모델의 이동속도는 3km/h이고

Vehicular A 모델은 60km/h로 정하였다. BER 곡선은 제안된 구조의 성능이

LS 기법보다 월등한 성능을 보이고, 기존의 Y.Kang[4]이 제안한 방법보다 성

능이 향상된 것을 볼 수 있다.

그림 27은 고속으로 움직일 때의 Pedestrian A, B, 모델과 Vehicular B 모

- 31 -

델의 모의실험 결과이다. Pedestrian A, B 모델의 이동속도는 10km/h이고

Vehicular A 모델은 120km/h로 정하였다. 저속에서와 마찬가지로 고속에서

도 향상된 성능을 확인할 수 있었다.

그림 28. 고속 모드에서의 모의실험 결과

Figure 27. Simulation results in high velocity

5.3. 제안된 채널 추정기의 VLSI 구현 결과

제안된 채널 추정기를 VerilogHDL을 이용하여 하드웨어로 설계하였고 하

드웨어적 검증을 하기 위하여 Modelsim과 Xilinx FPGA를 이용하여 동작 검

증을 하였다.

5.3.1. 구현 결과

실제 하드웨어로 맵핑하기 전에 우선 Modelsim을 이용하여 구현한 모듈의

- 32 -

기능을 검증하였다.

그림 29. Pedestrian A 채널 모델의 채널 추정 모습 (No AWGN)

Figure 28. Hardware simulation of channel estimation

under Pedestrian A channel (No AWGN)

그림 30. Vehicular A 채널 모델의 채널 추정 모습 (Eb/No 5dB)

Figure 29. Hardware simulation of channel estimation

under Vehicular A channel (Eb/No 5dB)

그림 28과 그림 29는 Pedestrian A와 Vehicular A 모델의 하드웨어 모의

실험 결과이다. 처음 파형이 입력 신호 파형이고 이 입력신호를 이용해 LS

- 33 -

채널 추정한 결과가 두 번째 파형이다. LS 채널 추정 방법으로 파일롯 신호

를 추출하여 일차적인 채널 추정을 마치면 IFFT 연산을 이용해 시간 영역으

로 변환한다. 시간 영역으로 변환된 신호는 세 번째 파형처럼 잡음 성분이

포함되어 나타난다. 이때 잡음성분을 제거하면 네 번째 파형처럼 중간에 잡

음 성분이 제거되고 채널 성분만 남게 된다. 이것을 다시 FFT 연산을 이용

해 주파수 영역으로 변환하면 구하고자 하는 잡음이 제거된 채널 추정 값이

나오게 된다.

5.3.2. Xilinx ISE를 이용한 회로의 합성 및 결과

제안된 채널 추정기의 FPGA 구현을 위해 Xilinx LX330과 Xilinx ISE를

사용하였다. 제안된 채널 추정기는 40MHz로 동작을 하는데 안정적인 동작을

위해 50MHz 속도에서 동작할 수 있도록 제한 조건을 두었다.

그림 31. Virtex-5 LX330 FPGA 모듈

Figure 30. Virtex-5 LX330 FPGA Module

- 34 -

Logic Utilization Used Available Utilization

Number of Slice Registers 8,378 207,360 4%

Number of LUTs 7,405 207,360 3%

Total Memory used (KB) 450 10,368 4%

표 9. Device Utilization Summary

Figure 9. Device Utilization Summary

그림 32. 제안된 채널 추정기의 RTL 스키매틱

Figure 31. RTL Schemetic of proposed channel estimator

- 35 -

5.3.3. 제안된 회로의 타이밍 동작 검증

그림 33. 제안된 채널 추정기의 기능적 검증을 위한 Modelsim 모의실험 결과

Figure 32. Functional verification of proposed channel estimation method

그림 34. 제안된 채널 추정기의 타이밍 검증을 위한 Modelsim 모의실험 결과

Figure 33. Timing Verification of Proposed channel estimation method

그림 31과 그림 32는 제안된 채널 추정기의 타이밍 검증을 위한 모의실험

결과이다. 타이밍을 고려하지 않고 기능적 측면만 고려한 모의실험 결과와

(그림 31) 타이밍을 고려한 모의실험 결과(그림 32)가 일치하는 것을 확인할

수 있다. 타이밍 모의실험은 50MHz 클럭을 사용하고 최대 시간 지연 모델을

사용하여 검증하였다.

- 36 -

5.3.4. 제안된 채널 추정기의 개선점

제안된 채널 추정기는 FFT/IFFT의 DIT 모드와 DIF 모드를 사용하여 FFT

와 IFFT에서 출력의 인덱스를 정렬하는 부분을 제거하였다. 이로 통해 FFT

와 IFFT에서의 연산지연을 줄일 수 있었다. 또한, 이 덕분에 메모리의 사용

량도 줄일 수 있었다. 제안된 채널 추정기는 FFT / IFFT와 잡음 측정하는

모듈에서 기존의 채널 추정기보다 108Kbit의 메모리가 줄어들게 된다.

Proposed Y.Kang[4] Ratio

Latency2N+2N=4N

(4096 Cycles)

3N+1N+3N=7N

(7168 Cycles)

0.57

(43% Reduced)

Memory Size 450KB 558KB0.81

(19% Reduced)

LUTs 7405 75030.99

(1% Reduced)

Slice Registers 8378 82301.02

(2% Increased)

표 10. 제안된 구조의 연산지연 감소 비교

Figure 10. Comparison of reduced latency of proposed architecture

- 37 -

제6장 결론

IEEE 802.16e를 기반의 무선 통신 시스템인 모바일 와이맥스 시스템은 고

속으로 이동 중에도 고속의 통신이 가능한 차세대 이동통신 시스템이다.

OFDM 기반의 통신시스템인 모바일 와이맥스는 주파수 선택적 페이딩에 강

하고 직교 성질을 이용하여 채널을 효율적으로 이용하여 높은 전송률을 가능

하게 한다. 하지만, 고속으로 이동할 때 채널의 왜곡을 정확히 추정하지 않으

면 성능이 급격하게 떨어진다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일

와이맥스에 적용할 수 있는 DFT 기반의 적응형 채널 추정기를 제안하였다.

제안된 DFT 기반 채널 추정기는 DWT를 이용하여 시간영역 문턱값을 계

산하여 DFT 기반 방식의 단점인 연산 지연을 크게 줄일 수 있었다. 시간영

역으로 변환하기 전 주파수 영역에서 미리 문턱 값을 계산함으로써 IFFT /

FFT를 이용하여 영역 변환을 할 때의 시간 지연을 DIT 모드와 DIF 모드를

적절히 사용하여 줄일 수 있었다. 이와 함께 출력 값의 정렬을 위해 데이터

를 임시로 저장하는 데 쓰이는 메모리의 사용이 불필요해서 메모리의 사용량

을 줄였다. 이러한 기법을 사용하여 제안된 채널 추정기는 기존의 적응형 채

널 추정기 대비 연산 지연은 43% 감소하였고, 108KB의 메모리를 절약할 수

있었다.

제안된 채널 추정기는 잡음에 취약한 LS 채널 추정 방법을 최소한의 하드

웨어와 연산 지연으로 잡음의 영향을 효과적으로 완화해주어 채널 추정의 성

능을 향상시켰다. 이는 모바일 와이맥스뿐만 아니라 OFDM을 사용하는 이동

통신 시스템에 적용하여 통신 시스템의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기

대된다.

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참고문헌

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학출판사, 2008

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감사의 글

2년간의 대학원 생활을 마치고 이제 졸업을 하고 사회에 나갑니다. 2년이

라는 시간이 긴 시간은 아니지만 많은 경험을 하고, 많은 추억을 만들었습니

다. 좋은 추억을 만들어주고 가르침을 준 모든 분께 감사의 인사를 드리고자

합니다.

먼저, 부족한 저를 항상 자상하게 인도해 주시고 연구방향에 대하여 넓은

안목으로 키워주시며 지도해주신 정덕진 교수님께 진심으로 깊은 감사를 드

립니다. 그리고 바쁜 일정에도 많은 조언과 지도를 해주시고 논문 연구에 많

은 도움을 주신 김동순 선배님과 논문의 잘못된 점을 지적해주시고 심사해주

신 이종호 교수님과 이한호 교수님께도 감사를 드립니다.

연구실에서 2년간 같이 동고동락해온 연구실원들에게도 감사의 인사를 드

립니다. 맏형 승열이 형과 박사과정 중인 규열이, 병수, 상설이, 동기 재영이

형, 그리고 연구실에 오래 있었지만, 항상 막내인 용준이와 보근이. 티격태격

하며 싸우기도 했지만, 이들이 있었기에 2년 동안의 연구실 생활이 지루하지

않았고 많은 추억을 남길 수 있었습니다.

그리고 연구실을 떠나있지만 만나면 항상 좋은 말씀과 경험담을 들려주시

며 후배들을 위해주는 졸업생 선배님들께도 감사의 마음을 전합니다.

끝으로, 지금까지 변함없는 믿음과 사랑으로 저를 응원해주신 사랑하는 부

모님과 모든 가족 분들께 감사의 마음을 전합니다.

2009년 12월 23일

신 성 섭