OFDM 시스템 디자인

목차

1.소개

2.채널측정

3.시스템디자인

4.시뮬레이션 및 결과분석

5.결론

본문내용

정하는 것이다. BER 성능을 나타내기 위해 QPSK를 사용하였고 데이터 rate에서의 이익을 보면서 얻어야 하는 채널 코딩 이득을 위에서 계산하였다. 이것을 어느 정도 만족하는 것으로 K=4, R=1/2인 convolution code를 선택하였다. 이러한 것을 가지고 식 (8)을 통하여 parameter 간에 관계를 알 수 있다. N=128 이하 인 경우 CP 구간이 음수가 나오기 때문에 성립할 수 없다. 따라서 N=256인 경우 s로 OFDM 심볼 한 개의 시간이 s이기 때문에 64개의 심볼을 CP로 넣어준다는 것을 알 수 있다. 또한 CP에 의한 SNR 손실은 식 (10)에 의하여 -10log(1-1/5)로 구할 수 있고 0.9691dB가 된다.
또한 채널에 의한 SNR 손실과 AWGN의 노이즈의 영향은 식 (2)와 (9)번과 위에서 구한 CP에 의한 손해를 이용하여 정의할 수 있다. 즉 채널을 통과한 신호의 파워가 (9)번의 신호의 파워가 되고 여기서 구한 파워를 가지고 noise 파워를 계산 할 수 있다.
- (15)
ITU Ped.A ch-102 : = 0.19997, ITU Ped.B ch-103 : = 0.049827
위와 같은 원리를 가지고 simulation을 한다면 먼저 채널을 통과하고 평균적인 파워를 구하고 이것을 가지고 noise 파워를 계산하여 AWGN을 정의하고 더해준다. 수신단에서 주파수 offset과 시간 offset이 없기 때문에 동기화를 맞추는 과정은 필요 없게 되고 CP를 지우고 FFT에 입력한다. 이것은 채널의 spread time에 의한 위상차로 나타난다. 이러한 위상차는 한명의 유저가 받는 subcarrier에 해당하는 one tap equalizer로 보상할 수 있다. 즉 채널을 전채 N개에 대해 FFT를 하면 유저가 사용하는 것에 대해 위상차가 나타나기 때문에 얼마만큼을 보상할 수 있는지 알게 된다. 따라서 채널을 아는 것으로 인해 equalizer를 디자인 할 수 있다.
[그림 5]에서 확인 하듯이 equalization을 사용한 경우 모두 =10dB에서 BER이 이하라는 것을 알 수 있다. 따라서 이 시스템은 128kbps를 보내며 SPEC을 만족하는 시스템이라 볼 수 있다. [그림 5]를 보면 102채널에서는 convolution code를 디자인 할 때 예상 했던 결과를 확인 할 수 있다. 코드를 사용한 경우 이미 채널에 관한 손실을 다 보상 할 수 있었고 따라서 equalization을 사용하지 않아도 한 것과 성능이 차이가 없다. 이것은 채널의 특성을 나타낸다. 102 채널은 주파수 영역에서 보듯이 게인 1인 flat 채널과 가장 비슷한 그래프이기 때문에 쉽게 보상가능하다. 또한 채널의 tap 수가 즉 time spreading의 영향이 가장 적기 때문에 주파수 상에서 위상이 가장 적게 돌아간다. 이것은 detection error를 줄인다는 것을 의미한다. 위상의 변화 정도는 아래 선상도 그림에서 확인 할 수 있다.
[그림 7]과 [그림 8]은 [그림 5]에 대한 결과 그래프에 대한 원인을 잘 보여준다. [그림 8]에서 보면 103채널에서 더 많은 time spread factor에 의한 위상 변화가 심하다는 것을 확인 할 수 있다. 따라서 equalization을 하지 않는 다면 이미 decision 영역을 넘은 점들이 많기 때문에 error 가 된다. 따라서 equalization을 한 것과 하지 않은 것에 차이는 103채널에서는 심하다. [그림 6]은 equalization을 한 그래프로 채널과 mapping symbol 수에 따라 다른 결과가 나온다는 것을 확인 할 수 있다. 대역폭을 생각하지 않고 같은 파워에서 mapping 심볼을 바꾸어 보낸 것이다. AWGN 채널과는 달리 fading 채널에서는 성능이 다르다는 것을 알 수 있다. 따라서 대역폭의 여유가 있다면 BPSK를 보내는 것이 가장 좋은 성능을 낼 수 있다는 것을 확인할 수 있다. 그리고 mapping 방식 결정에서 예상했던 것처럼 16QAM이 사용되면 안된다는 것을 확인 시켜준다. [그림 9]는 16QAM의 선상도로 위상 변화로 인하여 많은 에러가 발생 했다. 16QAM은 원래 심볼의 위치 주변에서 변하였을 때 즉 mean zero인 Gaussian 채널에서는 성능이 좋지만 Rayleigh와 같은 fading channel에서는 성능이 떨어진 다는 것을 알 수 있다. 여기서 확인 할 수 있는 것은 대역폭과 BER 관계이다. 16QAM은 대역폭 효율이 좋지만 BPSK에 비해 BER 측면에서 많은 손해를 본다는 것을 알 수 있다.
Ⅳ. 결론
이번 프로젝트는 주어진 채널에서 기대대되는 data rate를 얻으면서 시스템이 안정하기 위한 BER 기준을 맞추는 것을 하였다. 하지만 OFDM에 약점인 주파수오차에 대해서는 생각하지 않았고 시간오차 및 다른 환경에 대해서는 살펴보지 않았다. 하지만 OFDM의 시스템 성능은 대역폭과 시스템을 구성하고 있는 parameter 들과 관련되었다는 것을 확인 하였다. 그리고 채널의 time spreading 정도가 심할 수 록 더 많은 위상차가 생기게 되고 따라서 시스템 성능을 저하시킨다는 것을 보았다. 그리고 equalization의 역할과 중요성에 대해서 확인 하였다. 채널의 fadding 정도가 심할수록 equalization에 의한 BER 개선은 커졌고 따라서 이것이 가능하도록 하기 위해 채널 estimation의 중요성을 알게 되었다. 지금 이 프로젝트에서는 이러한 중요한 채널estimation은 하지 않았지만 더 정확한 estimation은 더 좋은 equalizer 디자인을 가능하게 하고 시스템 성능을 상승시킨다고 예상할 수 있다. 그리고 채널에서의 시간 변화가 없다고 가정하였지만 실제 환경에서는 수신단의 이동과 기상 등 환경의 영향으로 time varying한 경우를 만나게 된다. 이런 채널을 극복하기 위해서는 앞에서 수시로 채널을 체크하는 것이 필요하다. pilot을 이용한 시스템이나 dara rate을 손해 보면서 estimation을 위한 신호를 보내어 확인 하는 방법이 있다.

키워드

OFDM,   OFDMA,   통신시스템,   변조