KR100334911B1 - 적응형 전송시스템에서의 수신 신호 레벨 예측방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 현재의 수신 신호 대 잡음비의 기울기로부터 일정 시간 이후의 신호 대 잡음비를 예측하는 기법으로, 예측 오차를 감소시키기 위해 저역 통과 필터와 평균 예측 오차 보정기능을 사용한다. 또한, 음의 예측 오차에 의한 서비스 품질 저하를 감소시키기 위해 고정 및 가변 예측 여유 할당 기능을 사용한다.

본 발명은, 수신 신호 대 잡음비의 크기의 고속 변화를 제거하기 위한 저역 통과 필터링을 하는 제 1 단계; 필터링된 신호 대 잡음비의 변화량으로부터 일정 시점 이후의 신호 대 잡음비의 크기를 예측하는 제 2 단계; 예측 단계에서의 예측 오차를 감소시키기 위해 평균 예측 오차를 계산하고 보정하는 제 3 단계; 신호 대 잡음비의 고속 변화에 대한 대처 방안으로 예측 여유를 할당하는 제 4 단계를 포함한다. 이러한 본 발명은 적응형 전송 방식을 사용하는 통신시스템에서 채널 상태에 따라 적절한 전송 방식을 선택하기 위해, 일정 시간 이후의 채널 상태를 추정하는 데에 사용된다.

Description

적응형 전송시스템에서의 수신 신호 레벨 예측방법 { Prediction Method of Received Signal Level in Adaptive Transmission Systems }

본 발명은 전송 전력 제어나 적응형 전송 방식을 사용하는 적응형 전송시스템에서 과거 및 현재의 수신 신호 대 잡음비로부터 일정 시간 이후의 신호 대 잡음비의 크기를 예측하는 방법에 관한 것이다.

적응형 전송시스템에서, 현재 수신기에 측정된 신호 대 잡음비의 크기에 따라 적절한 전송 전력과 전송 방식을 결정하고 전송기에 결정 사항을 알려 실질적으로 선택된 전송 방식과 전송 전력을 조절하기까지는 일정 시간이 소비된다. 따라서, 이러한 적응형 전송시스템의 응답 지연 시간을 고려하여 현재까지 측정된 데이터로부터 응답 지연 시간 이후의 신호 대 잡음비의 크기를 예측하고 예측된 값을 근거로 적절한 전송 방식을 선택하고 전송 전력을 조절해야 한다.

일반적으로 현재까지의 데이터로부터 일정 시간 이후의 값을 예측하는 방법으로 선형 예측방법이 사용된다. 먼저, 통계학의 시계열 분석 기법에서 사용되는 ARMA(Auto-Regressive Moving Average) 모델을 사용하여, 신호 대 잡음비의 실측 데이터로부터 적절한 모델의 구조와 파라미터를 추출하여 추출된 ARMA 모델로부터 예측을 수행한다. 그러나, 이러한 ARMA 모델에 사용된 모델 구조와 파라미터는 모델링 대상이 되는 측정 데이터에 전적으로 의존될 수밖에 없다. 신호 대 잡음비의 변화가 통계적으로 다른 특성을 갖는 환경에서는 그러한 ARMA 모델을 직접 사용할 수 없으며, 해당되는 환경에 적합한 모델의 선택과 파라미터 추출의 과정을 다시 수행하여야 한다. 따라서, 예측기법에 사용되는 모델은 대상의 통계적 환경에 실시간으로 적응할 수 있는 모델이어야 하며, 그러한 방법으로 적응형 알고리즘을 사용하여 필터 계수를 조절함으로써, 실시간으로 필터 계수를 적응시키는 선형 회귀필터를 사용할 수 있다. 그러나, 이러한 적응형 필터를 이용하는 방법에서는 사용되는 필터의 길이와 필터 계수를 갱신시키는 알고리즘에 따라 복잡도가 매우 크다.

따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 과거값과 현재값의 변화량(즉, 기울기)과 현재값으로부터 미래값을 예측하여, 비교적 매우 간단한 계산과정을 사용하는 예측 기법을 제공하기 위한 것이다.

도 1은 신호 대 잡음비 예측방법을 이용하여 전송 및 수신 방식과 전송 전력 제어를 하는 본 발명이 적용되는 적응형 전송시스템의 구성도,

도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 수신 신호 레벨 예측방법을 도시한 동작 흐름도,

도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 수신 신호 레벨 예측방법의 상세 흐름도,

도 4는 예측 신호 대 잡음비에 대한 저역 통과 필터링의 영향과 예측 오차 보정 효과를 설명하기 위하여 도시한 도면,

도 5는 본 발명에서 제시된 예측 기법에 의해 예측된 신호 대 잡음비의 일 예를 도시한 그래프도이다.

상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 적응형 전송시스템에서의 수신 신호 레벨 예측방법은, 수신 신호대 잡음비의 샘플이 입력되면, 상기 수신 신호 대 잡음비의 크기의 고속 변화를 제거하기 위하여 저역 통과 필터링하는 제 1 단계와; 상기 필터링된 신호 대 잡음비의 변화량으로부터 일정 시점 이후의 신호 대 잡음비의 크기를 예측하는 제 2 단계; 상기 신호 대 잡음비의 실제값과 예측값을 이용하여 평균 예측 오차를 계산하고 상기 평균 예측 오차를 이용하여 상기 예측값을 보정하는 제 3 단계; 및 상기 예측값에 예측 여유를 추가하는 제 4 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 한 실시예에 따른 '적응형 전송시스템에서의 수신 신호 레벨 예측방법'을 보다 상세하게 설명하면 다음과 같다.

실질적으로, 시스템의 응답 지연 시간보다 짧은 시간 간격으로 빠르게 변화하는 신호 대 잡음비의 변화에 대처하기 위해 전송 방식이나 전송 전력을 제어한다는 것은 불가능하다. 이러한 고속의 변화는 실질적인 예측 단계 이전에 제거되어야 한다. 기울기에 따른 예측 방법에서 입력 수신 신호 대 잡음비의 고속 변화를 실질적인 예측 대상이 되는 변화로 오인되어 그러한 변화량에 따라 응답 시간 이후의 값을 예측한다면 불필요한 예측 오차가 발생된다. 그러므로, 예측 이전에 저역 통과필터를 사용하여 응답 지연 시간보다 작은 시간 간격으로 변화하는 성분을 충분히 제거시켜야 한다. 그러나, 충분한 제거를 위해 저역 통과 필터의 차단 대역폭을 축소시키면, 추가적인 지연 현상을 초래하며, 그러한 지연 현상은 예측 시간으로의 확대로도 해결될 수 없다. 이러한 지연 오차는 기울기에 근거한 예측 방법의 근본적인 지연 오차와 더불어 예측 오차의 증가를 초래한다. 따라서, 본 발명에서는 기울기에 따른 예측 이후에 지연 현상으로부터 발생되는 예측 오차를 보정하기 위해 평균 예측 오차를 계산하고 그 평균 오차를 예측 값에 추가하여 보정하는 단계를 갖는다.

도 1은 본 발명이 적용되는 N 개의 전송 방식과 그에 대응되는 N 개의 수신 방식을 갖는 적응형 전송시스템의 구성도이다. 이는 N 개의 전송방식을 포함하는 전송부(110)와, N 개의 수신방식을 포함하는 수신부(120), 및 수신 신호대 잡음비를 예측하고 전송부(110)의 전송방식과 전송전력, 및 수신부(120)의 수신방식을 제어하는 제어부(130)를 포함한다.

무선 채널을 거쳐 수신되는 신호는 페이딩 및 강우에 의해 신호 크기 및 위상이 변화하며, 그에 따라 수신 신호 대 잡음비는 열화된다. 적응형 전송시스템은 채널 상태의 변화에 의한 수신 신호 품질의 변화를 검출하고, 전송 전력을 높이거나 N 개의 전송 방식 중에서 통신 서비스가 요구하는 특정 서비스 품질을 만족할 수 있는 적절한 전송 방식을 선택하여, 전송기와 수신기가 선택된 전송 방식으로 통신 서비스를 제공하도록 한다. 이 때, 검출된 신호 품질의 변화로부터 선택된 전송 방식이나 전송 전력 제어가 적용되기까지는 일정한 지연 시간이 소요되기 때문에, 결정 과정에서 사용되는 수신 신호 대 잡음비는 시스템의 응답 지연 시간만큼 일정 시간 이후의 예측된 값을 적용하여야 하며, 따라서 현재까지의 수신 신호 대 잡음비로부터 응답 지연 시간 이후의 크기를 예측하는 기법이 요구된다.

도 2는 본 발명의 한 실시예에 따른 수신신호 레벨 예측방법을 도시한 동작 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 수신신호 레벨 예측방법을 상세하게 도시한 도면이다. 먼저, 시간 t를 초기화하고, 샘플 수신 신호 대 잡음비가 입력되면(S22), 이 샘플(x _t )을 저역 통과 필터링한다(S23, 31). 저역 통과 필터링은 앞서 기술된 바와 같이 측정된 신호 대 잡음비의 변화에서 시스템의 응답 지연 시간보다 작은 간격으로 소폭의 크기로 변화하는 성분을 제거하기 위한 목적으로 사용된다. 저역 통과 필터링 방법으로는 신호 대 잡음비의 크기x _t (여기서,t는 샘플링 시간을 의미)에 대한 샘플들을 일정 시간동안 메모리에 저장하고, 그로부터 수학식 1과 같이 산술평균y _t 를 구하는 방법을 사용한다.

위의 수학식 1에서,a는 평균을 취하기 위한 샘플들의 수를 의미한다. 그러나, 위와 같은 산술 평균을 구하기 위해서는 평균을 취하기 위한 수만큼 샘플들을 저장하여야 하기 때문에, 아래 문헌에서 제시된 귀환 이산 시간 필터링방법을 사용하여 바로 전 과거 샘플과 현재의 샘플값만을 사용하여 필터링 효과를 얻을 수 있다. 귀환 이산 시간 필터링방법은, Edgar H. Satorius 와 Loertta H. Tong, 가 발표한 논문 'Analysis of a Rain Compensation Algorithm for K/Ka-Band Communications, International Journal of Satellite Communications, Vol. 14, pp.297-331, January 1996.'에 제시되어 있다. 이러한 귀환 이산 시간 필터링방법에서 필터링된 샘플은 수학식 2와 같이 얻어진다.

위의 수학식 2에서α는 필터의 차단 대역폭을 조절하는 파라미터로 1에 근접한 값을 가질 경우 대역폭은 감소한다.

다음, 위와 같이 저역통과 필터링된y _t 는 변화량에 따른 예측부(32)에서 수학식 3에 적용된다. 즉, 현재의 필터링된 수신 신호 대 잡음비y _t 와, 관측시간n샘플 이전의 값y _t-n 을 수학식 3에 적용하여 예측시간(p) 샘플 이후의 값을 예측한다(S24).

위의 수학식 3은, 현재 샘플값y _t 와 이전 샘플값y _t-n 의 기울기와, 현재 샘플값y _t 와 예측된 값의 기울기가 동일하다는 가정하에 성립된다.

또한, 예측의 기본 정보로 샘플 값의 1차 변화량인 기울기에 추가적으로 2차 변화량을 함께 고려함으로써, 실제 샘플값의 변화에 대한 예측 샘플값의 반응 속도를 향상시킬 수 있다. 이러한 변화량 정보의 이용을 확대시켜 샘플값의M차 변화량을 사용한 예측값은 수학식 4와 같이 계산된다.

위 식에서s _m,t 는 샘플의m차 변화량으로 수학식 5와 같이 과거 출력 샘플들과 샘플 변화량으로부터 재귀적으로 계산된다.

그러나,M차 변화량의 추가적인 사용은 과거 샘플 변화량에 대한 계산과정과 저장을 위한 메모리를 추가적으로 필요로 하기 때문에, 예측 대상인 신호 대 잡음비의 변화특성을 고려하여M의 값을 적절하게 선택한다.

도 2와 도 3의 저역통과 필터링(31)은, 수신 신호 대 잡음비의 고속 변화를 제거하는 목적으로 사용되지만 부차적으로 필터링 후의 샘플값의 변화는 도 4에 도시된 바와 같이 필터링 전의 변화가 지연되어 나타난다. 특히, 전반적인 기울기가 반전되는 부분에서 지연현상을 기울기에 근거한 예측단계에서 예측시간을 확장하더라도 필터링 후의 샘플들은 필터링 전의 샘플들과 평행하게 지연되기 때문에 예측시간의 확장으로 극복될 수 없다.

따라서, 본 발명에서는 저역 통과 필터링에 의한 지연 오차와 기울기 변화에 대한 지연 반응에 의한 예측 오차를 감소시키기 위해 예측 오차 보정단계(S25)를 갖는다. 이러한 예측 오차 보정을 위해, 예측 샘플값을 예측 시간(p)만큼 지연시켜(33), 현 시점에서의 샘플값으로 추정된과 현재의 저역 통과 필터의 입력 샘플(x _t )과의 차인 예측 오차(e _t )를 구한다(34). 매 샘플시간에서의 예측오차를 수학식 2의 귀환 필터링과 동일한 방법으로 수학식 6에 의해 필터링하여 평균 예측 오차를 구한다(37).

위의 수학식 6에서β는 수학식 2에서의α와 동일한 역할을 하는 대역폭 조절 파라미터이고,e _t 는 시점t에서의 예측오차로서이다. 평균 예측 오차는 도 3에 도시된 바와 같이 비례상수ζ _e (36)의 크기를 조절하여 평균 예측 오차를 보정에 반영하는 정도를 조절한다. 따라서, 평균 예측 오차 보정을 거친 샘플는 수학식 7과 같이 표현된다.

지금까지의 과정에서 적응형 전송시스템의 응답 시간 보다 빠르게 소폭으로 변화하는 신호 대 잡음비의 변화는 저역 통과 필터링에 의해 예측 단계에서 고려되지 않았다. 따라서, 실제 신호 대 잡음비는 예측 샘플 값의 중심으로 위아래로 차이를 가지며 변화한다. 실제 값이 예측 값보다 클 경우에는 서비스 품질의 열화가발생되지 않으나, 실제 값이 작을 경우에 예측을 실제보다 크게 추정함으로써 실제 값에 적절한 전송 방식을 전환시키지 못하거나 전송 전력을 요구되는 크기보다 작게 조절할 수 있다. 이러한 경우 서비스 품질의 열화가 발생하며, 따라서 예측 단계에서 무시되었던 신호 대 잡음비의 고속 소폭 변화에 대처 방안으로, 예측된 샘플 값을 일정 크기로 감소시키는 과정이 필요하다. 본 발명에서는 그러한 예측 여유의 할당을 위해 일정한 음(-)의 크기를 갖는 고정 여유η _f 를 부가하는 방법(S27)과 예측 오차의 표준 편차에 비례하게 가변여유를 할당하는 방법(S26)을 함께 사용한다.

도 2의 단계 S26에서, 예측 가변 여유는 예측 오차의 지역 평균과 분산을 수학식 1과 같이 일정 시간 동안의 샘플을 축적하여 구할 수 있으나, 수학식 2와 같은 귀환 이산 필터링에 의해 구하면 사용되는 메모리를 감소시킬 수 있다. 더욱이 앞의 평균 예측 오차 보정 단계(S25)에서 이미 구해진 평균 예측 오차를 사용할 수 있다. 따라서, 본 발명에서는 수학식 8에 의해 과거 샘플 시간에서 계산된 분산과 현재의 평균 예측 오차를 귀환 사용하여 현재의 예측 오차 분산을 구한다.

여기서,β는 수학식 3에서 평균 예측 오차를 구하기 위해 사용된 파라메터β와 동일하다. 계산된 분산을 수학식 9에 적용하면 가변 여유η _v 를 얻을 수 있다.

여기서,ζ _σ 는 비례상수로서, 0 또는 음(-)의 실수값을 취한다.

이렇게 생성된 예측 여유를 추가하는 이유는, 실제값이 예측값보다 작은 경우 즉, 음의 예측오차가 발생되는 확률을 감소시키기 위한 것이다. 수학식 9에서 사용되는 비례상수ζ _σ 를 특정 음의 예측 오차 확률이 만족되도록 수학식 10에 의해 조절한다.

위 식에서R _neg,t 와는 각각 현재 시점까지 누적된 음의 예측 오차가 발생한 시간율과 만족시켜야 할 요구 음의 예측 오차 확률이다.μ는 요구 확률과현 시점에서의 시간율의 차이에 비례하게ζ _σ,t 의 크기를 변화시키는 양을 조절하는 파라미터이다. 수학식 10에 의해 매 샘플 시간마다ζ _σ,t 의 크기는 음의 오차 확률이 요구 확률과 일치하도록 갱신된다.

이와 같이 계산된 가변 여유η _v 는 고정 여유η _f 와 함께 도 3에 도시된 바와 같이t+p샘플 시간의 신호 대 잡음비로 예측된에 부가된다. 결국, 최종적으로 예측 여유를 포함한 예측 샘플값은 수학식 11에 의해 구해진다.

도 5는 본 발명의 효과를 설명하기 위하여 도시한 그래프도이다. 위성 통신 링크 상에서 강우에 의해 감쇠를 겪는 수신 신호 대 잡음비를 모델링한 강우 감쇠량 발생기를 사용하여 발생시킨 샘플들과 본 발명에서 제시된 예측 기법에 의해 예측된 샘플들을 함께 표시한 것이다. 비교적 빠르게 변화하는 모양의 점선은 실제 감쇠를 겪은 수신 신호 대 잡음비를, 실선은 예측 여유 할당이 제외된 예측 값을, 두 개의 선들 밑에 있는 선은 고정 및 가변 여유를 포함시킨 값을 나타낸다. 이 예측 예에서 사용된 파라미터 값으로α=0.9,β=0.9,n=p=3[samples],η _f =1[dB],ζ _e =ζ _σ =1 를 각각 사용한다. 도 5에서 예측 여유를 포함하지 않은 예측값은 실제값의 지역 평균을 추정하며, 예측 여유의 할당은 예측값을 실제값의 변동 폭 이하에 있도록 하는 역할을 한다. 예측 여유 할당단계에서 적절한 파라미터를 선정함으로써 실제값이 예측값보다 작게 되어 서비스 품질의 저하가 발생되는 확률을 조절할 수 있다.

아래의 표 1은 본 발명의 예측 기법과 적응형 필터를 이용한 예측 기법에 대한 예측 오차의 절대값 평균과 분산을 비교하여 나타낸 것이다. 본 발명의 예측 기법은 예측 오차 측면에서 적응형 필터를 이용한 기법과 큰 성능 차이가 없으며, 간단화된 계산방법으로 구현에 있어 더욱 용이하다는 장점을 갖는다.

	예측 오차의 절대값 평균	예측 오차의 분산
본 발명에서 제안된 예측기법	0.188 [dB]	0.065 [dB]
적응형 필터를 이용한 예측기법	0.190 [dB]	0.061 [dB]

본 발명의 실시예에서는 본 발명의 내용을 효과적으로 설명하기 위해 일례로 일정 예측 시간 이후의 수신 신호 대 잡음비의 크기를 예측하는 기법을 대상으로 설명하였다. 그러나, 본 발명의 예측 기법은 예측 대상으로 수신 신호 대 잡음비 이외에 다른 채널 상태 정보를 사용할 수 있으며, 이 발명이 속하는 기술 분야의 숙련자에게는 본 발명의 기술 사항을 벗어남이 없이 다른 시스템 환경에 적용하거나, 다양한 변경 및 조절이 가능함이 분명하다. 그러므로, 본 발명의 보호 범위는 응용 대상이나 실시 예가 아닌 첨부된 청구 범위에 의해서만 한정될 것이며, 앞서언급한 다양한 응용이나, 변경 예를 모두 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

이상과 같이 본 발명에 의하면, 전송 전력 제어나 적응형 전송방식을 사용하는 통신시스템에서 과거 및 현재의 수신 신호 대 잡음비로부터 일정 시간 이후의 신호 대 잡음비의 크기를 예측하는 기법이 제공된다. 본 발명은 실시간 적응성을 가지며, 적응형 필터링에 의한 예측 기법에 비해 간단한된 과정으로 예측을 수행함으로써 구현 복잡도 면에서 우수성을 가진다. 또한, 변화량에 따른 예측 과정에 저역 통과 필터링, 예측 오차 보정, 예측 여유 할당단계를 함께 사용으로써, 예측 오차를 감소시키며, 예측 성능을 향상시킨다. 특히, 채널 환경의 통계적 특성에 관계없으므로, 어떠한 채널 환경에서도 수정없이 즉시 사용될 수 있는 효과가 있다.

Claims (8)

1. 수신 신호대 잡음비의 샘플이 입력되면, 상기 수신 신호 대 잡음비의 크기의 고속 변화를 제거하기 위하여 저역 통과 필터링하는 제 1 단계와;

   상기 필터링된 신호 대 잡음비의 변화량으로부터 일정 시점 이후의 신호 대 잡음비의 크기를 예측하는 제 2 단계;

   상기 신호 대 잡음비의 실제값과 예측값을 이용하여 평균 예측 오차를 계산하고 상기 평균 예측 오차를 이용하여 상기 예측값을 보정하는 제 3 단계; 및

   상기 예측값에 예측 여유를 추가하는 제 4 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응형 전송시스템에서의 수신 신호 레벨 예측방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 제 2 단계는, 과거의 수신 신호 대 잡음비와 현재 수신 신호 대 잡음비의 차이에 대한 임의의 차수의 변화량으로부터 일정 시점 이후의 신호 대 잡음비의 크기를 예측하는 것을 특징으로 하는 적응형 전송시스템에서의 수신 신호 레벨 예측방법.
3. 제 1 항에 있어서, 상기 제 3 단계는, 상기 제 2 단계에서 예측된 신호 대 잡음비를 예측시간만큼 지연시켜서 현재의 수신 신호 대 잡음비를 추정하는 제 1소단계와;

   상기 저역 통과 필터링 전의 실제 수신 신호 대 잡음비와 상기 추정 수신 신호대 잡음비의 차를 구해 예측 오차를 구하는 제 2 소단계;

   상기 예측 오차의 평균을 구하는 제 3 소단계; 및

   상기 예측값을 평균 예측 오차와 비례하게 보정하는 제 4 소단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응형 전송시스템에서의 수신 신호 레벨 예측방법.
4. 제 3 항에 있어서, 상기 제 3 소단계는, 상기 예측 오차를 이산 귀환 필터링 방법을 이용하여 평균 예측 오차를 구하는 것을 특징으로 하는 적응형 전송시스템에서의 수신 신호 레벨 예측방법.
5. 제 1 항에 있어서, 상기 제 4 단계는, 상기 예측 오차와 평균 예측 오차로부터 예측 오차의 분산을 구하는 제 1 소단계와;

   상기 예측 오차의 분산으로부터 표준 편차를 구하고 상기 표준편자와 비례하한 가변적 예측 여유를 계산하는 제 2 소단계; 및

   상기 가변 예측 여유와 일정 크기의 고정 예측 여유를 예측값에 추가하는 제 3 소단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 적응형 전송시스템에서의 수신 신호 레벨 예측방법.
6. 제 5 항에 있어서, 상기 제 1 소단계는, 상기 예측 오차와 평균 예측 오차로부터 이산 귀환 필터링 방법에 의해 예측 오차의 분산을 구하는 것을 특징으로 하는 적응형 전송시스템에서의 수신 신호 레벨 예측방법.
7. 제 5 항에 있어서, 상기 제 2 소단계의 상기 가변 예측 여유를 계산하는 비례상수는, 현 시점까지의 음의 예측 오차가 발생한 시간율과 요구 확률과의 차이에 비례하게 계산하는 것을 특징으로 하는 적응형 전송시스템에서의 수신 신호 레벨 예측방법.
8. 적응형 전송시스템에,

   수신 신호대 잡음비의 샘플이 입력되면, 상기 수신 신호 대 잡음비의 크기의 고속 변화를 제거하기 위하여 저역 통과 필터링하는 제 1 단계와;

   상기 필터링된 신호 대 잡음비의 변화량으로부터 일정 시점 이후의 신호 대 잡음비의 크기를 예측하는 제 2 단계;

   상기 신호 대 잡음비의 실제값과 예측값을 이용하여 평균 예측 오차를 계산하고 상기 평균 예측 오차를 이용하여 상기 예측값을 보정하는 제 3 단계; 및

   상기 예측값에 예측 여유를 추가하는 제 4 단계를 포함하는 수신 신호 레벨 예측방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.