KR101262560B1 - 오에프디엠 시스템에서 반복되는 훈련 심벌을 이용하는 주파수 옵셋 추정 방법 - Google Patents

오에프디엠 시스템에서 반복되는 훈련 심벌을 이용하는 주파수 옵셋 추정 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 OFDM 시스템에서 반복되는 훈련 심벌을 이용하는 주파수 옵셋 추정 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 주파수 옵셋을 추정하기 위한 모의 실험에 대한 OFDM 심벌을 생성하는 단계; 생성된 OFDM 심벌을 AWGN(덧셈꼴 백색 정규 잡음) 환경 또는 레일레이 채널에서 각각 전송시키는 단계; 상기 OFDM 심벌을 수신하는 단계; Moose의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법, Schimidl의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법, Morelli의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법, 및 Laourine의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법을 이용하여 상기 주파수 옵셋 추정 기법들 각각에 대하여 상기 수신된 OFDM 심벌의 주파수 옵셋을 추정하고 추정된 주파수 옵셋과의 평균 제곱 오류 값(mean square error: MSE)을 구하는 단계; 및 상기 주파수 옵셋 추정 기법들 각각에 대하여 구해진 MSE를 신호 대 잡음비(SNR)에 대해 비교함으로써 최적의 주파수 옵셋 추정 기법을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

오에프디엠 시스템에서 반복되는 훈련 심벌을 이용하는 주파수 옵셋 추정 방법{A FREQUENCY OFFSET ESTIMATING METHODD USING REPEATED TRAINING SYMBOLS IN OFDM SYSTEM}
본 발명은 반복되는 훈련 심벌을 이용한 OFDM 주파수 옵셋 추정 정확도 분석방법에 관한 것으로, 특히 하나의 기법을 사용하는 방식들에 비해 각 기법들의 성능을 비교, 분석하여 효율적으로 주파수 옵셋을 추정하는 훈련 심벌을 이용한 OFDM 주파수 옵셋 추정 정확도 분석방법에 관한 것이다.
직교 주파수 분할 다중화(orthogonal frequency division multiplexing; OFDM) 기술은 가용 주파수 대역을 다수의 부대역으로 나누고, 신호를 서로 직교인 각각의 부대역 반송 주파수를 중심으로 중첩되게 할당하여 전송하는 방식이다. 단일 반송파 시스템에 비해 다중경로 페이딩 채널 환경에서 성능이 우수하고, 전송 속도가 빠르며, 주파수 효율이 좋기 때문에, 무선 통신 표준 변조 방식으로 각광받는 기술이다
직교 주파수 분할 다중화 시스템은 직렬의 높은 전송률을 갖는 데이터 를 낮은 전송률을 갖는 병렬 데이터로 치환하는 것이다. 이렇게 치환된 병렬 데이터 열은 각기 다른 부반송파에 의해 변조 된다. 이러한 병렬 전송기법은 부반송파의 개수가 많을수록 심벌 주기가 길어져 심벌 간 간섭(inter-symbol interference: ISI)에 강인한 특성을 갖게 된다. 그러나 OFDM 시스템의 송수신단 이동에 의한 도플러 효과 및 송수신기의 오실레이터 불일치로 인해 발생하는 주파수 옵셋에 매우 민감하다는 단점이 있다. 주파수 옵셋은 신호의 진폭 감소를 일으키고 부반송파의 직교성을 파괴하여 반송파간 간섭(inter-carrier interference: ICI)을 발생시켜 시스템의 성능 저하를 가져온다. 따라서, 주파수 옵셋에 의한 OFDM 시스템의 심각한 성능 저하를 막기 위해 반복 구조의 훈련 심벌을 이용한 다양한 주파수 옵셋 추정 기법들이 제안되었다.
이와 같은 종래의 OFDM 시스템에서 주파수 옵셋 추정 기술의 단점을 해결하기 위하여 지금까지 많은 기법들이 연구되어 왔다.
먼저, Cox는 두 개의 반복되는 구간을 가지는 훈련 심벌을 이용하여 주파수 옵셋을 추정하는 기법을 제안하였다. 그러나, 정수 주파수 옵셋을 추정하기 위하여 두 개의 훈련 심벌을 이용하기 때문에, 데이터 전송 효율이 떨어졌으며, 한 개의 훈련 심벌로는 부반송파 간격으로 정규화된 범위인 [-1, 1) 사이의 주파수 옵셋만을 추정할 수 있었다.
삭제
또한, Morelli는 Cox 기법을 보완하여 L개의 반복되는 훈련 심벌을 이용해서 주파수 옵셋을 추정하는 기법을 제안하였다. 이 기법을 통해 심벌 하나로 신호의 대역폭 전범위에 걸쳐 주파수 옵셋을 추정할 수 있었다.
후에, Song은 옵셋 추정 범위를 단계적으로 늘려서 정확한 옵셋 추정을 할 수 있는 다단 주파수 옵셋 추정기에 대한 기법을 제시하였다. Song의 기법은 Morelli 기법의 복잡한 시스템에 비해 비교적 간단하게 주파수 옵셋을 추정할 수 있다.
그러나, 이러한 종래의 기술들은 반복되는 훈련 심벌을 이용한 한 가지 기법을 통해 직교 주파수 분할 다중화 신호의 주파수 옵셋을 추정하였다. 즉, 상황에 관계없이 한 가지 기법만을 이용하므로 효율적으로 주파수 옵셋을 추정할 수 없었다.
즉, 이러한 반복 구조의 훈련 심벌을 이용하는 기법들 간 상황에 따른 성능 비교 및 분석에 대한 자료가 미비하며, 이는 곧 상황에 맞는 훈련 심벌을 이용한 주파수 옵셋 추정 시, 어떠한 추정기법을 사용하는 것이 적절한지에 대한 기준제시가 미비함을 나타낸다.
또한, 종래의 기술에서는 Cox, Morelli 및 Song의 기법들을 비교하여 상황에 맞는 주파수 추정기법을 사용하는 기준을 제시하고 있다(등록번호 제10-1023563호(2011년 3월 11일) 참조).
하지만, 더 다양한 상황에 따라 그 상황에 맞는 주파수 추정기법을 선정하고 사용하는 기준을 제시하는 것이 필요하다.
등록번호 제10-1023563호(2011년 3월 11일)
P. H. Moose, "A technique for orthogonal frequency division multiplexing frequency offset correction," IEEE Trans. Commun., vol. 42, pp. 2908-2914, Oct. 1994. T. M. Schmidl and D. C. Cox, "Robust frequency and timing synchronization for OFDM," IEEE Trans. Commun., vol. 45, pp. 1613-1621, Dec. 1997. M. Morelli and U. Mengali, "An improved frequency offset estimator for OFDM applications," IEEE Commun. Lett., vol. 3, pp. 75-77, mar. 1999. A. Laourine, A. Stephenne, and S. Affes, "A new OFDM synchronization symbol for carrier frequency offset estimation," IEEE Signal Process. Lett., vol. 14, pp. 321-324, May 2007.
본 발명은 상기한 점을 감안하여 발명된 것으로, 기존의 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 반복되는 훈련 심벌을 이용한 각각 다른 네 가지 기법들을 사용한 결과를 비교 및 분석한 다음, 시스템의 상황에 맞는 적절한 기법을 선택해서 효율적으로 주파수 옵셋을 추정할 수 있도록 된 반복되는 훈련 심벌을 이용한 OFDM 주파수 옵셋 추정 정확도 분석방법을 제공함에 그 목적이 있다.
본 발명은 OFDM 시스템에서 반복되는 훈련 심벌을 이용하는 주파수 옵셋 추정 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 주파수 옵셋을 추정하기 위한 모의 실험에 대한 OFDM 심벌을 생성하는 단계; 생성된 OFDM 심벌을 AWGN(덧셈꼴 백색 정규 잡음) 환경 또는 레일레이 채널에서 각각 전송시키는 단계; 상기 OFDM 심벌을 수신하는 단계; Moose의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법, Schimidl의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법, Morelli의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법, 및 Laourine의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법을 이용하여 상기 주파수 옵셋 추정 기법들 각각에 대하여 상기 수신된 OFDM 심벌의 주파수 옵셋을 추정하고 추정된 주파수 옵셋과의 평균 제곱 오류 값(mean square error: MSE)을 구하는 단계; 및 상기 주파수 옵셋 추정 기법들 각각에 대하여 구해진 MSE를 신호 대 잡음비(SNR)에 대해 비교함으로써 최적의 주파수 옵셋 추정 기법을 결정하는 단계를 포함한다.
또한, 상기 최적의 주파수 옵셋 추정 기법을 결정하는 단계는, 상기 MSE 외에 상기 주파수 옵셋 추정 기법들의 구현 복잡도 및 주파수 옵셋 추정 범위 중 적어도 하나를 고려하여 최적의 주파수 옵셋 추정 기법을 결정한다. 또한, 상기 모의 실험은 보호 구간이 100개의 샘플들이고, 최대 도플러 주파수가 125Hz 또는 285Hz이고, 다중 경로 페이딩 환경이 25개의 경로로 이루어지고, 각 경로는 지수 형태의 감쇄를 갖고, 첫 번째와 마지막 경로 간에 20dB의 차이가 나도록 설정된 조건에서 수행된다. 또한, 상기 생성된 OFDM 심벌은 식
Figure 112011055497219-pat00001
으로 표현되고, 여기서,
Figure 112011055497219-pat00002
는 직교 진폭 변조(QAM) 또는 위상 시프트 키잉(PSK) 변조된 k번째 부반송파 성분이며, N은 역 푸리에 변환의 크기이다. 또한, 상기 수신된 OFDM 심벌은 식
Figure 112011055497219-pat00003
로 표현되고, 여기서, ε은 주파수 옵셋이며,
Figure 112011055497219-pat00004
는 채널의 전달 함수이며,
Figure 112011055497219-pat00005
은 AWGN이다.
본 발명에 따르면, 기존의 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 반복되는 훈련 심벌을 이용한 각각 다른 네 가지 기법들을 사용한 결과를 비교 및 분석하여 시스템의 상황에 맞는 적절한 기법을 선택하여 효율적인 주파수 옵셋 추정을 수행할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명에 따른 것을 특징으로 하는 반복되는 훈련 심벌을 이용한 오에프디엠 주파수 옵셋 추정 정확도 분석방법을 수행하기 위한 개요도를 도시한다.
도 2는 네 기법의 주파수 옵셋 추정 범위를 나타낸 도면이다.
도 3은 AWGN(덧셈꼴 백색 정규 잡음, additive white Gaussian nois) 환경에 있어서 본 발명의 방법에 따라 구현된 SNR에 대한 네 기법의 평균 제곱 오류 값(mean squear error: MSE)을 나타낸 그래프이다.
도 4a 및 4b는 레일레이 페이딩 채널 환경에 있어서 본 발명의 방법에 따라 구현된 SNR에 대한 네 기법의 MSE를 나타낸 그래프이다.
다양한 실시예들이 이제 도면을 참조하여 설명되며, 전체 도면에서 걸쳐 유사한 도면번호는 유사한 엘리먼트를 나타내기 위해서 사용된다. 설명을 위해 본 명세서에서, 다양한 설명들이 본 발명의 이해를 제공하기 위해서 제시된다. 그러나 이러한 실시예들은 이러한 특정 설명 없이도 실행될 수 있음이 명백하다. 다른 예들에서, 공지된 구조 및 장치들은 실시예들의 설명을 용이하게 하기 위해서 블록 다이아그램 형태로 제시된다.
하기 설명은 본 발명의 실시예에 대한 기본적인 이해를 제공하기 위해서 하나 이상의 실시예들의 간략화된 설명을 제공한다. 본 섹션은 모든 가능한 실시예들에 대한 포괄적인 개요는 아니며, 모든 엘리먼트들 중 핵심 엘리먼트를 식별하거나, 모든 실시예의 범위를 커버하고자 할 의도도 아니다. 그 유일한 목적은 후에 제시되는 상세한 설명에 대한 도입부로서 간략화된 형태로 하나 이상의 실시예들의 개념을 제공하기 위함이다.
이하, 예시도면을 참조하면서 본 발명에 따른 실시예를 상세히 설명한다.
먼저 역 푸리에 변환을 (inverse Fourier transform) 통해 생성된 n번째 OFDM 샘플 χn을 채널을 통해 전송한다. 이때, 채널을 통해 전송된 수신 신호
Figure 112011055497219-pat00006
은 주파수 옵셋 성분인 ε를 갖게 되는데, 이 주파수 옵셋 성분 ε를 다음과 같은 네 가지 기법을 이용해 추정한다.
기법 1: Moose의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법
기법 2: Schimidl의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법
기법 3: Morelli의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법
기법 4: Laourine의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법
위 네 가지 기법에 따라 주파수 옵셋을 추정한 뒤, 그 결과를 신호 대 잡음비에 (signla-to-noise ratio: SNR) 따라 비교 및 분석한다.
먼저 직교 주파수 분할 다중 신호는 역 푸리에 변환을 통해 생성하며, 아래의 식 (1)과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112011055497219-pat00007
식 (1)
여기서
Figure 112011055497219-pat00008
는 직교 진폭 변조(quadrature amplitude modulation: QAM) 또는 위상 시프트 키잉(phase shift keying: PSK)으로 변조된 k번째 부반송파 성분이며, N은 역 푸리에 변환의 크기이다. 채널을 통과하여 수신된 신호는 아래 식 (2)와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112011055497219-pat00009
식 (2)
여기서 ε은 주파수 옵셋이며,
Figure 112011055497219-pat00010
는 채널의 전달함수,
Figure 112011055497219-pat00011
은 덧셈꼴 백색 정규 잡음(additive white Gaussian noise: AWGN)이다.
기법 1: Moose 의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법
기법 1은 동일한 두 개의 연속된 훈련 심벌을 사용하여 주파수 옵셋을 추정하는 기법으로, 부반송파 주파수 간격의
Figure 112011055497219-pat00012
의 범위에서 주파수 옵셋 추정이 가능하다. 주파수 옵셋을 추정하기 위한 식은 아래 식 (3)과 같다.
Figure 112011055497219-pat00013
식 (3)
여기서 Yk와 Zk는 각각 반복 신호 중 첫 번째와 두 번째 신호의 FFT 출력이며, Re{·}와 Im{·}은 각각 실수부 및 허수부를 나타낸다. 또한 {·}*는 공액 복소수(complex conjugate)를 의미한다.
기법 2: Schimidl 의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법
기법 2는 Moose의 훈련 심벌 구조를 개량한 새로운 훈련 심벌 구조를 이용하는 기법으로, 역 푸리에 변환 이전에 짝수 번째 샘플은 의사 잡음 부호를 갖고 홀수 번째 샘플은 0의 값을 갖도록 한 뒤, 역푸리에 변환을 수행하면, 동일한 심벌 내에서 두 개의 연속되는 심벌 구조가 생성되게 된다. 이로 인해 Schimidl 기법은 Moose 기법 대비 2배 넓은 추정 범위를 갖게 된다. 이러한 Schmidl의 주파수 옵셋 추정식은 아래의 식 (4)와 같다.
Figure 112011055497219-pat00014
식 (4)
여기서 ∠(·)는 각도 연산자이다.
기법 3: Morelli 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법
기법 3은 Schimidl의 기법을 더욱 확장하여 한 심벌 내에서 L번의 반복이 있도록 훈련 심벌을 생성한다. 여기서 L은 2의 거듭 제곱수이다. 이 기법의 장점은 L이 증가함에 따라 주파수 옵셋의 추정 범위도 증가한다는 점이다. 또한, L만큼 한 심벌 내에서 반복되므로 상관 연산 횟수를 증가시킬 수 있다. 이러한 Morelli의 주파수 옵셋 추정식은 아래의 식 (5)와 같다.
Figure 112011055497219-pat00015
식 (5)
여기서 H는 L-1보다 작거나 같은 임의의 수이다.
Figure 112011055497219-pat00016
과
Figure 112011055497219-pat00017
은 각각 best linear unbiased estimator (BLUE) 기법에 의해 유도된 가중치 행렬과 각이며 아래의 식 (6) 및 식 (7)과 같이 유도된다.
Figure 112011055497219-pat00018
식 (6)
Figure 112011055497219-pat00019
식 (7)
기법 4: Laourine 의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법
기법 4는 아래의 식 (8)과 같이 훈련 심벌을 생성한다.
Figure 112011055497219-pat00020
식 (8)
여기서
Figure 112011055497219-pat00021
는 임의의 짝수이다. 위와 같이 생성된 신호는 역푸리에 변환 과정을 거친 후 전송되며, 주파수 옵셋을 포함하면 아래의 식 (9)와 같이 표현된다.
Figure 112011055497219-pat00022
식 (9)
이와 같은 Laourine 훈련 심벌은 기존의 세 훈련 심벌들과는 다르게 완벽한 반복 구조를 갖지는 않지만, 위상 차이만 있는 구조를 갖게 된다. 이러한 훈련 심벌을 이용한 Laourine의 주파수 옵셋 추정식은 아래의 식 (10)과 같다.
Figure 112011055497219-pat00023
식 (10)
여기서
Figure 112011055497219-pat00024
은 BLUE 기법에 의해 유도된 가중치 행렬이며 아래의 식 (11)과 같이 유도된다.
Figure 112011055497219-pat00025
식 (11)
이하에서는 네 가지 주파수 옵셋 추정 기법들의 성능을 모의실험을 통해 비교한다. 성능 비교를 위한 OFDM 심벌은 직교 위상 시프트 키잉(quadreture PSK: QPSK)을 통해 생성하였으며, IFFT의 크기는 1024로 설정하였다. 보호구간은 100개의 샘플들, 최대 도플러 주파수는 125Hz와 285Hz 두 가지 경우로 설정하였다. 다중 경로 페이딩 환경은 25개의 경로를 지니며, 각 경로는 지수 형태의 감쇄를 갖고, 첫 번째와 마지막 경로간에는 20dB의 차이가 나도록 설정하였다.
도 1은 본 발명에 따른 반복되는 훈련 심벌을 이용한 OFDM 주파수 옵셋 추정 정확도 분석방법을 수행하기 위한 개요도로서, 상기 네 가지 기법에 대해 각각의 기법의 성능을 비교 및 분석하고, 이 비교 및 분석의 결과를 토대로 시스템의 상황에 맞는 최적의 기법을 선택할 수 있도록 되는 것이다.
즉, 주파수 옵셋을 추정하기 위한 모의 실험에 대한 OFDM 심벌을 생성하고, 생성된 OFDM 심벌을 AWGN 환경 또는 레일레이 페이딩 채널에서 각각 전송시킨다. 그리고, 정규화된 주파수 옵셋을 설정하고, 최적의 기법을 선택하기 위해 네 기법의 신호-대-잡음비(SNR)을 계산하고, 평균 제곱 오류 값(mean squear error: MSE)을 통한 각 기법의 주파수 옵셋 추정 정확도를 비교한다.
본 발명은 네 가지 주파수 옵셋 추정 기법들의 비교를 위해서 각 기법의 주파수 옵셋 추정 범위, 구현 복잡도, 그리고 덧셈꼴 백색 정규 잡음 환경(additive white Gaussian noise: AWGN) 및 레일레이(Rayleigh) 페이딩 채널 환경에서 네 가지 기법의 평균 제곱 오류 값(mean squear error: MSE)을 통한 각 기법의 주파수 옵셋 추정 정확도를 비교할 수 있다.
각 추정 기법에 따른 구현 복잡도를 비교하면, Moose 기법의 경우 덧셈이 2N번, 곱셈이 2N+2번 요구되고, Schimidl 기법의 경우 덧셈이 N/2번, 곱셈이 N/2+1번 요구되며, Morelli 기법의 경우 덧셈 H번, 곱셈 H+2번이 요구되며(여기서, H는 L개의 반복 구조가 사용될 때 L-1보다 작거나 같은 임의의 수를 의미함), Laourine 기법은 덧셈 N-p번, 곱셈이 3(N-p)+3번 요구된다(여기서, p는 N-1보다 작은 짝수). 기법 3과 4의 경우에는 p 및 H에 따라 복잡도의 경우가 달라질 수 있으나 일반적으로는 기법 1의 경우가 복잡도가 크다고 볼 수 있다.
도 2는 각 기법들의 주파수 옵셋 추정 가능 범위를 나타낸 것으로, 기법 1은
Figure 112011055497219-pat00026
의 범위를 가지고, 기법 2는
Figure 112011055497219-pat00027
의 범위를 가지며, 기법 3은
Figure 112011055497219-pat00028
의 범위를 가지고, 기법 4는
Figure 112011055497219-pat00029
의 범위를 가진다. 따라서, 기법 3이 가장 넓은 범위의 주파수 옵셋 추정 성능을 보이고, 기법 4, 기법 2, 기법 1의 순서로 넓은 범위의 주파수 옵셋 추정 성능을 보인다.
도 3 및 4는 네 기법의 SNR에 따른 오차 분산을 나타낸다. 도 3은 AWGN 채널하에서의 성능 비교로 모든 SNR에 대해 기법 1의 MSE가 가장 낮은 오차 분산을 갖는 것을 알 수 있다. 도 4a 및 4b는 레일레이 채널 환경에서 각기 다른 도플러 주파수에 대해 주파수 옵셋 추정 성능을 보인 것으로, 마찬가지로 기법 1이 가장 낮은 오차 분산을 갖는 것을 알 수 있다. 하지만 기법 1의 경우 모든 시험 값에 대해서 조사를 해야 하기 때문에, 기법 1은 일반적으로 다른 기법들에 비해 복잡도가 크다는 단점이 있다. 기법 2와 4의 경우에는 레일레이 채널 환경하에서 낮은 SNR에서는 기법 1에 비해 주파수 옵셋 추정 성능이 떨어지는 것을 확인할 수 있지만, SNR이 높아질수록 비슷한 추정 성능을 보이는 것을 알 수 있다.
이와 같이 네 개의 기법들을 주어지는 조건과 환경에 따라 분석함으로써 주어지는 조건과 환경에 따라 낮은 복잡도를 갖거나 적합한 주파수 옵셋 추정 성능을 보이는 기법을 선택하여 주파수 옵셋량을 추정하는 것이 가능하다.
제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 발명의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.

Claims (5)

  1. OFDM 시스템에서 반복되는 훈련 심벌을 이용하는 주파수 옵셋 추정 방법으로서,
    주파수 옵셋을 추정하기 위한 모의 실험에 대한 OFDM 심벌을 생성하는 단계;
    생성된 OFDM 심벌을 AWGN(덧셈꼴 백색 정규 잡음) 환경 또는 레일레이 채널에서 각각 전송시키는 단계;
    상기 OFDM 심벌을 수신하는 단계;
    Moose의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법, Schimidl의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법, Morelli의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법, 및 Laourine의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법을 이용하여 상기 주파수 옵셋 추정 기법들 각각에 대하여 상기 수신된 OFDM 심벌의 주파수 옵셋을 추정하고 추정된 주파수 옵셋과의 평균 제곱 오류 값(mean square error: MSE)을 구하는 단계; 및
    상기 주파수 옵셋 추정 기법들 각각에 대하여 구해진 MSE를 신호 대 잡음비(SNR)에 대해 비교함으로써 최적의 주파수 옵셋 추정 기법을 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 Laurine의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법에서, 상기 생성된 OFDM 심벌은 식
    Figure 112012079321313-pat00040
    으로 표현되고,
    여기서,
    Figure 112012079321313-pat00042
    는 직교 진폭 변조(quadrature amplitude modulation: QAM) 또는 위상 시프트 키잉(phase shift keying: PSK)으로 변조된 k번째 부반송파 성분이며, N은 역 푸리에 변환의 크기이고,
    Figure 112012079321313-pat00043
    는 임의의 짝수이고,
    상기 최적의 주파수 옵셋 추정 기법을 결정하는 단계는, 상기 MSE 외에 상기 주파수 옵셋 추정 기법들의 구현 복잡도 및 주파수 옵셋 추정 범위 중 적어도 하나를 고려하여 최적의 주파수 옵셋 추정 기법을 결정하는, OFDM 시스템에서 반복되는 훈련 심벌을 이용하는 주파수 옵셋 추정 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 모의 실험은 보호 구간이 100개의 샘플들이고, 최대 도플러 주파수가 125Hz 또는 285Hz이고, 다중 경로 페이딩 환경이 25개의 경로로 이루어지고, 각 경로는 지수 형태의 감쇄를 갖고, 첫 번째와 마지막 경로 간에 20dB의 차이가 나도록 설정된 조건에서 수행되는, OFDM 시스템에서 반복되는 훈련 심벌을 이용하는 주파수 옵셋 추정 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    Moose의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법, Schimidl의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법, 및 Morelli의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법에서 상기 생성된 OFDM 심벌은 식
    Figure 112012079321313-pat00030
    으로 표현되고, 여기서,
    Figure 112012079321313-pat00031
    는 직교 진폭 변조(QAM) 또는 위상 시프트 키잉(PSK) 변조된 k번째 부반송파 성분이며, N은 역 푸리에 변환의 크기인, OFDM 시스템에서 반복되는 훈련 심벌을 이용하는 주파수 옵셋 추정 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    Moose의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법, Schimidl의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법, 및 Morelli의 훈련 심벌 구조를 이용하는 주파수 옵셋 추정 기법에서 상기 수신된 OFDM 심벌은 식
    Figure 112012079321313-pat00032
    로 표현되고, 여기서, ε은 주파수 옵셋이며,
    Figure 112012079321313-pat00033
    는 채널의 전달 함수이며,
    Figure 112012079321313-pat00034
    은 AWGN인, OFDM 시스템에서 반복되는 훈련 심벌을 이용하는 주파수 옵셋 추정 방법.


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