KR102198201B1 - 주변 후방산란 통신에서의 채널 추정 방법 및 그를 위한 장치 - Google Patents

주변 후방산란 통신에서의 채널 추정 방법 및 그를 위한 장치 Download PDF

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Abstract

주변 후방산란 통신에서의 채널 추정 방법 및 그를 위한 장치를 개시한다.
본 발명의 실시예에 따른 채널 파라미터 추정장치는 이진 데이터를 포함하는 상기 수신 데이터를 수신하는 데이터 수신부; 상기 수신 데이터를 기반으로 채널 파라미터를 추정하기 위한 초기 채널 파라미터를 설정하는 초기 파라미터 설정부; 상기 수신 데이터 및 상기 초기 채널 파라미터를 기반으로 제1 채널 파라미터를 추정하는 제1 파라미터 추정부; 상기 제1 채널 파라미터를 이용하여 우도 함수의 하한 조건을 기반으로 신규 채널 파라미터인 제2 채널 파라미터를 추정하는 제2 파라미터 추정부; 및 상기 제1 채널 파라미터 및 상기 제2 채널 파라미터를 기반으로 최종 채널 파라미터를 결정하는 최종 파라미터 결정부를 포함할 수 있다.

Description

주변 후방산란 통신에서의 채널 추정 방법 및 그를 위한 장치{Method and Apparatus for Channel Estimation in Ambient Backscatter Communication}
본 발명은 주변 후방산란 통신에서의 채널의 상태를 추정하는 방법 및 그를 위한 장치에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명의 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
무선 전력 통신에서 RF 에너지 하비스팅 기술과 주변 후방산란 통신은 자가 유지 가능한 에너지 공급 및 네트워크 기능을 갖는 기술이다. RF 에너지 하비스팅 기술과 주변 후방산란 통신은 무선 센서 네트워크(WSN: Wireless Sensor Network) 및 사물인터넷(IoT: Internet of Things)에 접목될 기술 연구 분야 중 하나이다.
그러나, 주변 후방산란 통신에서 데이터를 전송하는 후방산란 태그(Backscatter Tag)가 임피던스 미스매치를 통해 신호의 변복조가 이루어지며, 이로 인해 송신 신호의 에너지 효율이 떨어지게 된다.
이에 대해서, 주변 후방산란 통신에서 에너지 효율 개선시킬 수 있는 기술이 필요하며, 송신기와 수신기 사이의 채널 상태를 파악한다면 에너지 효율을 개선시킬 수 있다. 하지만, 주변 후방산란 통신에서는 송신 전력 세기가 제한됨에 따라 기존의 무선통신에서 채널 상태 정보를 전달하는 파일럿(pilot) 신호를 통한 채널 추정 방법을 이용하여 채널을 추정할 수 없다는 문제가 있다.
본 발명은 무선전력통신 방법 중 하나인 주변 후방산란 통신 시스템에서 송신기와 수신기 사이의 무선 채널 파라미터를 추정 하는 방법에 관한 것으로써, 채널 파라미터 추정을 통해 주변 후방산란 통신에서 에너지 효율을 개선시키는 방법을 제공하는 데 주된 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 상기 목적을 달성하기 위한 채널 파라미터 추정장치는, 이진 데이터를 포함하는 상기 수신 데이터를 수신하는 데이터 수신부; 상기 수신 데이터를 기반으로 채널 파라미터를 추정하기 위한 초기 채널 파라미터를 설정하는 초기 파라미터 설정부; 상기 수신 데이터 및 상기 초기 채널 파라미터를 기반으로 제1 채널 파라미터를 추정하는 제1 파라미터 추정부; 상기 제1 채널 파라미터를 이용하여 우도 함수의 하한 조건을 기반으로 신규 채널 파라미터인 제2 채널 파라미터를 추정하는 제2 파라미터 추정부; 및 상기 제1 채널 파라미터 및 상기 제2 채널 파라미터를 기반으로 최종 채널 파라미터를 결정하는 최종 파라미터 결정부를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 측면에 의하면, 상기 목적을 달성하기 위한 채널 파라미터 추정방법은, 이진 데이터를 포함하는 상기 수신 데이터를 수신하는 데이터 수신 단계; 상기 수신 데이터를 기반으로 채널 파라미터를 추정하기 위한 초기 채널 파라미터를 설정하는 초기 파라미터 설정 단계; 상기 수신 데이터 및 상기 초기 채널 파라미터를 기반으로 제1 채널 파라미터를 추정하는 제1 파라미터 추정 단계; 상기 제1 채널 파라미터를 이용하여 우도 함수의 하한 조건을 기반으로 신규 채널 파라미터인 제2 채널 파라미터를 추정하는 제2 파라미터 추정 단계; 및 상기 제1 채널 파라미터 및 상기 제2 채널 파라미터를 기반으로 최종 채널 파라미터를 결정하는 최종 파라미터 결정 단계를 포함할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 주변 후방산란 통신에서의 채널 파라미터 추정 방법은 파일럿 신호를 통한 채널 추정이 제한된 주변 후방산란 통신에서 채널 추정을 수행할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 주변 후방산란 통신 시스템에서 각 송수신단 사이의 채널 파라미터 추정은 상기의 통신 시스템에서 송신 신호의 에너지 효율을 개선시키는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따른 채널 추정 방법은 무선통신의 표준 데이터 구조를 변화시키지 않으면서도 채널 추정이 가능한 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 주변 후방산란 통신 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 채널 파라미터 추정장치를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 3는 본 발명의 실시예에 따른 주변 후방산란 통신에서의 채널 추정 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4은 본 발명의 실시예에 따른 주변 후방산란 통신에서의 채널 추정을 위한 기댓값-최대화 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 신호 대 잡음비(Signal-to-noise, SNR)에 따른 채널 추정 파라미터와 실제 채널 파라미터의 평균 제곱 오차(MSE)를 나타낸 도면이다.
도 6는 본 발명의 실시예에 따른 기댓값-최대화 알고리즘의 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다. 이하에서는 도면들을 참조하여 본 발명에서 제안하는 주변 후방산란 통신에서의 채널 추정 방법 및 그를 위한 장치에 대해 자세하게 설명하기로 한다.
본 발명은 주변 후방산란 통신에서의 채널 상태를 추정하는 방법에 관한 것으로, 채널 상태를 추정하는 방법으로 블라인드 채널 추정방법 중 하나인 기댓값-최대화(EM: Expectation-Maximization) 알고리즘을 통한 주변 후방산란 통신환경에서 채널 파라미터 추정을 수행하는 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 주변 후방산란 통신 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이다.
본 발명의 실시예에 따른 주변 후방산란 통신 시스템(10)은 RF 신호를 방사하는 RF 신호원(100), 주변의 RF 신호를 이용하여 센서 데이터를 전송하는 후방산란 태그(110) 및 센서 데이터를 수신하는 수신기(120)를 포함한다.
후방산란 태그(110)의 센서는 주변 RF 소스를 하비스팅 하여 내부의 후방산란 태그(110)의 임피던스 미스매치를 통해 센서의 데이터를 수신기(120)로 이진 비트 형태로 전송한다. RF 신호원(100)에서 수신기(120)로 이진데이터 '0'을 전송할 경우 후방산란 태그(110)는 RF 소스를 하비스팅 기능을 하고, RF 신호원(100)에서 수신기(120)로 이진데이터 '1'을 전송할 경우 후방산란 태그(110)는 RF 신호를 반사시켜 데이터를 수신기(120)로 전송한다.
RF 신호원(100)은 기지국 신호, 라디오 신호, Wi-Fi 신호 등과 같이 주변 전자기기에서 방사되는 다양한 RF 소스를 제공하는 장치일 수 있다.
후방산란 태그(110)는 주변의 RF 신호원(100)에서 방사하는 신호를 후방산란 통신을 통하여 자신의 센서 데이터 정보를 변조하여 반사하는 역할을 수행할 수 있는 회로로 구현될 수 있다.
후방산란 통신은, 다음과 같은 원리에 의해 수행될 수 있다. 후방산란 통신은 무선 통신을 수행할 때, 주변의 RF 신호를 이용하여 임피던스 미스매치를 통한 반사의 유무로 이진 데이터를 전송하는 방법을 통해 자신의 센서 데이터를 전송할 수 있는 방법을 의미한다.
이에 대해서, 주변 후방산란 통신에서의 수신기(120)가 받는 수신 신호 y(n) 은 [수학식 1]과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112019107296010-pat00001
여기서, RF 신호원(100)과 후방산란 태그(110) 사이의 채널 파라미터를 f, RF 신호원(100)과 수신기(120) 사이의 채널 파라미터를 h, 후방산란 태그(110)와 수신기(120) 사이의 채널 파라미터는 g이며, 각각의 채널 파라미터는 정규 분포 기반의 확률 변수(normal distributed random variable)이다(f~N(0,1), h~N(0,1), g~N(0,1)). 또한, RF 소스와 후방산란 태그 채널상태를 f~N(0,Nf), RF 소스와 수신기 채널상태를 h~N(0, Nh), 후방산란 태그와 수신기 사이의 채널상태는 g~N(0, Ng)로 정의하고 각 채널 상태는 정규 분포로 가정한다. 또한, x(n)은 RF 신호원에서 전송한 송신 신호, β는 주변 후방산란 태그(110)에서 전송하는 이진 데이터(임피던스 미스매치로 인한 감쇄상수), B(n)은 후방산란 태그(110)가 전송하는 이진 데이터, w(n)은 백색 잡음이다.
이 때, 수식의 간단한 표현을 위해 채널 파라미터를 [수학식 2]와 같이 정의한다.
Figure 112019107296010-pat00002
RF 신호원(100)에서 수신기(120)로 이진 데이터 '0'이 전송할 경우, RF 신호원(100)와 수신기(120) 사이의 채널 파라미터를 θ1로, RF 신호원(100)에서 수신기(120)로 이진데이터 '1'을 전송할 경우, 후방산란 태그(110)와 수신기(120) 사이의 채널 파라미터를 θ2로 정의한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 채널 파라미터 추정장치를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
본 발명에 따른 채널 파라미터 추정장치(200)는 데이터 수신부(210), 초기 파라미터 설정부(220), 제1 파라미터 추정부(230), 제2 파라미터 추정부(240) 및 최종 파라미터 결정부(250)를 포함한다. 도 2의 채널 파라미터 추정장치(200)는 일 실시예에 따른 것으로서, 도 2에 도시된 모든 블록이 필수 구성요소는 아니며, 다른 실시예에서 채널 파라미터 추정장치(200)에 포함된 일부 블록이 추가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
데이터 수신부(210)는 후방산란 태그(110)로부터 전송된 송신신호에 따른 데이터를 수신한다. 여기서, 수신된 데이터는 RF 신호원(100)에서 이진 데이터 '1'을 전송할 경우 후방산란 태그(110)에서 RF 신호를 반사시켜 전송된 데이터일 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 수신된 데이터는 RF 신호원(100)에서 전송된 이진 데이터 '0'에 대한 데이터일 수 있다.
초기 파라미터 설정부(220)는 수신된 데이터를 기반으로 채널 파라미터를 추정하기 위한 초기 채널 파라미터를 설정한다.
초기 파라미터 설정부(220)는 RF 신호원(100)과 채널 파라미터 추정장치(200) 간의 초기 채널 파라미터(h)를 설정한다. 여기서, 초기 채널 파라미터(h)의 반복 횟수는 초기화된 상태(n = 1)로 설정될 수 있다.
초기 채널 파라미터(h)를 설정하는 과정에서 RF 신호원(100)에서 송신된 전송신호 x(n)은 이진 위상천이변조(BPSK: Binary Phase Shift Keying)된 신호인 것으로 가정하는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
제1 파라미터 추정부(230)는 수신 데이터와 초기 채널 파라미터를 기반으로 제1 채널 파라미터를 추정한다.
제1 파라미터 추정부(230)는 수신 데이터와 초기 채널 파라미터에 조건부 확률을 적용하여 제1 채널 파라미터를 추정한다. 예를 들어, 제1 파라미터 추정부(230)는 초기 채널 파라미터에서 수신 데이터의 조건부 확률을 산출하여 제1 채널 파라미터(θn)를 산출할 수 있다.
제2 파라미터 추정부(240)는 제1 채널 파라미터를 기반으로 신규 채널 파라미터인 제2 채널 파라미터를 선정한다.
제2 파라미터 추정부(240)는 제1 파라미터 추정부(230)에서 추정된 제1 채널 파라미터(θn)를 이용하여 우도 함수의 하한 조건의 최댓값을 갖는 제2 채널 파라미터를 선정한다. 여기서, 우도 함수의 하한 조건은 [수학식 3]을 통해 정의되고, 우도 함수의 하한 조건의 최댓값을 갖는 제2 채널 파라미터는 [수학식 3]을 통해 추정될 수 있다.
제2 파라미터 추정부(240)에서 제2 채널 파라미터를 선정하기 위한 수학식의 단순화를 위하여 RF 신호원(100)에서 송신된 전송신호 x(n)은 이진 위상천이변조(BPSK: Binary Phase Shift Keying)된 신호인 것으로 가정하는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
구체적으로, 제2 파라미터 추정부(240)는 n 번의 반복한 제1 채널 파라미터를 기반으로 제2 채널 파라미터를 선정한다. 여기서, n 번의 반복한 제1 채널 파라미터는
Figure 112019107296010-pat00003
로 정의할 수 있다.
제2 파라미터 추정부(240)는 수신 신호의 채널 상태에 따른 최대 사후확률을 산출하고, 산출된 최대 사후확률과 제1 채널 파라미터를 기반으로 젠센 부등식에 의해 우도 함수(우도 로그함수)의 하한 경계를 산출한다. 여기서, 최대 사후확률은 [수학식 5]에 의해 정의되고, 우도 로그함수의 하한 경계는 [수학식 6]에 의해 산출된다. 여기서, 하한 경계는 우도 함수의 하한 조건의 최댓값을 의미한다.
제2 파라미터 추정부(240)는 산출된 우도 로그함수의 하한 경계를 제1 채널 파라미터로 미분 처리하여 제2 채널 파라미터를 산출할 수 있다. 우도 로그함수의 하한 경계를 제1 채널 파라미터로 미분 처리하는 동작은 [수학식 7]에 의해 정의된다.
최종 파라미터 결정부(250)는 제1 채널 파라미터 및 제2 채널 파라미터를 기반으로 오차값을 산출하고, 산출된 오차값을 기반으로 최종 채널 파라미터를 결정한다.
최종 파라미터 결정부(250)는 제1 채널 파라미터 및 제2 채널 파라미터를 기반으로 산출된 오차값을 기 설정된 기준 오차값과 비교하고, 산출된 오차값이 기준 오차값 이하인 경우 해당 제2 채널 파라미터를 최종 채널 파라미터로 결정한다. 여기서, 제1 채널 파라미터 및 제2 채널 파라미터를 기반으로 산출된 오차값은 [수학식 8]에 의해 산출될 수 있다.
한편, 최종 파라미터 결정부(250)는 산출된 오차값이 기준 오차값 초과인 경우 제1 채널 파라미터가 재산출되도록 하고, 재산출된 신규 제1 채널 파라미터를 기반으로 신규 제2 채널 파라미터가 산출되도록 한다.
최종 파라미터 결정부(250)는 제1 채널 파라미터 및 제2 채널 파라미터의 오차값이 기 설정된 기준 오차값 이하가 될 때까지 신규 제1 채널 파라미터 및 신규 제2 채널 파라미터를 산출하는 동작이 반복되도록 한다.
도 2에서 채널 파라미터 추정장치(200)는 주변 후방산란 통신 시스템(10)에 포함된 수신기(120)와 별도의 장치인 것으로 기재하고 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 채널 파라미터 추정장치(200)의 전체 또는 일부 기능을 포함하는 채널 파라미터 추정부(미도시)가 수신기(120)와 결합된 하나의 장치로 구현될 수 있다.
도 3는 본 발명의 실시예에 따른 주변 후방산란 통신에서의 채널 추정 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3는 주변 후방산란 시스템(10)에서 채널 파라미터를 추정하기 위한 기댓값-최대화 알고리즘의 흐름도를 나타낸다. 도 3를 참조하면, 먼저 일반적으로 채널 파라미터 추정을 위해 초기 채널파라미터 h를 선정한다(200). 그리고 수신기(120)에서 수신된 샘플 데이터를 이용하여 기댓값-최대화 알고리즘을 통해 설정한 오차값 범위를 만족할 때까지 채널 추정 알고리즘 반복(interation) 수행한다(210,220,230). 여기서, 기댓값-최대화 알고리즘은 채널 파라미터 θ의 구성요소인 h, u 들 중 추정하고자 하는 하나의 구성 요소를 제외한 나머지 구성요소 값은 고정시켜 놓은 채 추정 알고리즘을 반복 수행하여 채널 파라미터를 추정한다. 기존 RF 통신에서는 파일럿(Pilot) 신호를 통한 채널 추정방법이 사용되었으나, 송신 전력 세기가 제한된 주변 후방산란 시스템(10)에서는 파일럿 신호를 이용하여 채널을 추정할 수 없다. 이에, 주변 후방산란 시스템(10)은 기댓값-최대화 알고리즘을 이용하여 채널을 추정할 수 있다.
도 3에서는 각 단계를 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 다시 말해, 도 3에 기재된 단계를 변경하여 실행하거나 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 적용 가능할 것이므로, 도 3는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
도 3에 기재된 본 실시예에 따른 채널 추정 방법은 애플리케이션(또는 프로그램)으로 구현되고 단말장치(또는 컴퓨터)로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 본 실시예에 따른 채널 추정 방법을 구현하기 위한 애플리케이션(또는 프로그램)이 기록되고 단말장치(또는 컴퓨터)가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨팅 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치 또는 매체를 포함한다.
도 4은 본 발명의 실시예에 따른 주변 후방산란 통신에서의 채널 추정을 위한 기댓값-최대화 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명에 따른 주변 후방산란 시스템(10)은 후방산란 통신에서 채널 상태 추정 방법으로 기댓값-최대화 알고리즘을 적용하는 것을 제안한다.
기댓값-최대화 알고리즘은 잠재변수가 존재하는 확률 모델의 최대 우도 확률(Maximum Likelihood, ML)과 최대 사후 확률(Maximum a Posterior, MAP)을 통해 파라미터를 추정하는 알고리즘이다.
기댓값-최대화 알고리즘은 E-단계와 M-단계로 이루어져있다. E-단계는 수신 데이터와 초기 채널 파라미터를 조건부 확률을 이용하여 채널 파라미터를 추정을 한다. M-단계에서는 E-단계에서 추정된 채널 파라미터 이용한 우도 함수의 하한 조건의 최댓값을 갖는 새로운 채널 파라미터를 선정한다. 두 단계의 반복 작업을 통해 추정 채널 파라미터를 찾는다. 추정 채널 파라미터를 찾기 위한 E-단계 는 [수학식 3]과 같이 나타낼 수 있고, M-단계는 [수학식 4]과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112019107296010-pat00004
Figure 112019107296010-pat00005
[수학식 3]은 E-단계를 나타낸 수식으로, 함수 L은 로그-우도 함수이며, [수학식 4]는 M-단계를 통해 새로운 채널 파라미터를 찾는 과정을 나타낸다.
전술한 시스템 모델에서 수학식의 단순화를 위해 전송 신호 x(n)은 이진 위상천이변조(Binary Phase Shift Keying, BPSK)로 가정한다. 수신 신호의 채널 상태에 따른 최대 사후확률의 수식은 [수학식 5]와 같다.
Figure 112019107296010-pat00006
n 번의 M-단계를 통한 채널 파라미터의
Figure 112019107296010-pat00007
로 정의하며, 젠센 부등식에 의해 우도 로그함수의 하한 경계는 [수학식 6]과 같다.
Figure 112019107296010-pat00008
[수학식 6]에서, M-단계를 통한 n+1번째 채널 파라미터를 찾기 위해
Figure 112019107296010-pat00009
로 미분을 하면 다음과 같은 [수학식 7]을 얻을 수 있다.
Figure 112019107296010-pat00010
[수학식 7]을 통해, n+1번째 채널 파라미터를 찾을 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 신호 대 잡음비(Signal-to-noise, SNR)에 따른 채널 추정 파라미터와 실제 채널 파라미터의 평균 제곱 오차(MSE)를 나타낸 도면이다.
도 5에서는 주변 후방산란 시스템(10)에서 후방산란 통신의 채널 상태 추정하는 동작에 대한 모의 실험 결과를 나타낸다.
[표 1]에 기재된 바와 같이, 주변 후방산란 시스템(10)의 모의 실험에서 후방산란 태그(110)의 감쇄 상수 β는 0.8, 채널 파라미터들의 분산값 Nf, Nh, Ng, Nw는 1, 신호 길이 N은 10, 채널 파라미터 h의 초깃값은 주변 후방산란 시스템(10)이 적용되지 않은 상황에서의 기댓값-최대화 알고리즘을 통해 얻은 값인 0.67로 설정한다. 오차값(e)은 기댓값-최대화 알고리즘에서 n+1 번째 반복 횟수에 따른 채널 추정 파라미터와 n 번째 추정 파라미터의 차이로 값이 작을수록 반복 횟수는 증가하지만 기댓값-최대화 알고리즘을 통해 실제 채널 파라미터와 근접한 값을 찾을 수 있다.
Figure 112019107296010-pat00011
본 모의실험에서는 오차값을 0.01로 설정하였으며, 오차값에 대한 수식은 [수학식 8]과 같다.
Figure 112019107296010-pat00012
본 발명에 따른 주변 후방산란 시스템(10)에서 기댓값-최대화 알고리즘의 성능평가를 위하여, 확률적으로 분포하는 데이터 추정량이 가질 수 있는 최소 분산을 나타내는 Bayesian Cramer-Rao 하한 경계를 통해 기댓값-최대화 알고리즘의 성능을 비교하였다.
도 5는 신호 대 잡음비(Signal-to-noise, SNR)에 따른 채널 추정 파라미터와 실제 채널 파라미터의 평균 제곱 오차(MSE)를 나타낸다. 도 5를 통해, 신호 대 잡음비가 높아짐에 따라 기댓값-최대화 알고리즘을 통해 추정된 채널 파라미터가 하한 경계선인 Bayesian Cramer-Rao 하한 경계와 같은 추세로 평균 제곱오차가 감소함을 확인할 수 있다.
도 6는 본 발명의 실시예에 따른 기댓값-최대화 알고리즘의 시뮬레이션 결과를 나타낸 도면이다.
도 6는 오차값(e)에 따른 기댓값-최대화 알고리즘의 성능을 나타내며, 오차값(e)이 0.5인 경우 채널 추정이 제대로 이루어지지 않음을 확인할 수 있다. 이는 큰 오차값 설정으로 인해 제안한 알고리즘이 로컬 옵티멈(local optimum)에 들어가서 발생한 결과로 판단할 수 있다. 도 6의 실험을 통해 주변 후방산란 시스템(10)에서는 최적의 기댓값-최대화 알고리즘의 성능을 얻기 위해 오차값을 설정해야 하는 것을 확인할 수 있다.
도 6의 그래프는 오차값(e)이 0.01일 때, 신호-대-잡음비(SNR: signal-to-noise ratio)과 평균 제곱 오차(MSE: mean squared error)를 도시하며, RF 신호의 세기와 채널 파라미터 추정의 상관관계를 도시한다.
본 발명은 파일럿 신호를 통한 채널 추정이 제한된 주변 후방산란 통신에서 수신기에서 받아들이는 수신 데이터 샘플을 이용하여 기댓값-최대화 알고리즘을 이용하여 채널 파라미터를 추정 결과를 돌출함으로써 주변 후방산란 통신에서의 송신 신호의 에너지 효율 개선시키는 기술을 제안한다.
이상의 설명은 본 발명의 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명의 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 본 발명의 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 주변 후방산란 통신 시스템
100: RF 신호원 110: 후방산란 태그
120: 수신기
200: 채널 파라미터 추정장치 210: 데이터 수신부
220: 초기 파라미터 설정부 230: 제1 파라미터 추정부
240: 제2 파라미터 추정부 250: 최종 파라미터 결정부

Claims (14)

  1. 수신 데이터의 채널 파라미터를 추정하는 장치에 있어서,
    이진 데이터를 포함하는 상기 수신 데이터를 수신하는 데이터 수신부;
    상기 수신 데이터를 기반으로 채널 파라미터를 추정하기 위한 초기 채널 파라미터를 설정하는 초기 파라미터 설정부;
    상기 수신 데이터 및 상기 초기 채널 파라미터를 기반으로 제1 채널 파라미터를 추정하는 제1 파라미터 추정부;
    상기 제1 채널 파라미터를 이용하여 우도 함수의 하한 조건을 기반으로 신규 채널 파라미터인 제2 채널 파라미터를 추정하는 제2 파라미터 추정부; 및
    상기 제1 채널 파라미터 및 상기 제2 채널 파라미터를 기반으로 최종 채널 파라미터를 결정하는 최종 파라미터 결정부를 포함하되,
    상기 최종 파라미터 결정부는,
    상기 제1 채널 파라미터 및 상기 제2 채널 파라미터를 기반으로 오차값을 산출하고, 산출된 상기 오차값을 기 설정된 기준 오차값과 비교하여 상기 최종 채널 파라미터를 결정하되,
    상기 오차값이 기준 오차값 이하인 경우 해당 제2 채널 파라미터를 상기 최종 채널 파라미터로 결정하고, 상기 오차값이 기준 오차값을 초과하는 경우 상기 제1 채널 파라미터가 재산출되도록 하며, 재산출된 신규 제1 채널 파라미터를 기반으로 신규 제2 채널 파라미터가 산출되도록 하여 상기 최종 채널 파라미터를 결정하는 것을 특징으로 하는 채널 파라미터 추정장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 파라미터 추정부는,
    상기 수신 데이터 및 상기 초기 채널 파라미터에 조건부 확률을 적용하여 상기 제1 채널 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 하는 채널 파라미터 추정장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제2 파라미터 추정부는,
    상기 제1 채널 파라미터를 이용하여 우도 함수의 하한 조건의 최댓값을 산출하여 상기 제2 채널 파라미터를 추정하는 것을 특징으로 하는 채널 파라미터 추정장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제2 파라미터 추정부는,
    상기 수신 데이터의 채널 상태에 따른 최대 사후확률을 산출하고, 산출된 최대 사후확률과 상기 제1 채널 파라미터를 기반으로 젠센 부등식에 의해 우도 함수의 하한 조건의 최댓값을 산출하는 것을 특징으로 하는 채널 파라미터 추정장치.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 제2 파라미터 추정부는,
    상기 우도 함수의 하한 조건의 최댓값을 상기 제1 채널 파라미터로 미분 처리하여 상기 제2 채널 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 하는 채널 파라미터 추정장치.
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제1항에 있어서,
    상기 최종 파라미터 결정부는,
    상기 오차값이 기 설정된 기준 오차값 이하가 될 때까지 신규 제1 채널 파라미터 및 신규 제2 채널 파라미터를 산출하는 동작이 반복되도록 처리하는 것을 특징으로 하는 채널 파라미터 추정장치.
  10. 채널 파라미터 추정장치가 수신 데이터의 채널 파라미터를 추정하는 방법에 있어서,
    이진 데이터를 포함하는 상기 수신 데이터를 수신하는 데이터 수신 단계;
    상기 수신 데이터를 기반으로 채널 파라미터를 추정하기 위한 초기 채널 파라미터를 설정하는 초기 파라미터 설정 단계;
    상기 수신 데이터 및 상기 초기 채널 파라미터를 기반으로 제1 채널 파라미터를 추정하는 제1 파라미터 추정 단계;
    상기 제1 채널 파라미터를 이용하여 우도 함수의 하한 조건을 기반으로 신규 채널 파라미터인 제2 채널 파라미터를 추정하는 제2 파라미터 추정 단계; 및
    상기 제1 채널 파라미터 및 상기 제2 채널 파라미터를 기반으로 최종 채널 파라미터를 결정하는 최종 파라미터 결정 단계를 포함하되,
    상기 최종 파라미터 결정 단계는,
    상기 제1 채널 파라미터 및 상기 제2 채널 파라미터를 기반으로 오차값을 산출하고, 산출된 상기 오차값을 기 설정된 기준 오차값과 비교하여 상기 최종 채널 파라미터를 결정하되,
    상기 오차값이 기준 오차값 이하인 경우 해당 제2 채널 파라미터를 상기 최종 채널 파라미터로 결정하고, 상기 오차값이 기준 오차값을 초과하는 경우 상기 제1 채널 파라미터가 재산출되도록 하며, 재산출된 신규 제1 채널 파라미터를 기반으로 신규 제2 채널 파라미터가 산출되도록 하여 상기 최종 채널 파라미터를 결정하는 것을 특징으로 하는 채널 파라미터 추정방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제1 파라미터 추정 단계는,
    상기 수신 데이터 및 상기 초기 채널 파라미터에 조건부 확률을 적용하여 상기 제1 채널 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 하는 채널 파라미터 추정방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제2 파라미터 추정 단계는,
    상기 제1 채널 파라미터를 이용하여 우도 함수의 하한 조건의 최댓값을 산출하여 상기 제2 채널 파라미터를 추정하는 것을 특징으로 하는 채널 파라미터 추정방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 제2 파라미터 추정 단계는,
    상기 수신 데이터의 채널 상태에 따른 최대 사후확률을 산출하고, 산출된 최대 사후확률과 상기 제1 채널 파라미터를 기반으로 젠센 부등식에 의해 우도 함수의 하한 조건의 최댓값을 산출하는 것을 특징으로 하는 채널 파라미터 추정 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 제2 파라미터 추정 단계는,
    상기 우도 함수의 하한 조건의 최댓값을 상기 제1 채널 파라미터로 미분 처리하여 상기 제2 채널 파라미터를 산출하는 것을 특징으로 하는 채널 파라미터 추정방법.
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