KR102546205B1 - 순환 주파수 추정 기반 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 방법 및 그를 위한 장치 - Google Patents

순환 주파수 추정 기반 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 방법 및 그를 위한 장치 Download PDF

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Abstract

순환 주파수 추정 기반 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 방법 및 그를 위한 장치를 개시한다.
본 발명의 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치는, 직접 확산 스펙트럼 방식으로 송신된 신호에 대응하는 수신 신호를 획득하는 수신 신호 획득부; 상기 수신 신호에서 순환 주파수로 추정되는 후보 순환 주파수를 선정하고, 선정된 상기 후보 순환 주파수에 대한 검정 통계량을 산출하는 순환 주파수 추정부; 및 상기 검정 통계량을 기 설정된 임계치와 비교하여 직접 확산 스펙트럼 신호를 여부를 판단하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 판단부를 포함할 수 있다.

Description

순환 주파수 추정 기반 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 방법 및 그를 위한 장치{Method and Apparatus for Detecting Direct Sequence Spread Spectrum Signal Based on Cyclic Frequency Estimation}
본 발명은 순환 주파수 추정을 통해 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호를 탐지하는 방법 및 그를 위한 장치 에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 발명의 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
직접 시퀀스 확산 스펙트럼(DSSS: Direct Sequence Spread Spectrum) 신호는 순환 주파수가 확산 부호의 주기의 역수의 배수로 나타나는 순환 정상성 신호다. 따라서 순환성 검정을 통해 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지가 가능하다. 여기서, 순환성 검정에 대한 방식은 A. V. Dandawate and G. B. Giannakis, "Statistical tests for presence of cyclostationarity," IEEE Trans. Signal Process., vol. 42, no. 9, pp. 2355-2369, Sept. 1994에 기재되어 있다.
직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호를 탐지할 때, 확산 부호의 주기를 사전에 알 수 없는 블라인드 상황에서는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호의 순환 주파수를 알 수 없기 때문에 특정 주파수에서의 순환성 검정이 불가능하다. 따라서 종래의 순환 정상성을 이용한 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 기법은 가능한 모든 주파수에 대해 검정 통계량을 계산하고 이를 임계값과 비교하여 신호를 탐지할 수 밖에 없다.
만약, 수신 신호가 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호라면 특정 주파수에 대하여 계산한 검정 통계량은 높은 확률로 설정된 임계값보다 클 것이다. 반대로 수신 신호가 잡음이라면 모든 주파수에 대해서 검정 통계량은 높은 확률로 임계값보다 작을 것이다. 따라서, 가능한 모든 주파수에서 검정 통계량을 계산하고 임계값보다 큰 검정 통계량이 존재하면 수신 신호를 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호로, 존재하지 않는다면 수신 신호를 잡음이라고 판정한다.
종래의 순환 정상성을 이용한 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 기법은 가능한 주파수 전대역에서 검정을 진행하므로 샘플 수가 많을 수록 복잡도가 급격하게 증가한다. 즉, 신호의 탐지에 필요한 시간이 샘플 수에 대해 지수적으로 증가하기 때문에 낮은 신호대잡음비(SNR: Signal to Noise Ratio)에 대해서도 우수한 탐지 성능을 갖도록 하기 위해 샘플 수를 많이 수집한 경우, 탐지에 있어 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다.
다시 말해, 종래의 순환 정상성을 이용한 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 알고리즘은 주파수 대역 전체에서 순환성 검정을 진행하므로 계산 복잡도가 높고 신호를 탐지하는데 비교적 오랜 시간이 소요되므로 실제 상황에서 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호를 탐지하기 위해 이를 개선시킬 필요가 있다.
본 발명은 순환 자기 상관 함수를 통해 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호의 순환 주파수로 예상되는 주파수를 선정하고, 선정된 주파수들에 대해서만 검정 통계량을 계산하여 임계값과의 비교를 통해 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 여부를 판단하는 순환 주파수 추정 기반 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 방법 및 그를 위한 장치를 제공하는 데 주된 목적이 있다.
본 발명의 일 측면에 의하면, 상기 목적을 달성하기 위한 순환 주파수 추정을 기반으로 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호를 탐지하는 장치에 있어서, 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치는, 직접 확산 스펙트럼 방식으로 송신된 신호에 대응하는 수신 신호를 획득하는 수신 신호 획득부; 상기 수신 신호에서 순환 주파수로 추정되는 후보 순환 주파수를 선정하고, 선정된 상기 후보 순환 주파수에 대한 검정 통계량을 산출하는 순환 주파수 추정부; 및 상기 검정 통계량을 기 설정된 임계치와 비교하여 직접 확산 스펙트럼 신호를 여부를 판단하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 판단부를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 측면에 의하면, 상기 목적을 달성하기 위한 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치에서 순환 주파수 추정을 기반으로 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호를 탐지하는 방법에 있어서, 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 방법은, 직접 확산 스펙트럼 방식으로 송신된 신호에 대응하는 수신 신호를 획득하는 수신 신호 획득 단계; 상기 수신 신호에서 순환 주파수로 추정되는 후보 순환 주파수를 선정하고, 선정된 상기 후보 순환 주파수에 대한 검정 통계량을 산출하는 순환 주파수 추정 단계; 및 상기 검정 통계량을 기 설정된 임계치와 비교하여 직접 확산 스펙트럼 신호를 여부를 판단하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 판단 단계를 포함할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 순환성 검정을 진행하기 전에 순환 주파수 추정을 통해 주파수 탐색 범위를 제한시켜 계산 복잡도와 탐지 시간을 감소시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치의 수신 신호에 대한 시스템 모델을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 성능을 나타낸 예시도이다.
도 6은 종래의 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 성능과 본 발명의 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 성능을 나타낸 예시도이다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 샘플 수에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지의 실행 횟수 및 실행 시간을 나타낸 예시도이다.
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 순환 주파수 추정 기반 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 방법 및 그를 위한 장치에 대해 자세하게 설명하기로 한다.
본 발명의 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 방식은 군용, 인지무선 통신 등 비협력 통신 환경에 적용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치의 수신 신호에 대한 시스템 모델을 나타낸 도면이다.
본 발명에서 가정한 직접 시퀀스 확산 스펙트럼(DSSS: Direct Sequence Spread Spectrum) 신호는 BPSK 송신 심볼(
Figure 112022008063814-pat00001
)에 확산 부호(
Figure 112022008063814-pat00002
)가 곱해져 생성된다. 이 때 확산 부호(
Figure 112022008063814-pat00003
)의 심볼 시간이 칩 시간의 정수 배인 짧은 코드(short code) 확산인 것으로 가정한다. 송신기의 필터와 채널을 통과한 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호에 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN: Additive White Gaussian Noise)이 더해진 후 수신기의 필터를 통과한다.
본 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 수신기의 필터를 통과한 수신 신호(y)를 분석하여 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호를 탐지하는 동작을 수행한다.
직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호(
Figure 112022008063814-pat00004
)에 가산성 백색 가우스 잡음(
Figure 112022008063814-pat00005
)가 더해진 신호가 수신 필터(g(t))를 통과한 수신 신호(y(t))는 [수학식 1]과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112022008063814-pat00006
직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호(
Figure 112022008063814-pat00007
)는 정보 신호에 확산부호가 일정 주기마다 반복해서 곱해져 생성된 신호이므로, 자기 상관 함수를 계산하면 시간 지연이 확산부호 주기 Tseq의 배수일 때 피크(Peak)가 발생하고 그 외에서는 상대적으로 작은 값이 나타난다. 이러한 통계적 특징을 이용하여 수신 신호에서 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호를 탐지할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
본 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 수신 신호 획득부(210), 순환 주파수 추정부(220) 및 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 판단부(230)를 포함한다. 여기서, 순환 주파수 추정부(220)는 제1 선정부(222), 제2 선정부(224) 및 검정 통계량 산출부(226)를 포함한다. 도 2의 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 일 실시예에 따른 것으로서, 도 2에 도시된 모든 블록이 필수 구성요소는 아니며, 다른 실시예에서 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)에 포함된 일부 블록이 추가, 변경 또는 삭제될 수 있다.
직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 순환 자기 상관 함수를 통해 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호의 순환 주파수로 예상되는 후보 순환 주파수를 선정하고, 선정된 후보 순환 주파수들에 대한 검정 통계량을 계산하여 임계값과의 비교를 통해 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 여부를 판단한다. 이하, 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)에 포함된 구성요소 각각에 대해 설명하도록 한다.
직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 신호를 수신하는 수신기와 동일한 장치일 수 있으나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 수신기와 연동하는 별도의 장치일 수 있다.
신호 획득부(210)는 직접 확산 스펙트럼 방식으로 송신된 신호에 대응하는 수신 신호를 획득한다.
신호 획득부(210)는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 방식의 송신 신호 및 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN)이 더해진 신호가 수신기 필터를 통과한 수신 신호를 획득한다.
신호 획득부(210)는 송신기와 기 연동이 어려운 환경인 비협력 통신 환경에서 수신 신호를 획득하는 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.
순환 주파수 추정부(220)는 수신 신호에서 순환 주파수로 추정되는 후보 순환 주파수를 선정하고, 선정된 상기 후보 순환 주파수에 대한 검정 통계량을 산출하는 동작을 수행한다.
본 실시예에 따른 순환 주파수 추정부(220)는 제1 선정부(222), 제2 선정부(224) 및 검정 통계량 산출부(226)를 포함할 수 있다.
제1 선정부(222)는 수신 신호의 단위 샘플 데이터 각각에 대한 순환 자기 상관 함수를 산출한다. 제1 선정부(222)는 순환 자기 상관 함수의 산출 결과 중 기 설정된 임계값(ρ)을 초과하는 순환 자기 상관 함수의 산출 결과에 대한 초기 순환 주파수를 선정한다.
제1 선정부(222)는 수신 신호의 소정의 주파수, 수신 신호의 M 개의 전체 단위 샘플 데이터, 수신 신호의 N 번째 단위 샘플 데이터를 이용하여 상기 순환 자기 상관 함수를 산출한다.
제1 선정부(222)는 순환 자기 상관 함수의 산출 결과 중 최대값 및 최소값을 기반으로 산출된 평균값을 임계값(ρ)으로 설정한다.
제2 선정부(224)는 초기 순환 주파수 각각에 가중치를 적용하여 순환 자기 상관 함수의 크기를 산출한다. 제2 선정부(224)는 순환 자기 상관 함수의 크기를 기준으로 후보 순환 주파수를 선정한다.
제2 선정부(224)는 초기 순환 주파수 각각의 순환 자기 상관 함수의 산출 결과 중 임계값(ρ)을 초과하는 순환 자기 상관 함수의 산출 결과 각각에 각각에 수신 신호의 소정의 주파수에 대응하는 가중치를 적용하여 순환 자기 상관 함수의 크기를 산출한다.
제2 선정부(224)는 순환 자기 상관 함수의 크기에 대한 최댓값의 임계 기준(β%) 이상의 크기 값을 갖는 피크들의 주파수를 상기 후보 순환 주파수로 선정한다.
검정 통계량 산출부(226)는 후보 순환 주파수 각각에 대한 상기 검정 통계량을 산출한다. 검정 통계량 산출부(226)는 순환 자기 상관 함수를 이용하여 선정된 후보 순환 주파수에 대한 검정 통계량을 산출할 수 있다.
직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 판단부(230)는 검정 통계량을 기 설정된 임계치와 비교하여 직접 확산 스펙트럼 신호를 여부를 판단한다.
직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 판단부(230)는 후보 순환 주파수에 대한 검정 통계량이 기 설정된 임계치 이상인 경우, 수신 신호를 직접 확산 스펙트럼 신호로 판단한다.
한편, 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 판단부(230)는 후보 순환 주파수에 대한 검정 통계량이 기 설정된 임계치 미만인 경우, 수신 신호를 잡음 신호로 판단한다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)의 신호 탐지 동작에 대해 설명하도록 한다.
종래의 기술에서는 신호 탐지를 위해 가능한 주파수 전체 대역에서 순환성 검정을 진행하였다. 그러나 수신 신호가 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호인 경우, 순환성 검정을 진행하는 주파수 중 순환 정상성을 나타내는 순환 주파수의 개수는 제한적이다. 따라서, 순환성 검정을 진행하기 전에 순환 주파수 추정을 통해 주파수 탐색 범위를 제한시키면 계산 복잡도와 탐지 시간을 줄일 수 있다.
본 발명의 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)에서는 순환 자기 상관 함수를 통해 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호의 순환 주파수로 예상되는 주파수 V 개를 우선 선정하여 선정된 주파수들에 대해서만 검정 통계량을 계산하고 임계값과 비교하는 방안을 제안한다.
직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 먼저 순환 주파수를 선정하기 위해 수신 신호 y의 순환 주파수(Cyclic frequency) α에 대한 순환 자기 상관 함수(Cyclic autocorrelation function)
Figure 112022008063814-pat00008
를 [수학식 2]을 이용하여 구한다. 여기서,
Figure 112022008063814-pat00009
은 수신 신호 y의 n번째 샘플을, M은 샘플 수를 의미한다.
Figure 112022008063814-pat00010
순환 자기 상관 함수(
Figure 112022008063814-pat00011
)는 보통 순환 주파수 값에서 피크를 갖는 것이 일반적이나, 송신단에서 사용한 필터의 롤 오프 계수가 작은 경우, 낮은 주파수에서의 값이 크다는 특징을 갖고 있다. 이 경우 순환 주파수가 아니더라도 순환 자기 상관 함수(
Figure 112022008063814-pat00012
)의 값이 크기 때문에 순환 자기 상관 함수(
Figure 112022008063814-pat00013
)의 피크들을 통해 올바른 순환 주파수를 선정하기 어렵다. 대부분의 시스템에서는 대역폭 효율을 고려하여 롤 오프 계수가 작은 필터를 사용하므로 작은 롤 오프 계수에 대해서도 순환 주파수를 탐색할 수 있는 방법이 필요하다.
이를 위해 본 발명의 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)에서는 순환 자기 상관 함수(
Figure 112022008063814-pat00014
)의 크기가 특정 임계값보다 크다면 그 때의 순환 주파수만큼의 가중치를 곱하는 기법을 적용한 후 피크를 탐색하여 초기 순환 주파수를 선정한다. 위와 같은 기법을 적용하면 순환 주파수가 큰 경우에서의 순환 자기 상관 함수(
Figure 112022008063814-pat00015
)가 가중치를 적용하기 전보다 커져 값이 큰 순환 주파수도 검출이 가능하다. 순환 주파수(α)에 대해 가중치가 적용된 순환 자기 상관 함수의 크기를 Xα라고 할 때, 순환 자기 상관 함수의 크기(Xα)는 [수학식 3]와 같이 정의된다. 이 때, 가중치를 적용하는 임계값은 [수학식 4]으로 설정할 수 있다.
Figure 112022008063814-pat00016
Figure 112022008063814-pat00017
모든 초기 순환 주파수에 대해 순환 자기 상관 함수의 크기(Xα)를 계산하고, 순환 자기 상관 함수의 크기(Xα)의 최댓값의 β % 이상의 값을 갖는 피크들을 최대 V 개 필터링하여 후보 순환 주파수를 선정한다. 선정된 후보 순환 주파수들은 수신 신호의 순환 정상 함수를 기반으로 선정된 값이기 때문에 실제 신호의 순환 주파수일 가능성이 크다. 여기서 V와 β는 설계 파라미터로 설정한다.
이후 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)에서는 선정된 V 개의 후보 순환 주파수들에 대해서 검정 통계량(
Figure 112022008063814-pat00018
)을 계산한다. 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 기 설정된 임계값(γ) 이상의 검정 통계량(
Figure 112022008063814-pat00019
)이 존재하면 수신 신호를 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호로 판정하고 그렇지 않으면 수신 신호를 잡음으로 판정한다. 검정 통계량(
Figure 112022008063814-pat00020
)와 임계값(γ)는 일반적인 순환 정상성 검정 방식과 동일하게 순환 자기 상관 함수를 이용하여 산출할 수 있다.
본 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)의 신호 탐지 알고리즘은 [표 1]과 같이 요약될 수 있다.
Figure 112022008063814-pat00021
이하, 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)의 신호 탐지 동작에 따른 효과에 대해 설명하도록 한다.
먼저 기존의 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 기술은 수신 필터의 정규화된 대역폭을 h 라고 했을 때,
Figure 112022008063814-pat00022
를 만족하는 주파수
Figure 112022008063814-pat00023
개에 대해 순환성 검정이 개별적으로 진행된다. 한번의 순환성 검정에서 수행하는 덧셈 및 곱셈의 수를 각각 A와 B라고 할 때, A와 B는 [수학식 5] 및 [수학식 6]과 같이 정의될 수 있다.
Figure 112022008063814-pat00024
Figure 112022008063814-pat00025
여기서, W는 검정 통계량을 계산할 때 사용된 윈도우의 크기로 보통 샘플 수에 비례하도록 값을 설정한다. 따라서, 기존 알고리즘의 계산 복잡도는
Figure 112022008063814-pat00026
이다.
본 발명은 기존의 기술과 달리 순환 자기 상관 함수의 크기(Xα)를 계산하기 때문에
Figure 112022008063814-pat00027
회의 덧셈과
Figure 112022008063814-pat00028
회의 곱셈,
Figure 112022008063814-pat00029
회의 비교 연산이 필요하다. 또한 V 개의 주파수를 선정할 때
Figure 112022008063814-pat00030
를 계산하기 위해
Figure 112022008063814-pat00031
번의 곱셈과
Figure 112022008063814-pat00032
회의 비교 연산이 필요하다. 이후 V 개의 주파수에 대해 순환성 검정을 진행하므로 총 VA 회의 덧셈과 VB 회의 곱셈, V 회의 비교 연산이 필요하다. 결과적으로 제안하는 알고리즘의 총 덧셈 횟수와 총 곱셈 횟수는
Figure 112022008063814-pat00033
과
Figure 112022008063814-pat00034
회, 그리고 비교 연산의 수는
Figure 112022008063814-pat00035
회이며
Figure 112022008063814-pat00036
의 복잡도를 가진다. 이를 요약하면 [표 2]와 같다.
Figure 112022008063814-pat00037
기존의 알고리즘이
Figure 112022008063814-pat00038
의 복잡도를 갖고 있는 것과 비교하였을 때, 본 실시예에 따른 신호 탐지 알고리즘이 순환 주파수 선정과 같은 추가적인 과정이 있으나 탐색 범위 축소를 통해 전체 검정 횟수를 줄임으로써 기존의 알고리즘보다 더 낮은 계산 복잡도를 갖게 된다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 직접 확산 스펙트럼 방식으로 송신된 신호에 대응하는 수신 신호를 획득한다(S310). 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 방식의 송신 신호 및 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN)이 더해진 신호가 수신기 필터를 통과한 수신 신호를 획득한다.
직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 수신 신호의 단위 샘플 데이터 각각에 대한 순환 자기 상관 함수를 산출한다(S320). 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 순환 자기 상관 함수의 산출 결과 중 기 설정된 임계값(ρ)을 초과하는 순환 자기 상관 함수의 산출 결과에 대한 초기 순환 주파수를 선정한다.
직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 초기 순환 주파수 각각에 가중치를 적용하여 순환 자기 상관 함수의 크기를 산출한다(S330).
직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 초기 순환 주파수 각각의 순환 자기 상관 함수의 산출 결과 중 임계값(ρ)을 초과하는 순환 자기 상관 함수의 산출 결과 각각에 각각에 수신 신호의 소정의 주파수에 대응하는 가중치를 적용하여 순환 자기 상관 함수의 크기를 산출한다.
직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 순환 자기 상관 함수의 크기를 기준으로 후보 순환 주파수를 선정한다(S340). 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 순환 자기 상관 함수의 크기에 대한 최댓값의 임계 기준(β%) 이상의 크기 값을 갖는 피크들의 주파수를 상기 후보 순환 주파수로 선정한다.
직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 후보 순환 주파수 각각에 대한 상기 검정 통계량을 산출한다(S350). 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 순환 자기 상관 함수를 이용하여 선정된 후보 순환 주파수에 대한 검정 통계량을 산출할 수 있다.
직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 검정 통계량을 기 설정된 임계치와 비교하여 직접 확산 스펙트럼 신호를 여부를 판단한다(S360).
직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 후보 순환 주파수에 대한 검정 통계량이 기 설정된 임계치 이상인 경우, 수신 신호를 직접 확산 스펙트럼 신호로 판단한다.
한편, 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치(200)는 후보 순환 주파수에 대한 검정 통계량이 기 설정된 임계치 미만인 경우, 수신 신호를 잡음 신호로 판단한다.
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 3은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
도 3에 기재된 본 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 방법은 애플리케이션(또는 프로그램)으로 구현되고 단말장치(또는 컴퓨터)로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 본 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 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 4 및 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 성능을 나타낸 예시도이다.
도 4 및 도 5에는 확산 부호의 길이가 각각 31, 63일 때 서로 다른 V에 대하여 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 성능을 나타낸다. 여기서, 오버 샘플링은 칩률의 8배, β는 30으로 설정한 것으로 가정한다.
도 4에서 알 수 있듯이 V가 클 수록 성능이 좋아지다가 V가 30이상이 되면 더 이상 성능이 개선되지 않고 포화가 발생한다. 마찬가지로 확산 부호의 길이가 63인 경우, 도 5에서 확인할 수 있듯이 V가 40이상이 되면 더 이상 성능이 개선되지 않고 포화가 발생한다.
V의 값에 대하여 탐지 성능의 포화가 발생하는 이유는 앞에서 설명한 것과 같이 탐색하는 주파수 대역 내에서 순환 주파수의 개수가 한정적이므로 순환 자기 상관 함수의 크기(Xα)의 최댓값의 β% 이상의 값을 갖는 주파수의 수도 제한적이기 때문이다.
도 6은 종래의 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 성능과 본 발명의 실시예에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 성능을 나타낸 예시도이다.
도 6에는 본 발명에서 제안한 알고리즘과 종래 기술의 탐지 성능을 나타냈다. 이 때 실험에 사용한 확산 부호의 길이는 31과 63이며 시스템 파라미터인 V와 β는 각각 63과 30으로 설정하였다. 도 6에서 알 수 있듯이 제안한 알고리즘과 종래 기술의 탐지 성능이 거의 동일하다. 이는 제안한 알고리즘에서 선정한 V개의 주파수가 신호의 순환 주파수일 가능성이 높으므로 V개에 대해서만 검정을 진행하여도 기존과 동일한 성능으로 신호 탐지가 가능하기 때문이다. 또한 확산 부호의 길이가 길수록 탐지 성능이 감소하는데 이는 확산 부호의 길이가 길수록 순환 자기 상관 함수의 값이 작아지기 때문이다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 샘플 수에 따른 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지의 실행 횟수 및 실행 시간을 나타낸 예시도이다.
도 7와 도 8에는 종래 기술과 제안하는 알고리즘의 샘플 수에 따른 곱셈 횟수와 평균 실행 시간을 나타낸다. 이 때 실험에 사용된 컴퓨터 사양은 Intel CoreTM i7-6700K, CPU 4.00 GHz, 32 GB RAM 이다. 또한 V와 β는 도 6과 마찬가지로 63과 30으로 설정하였다. 도 6를 통해 종래 기술은 샘플 수가 2배 증가할 때 곱셈의 수는 거의 4배씩 증가하는 반면 제안하는 알고리즘은 2배씩 증가함을 알 수 있다.
또한 도 6에서 알 수 있듯이 종래 기술은 샘플 수에 대하여 실행 시간이 지수적으로 증가하는 반면 제안하는 알고리즘의 실행 시간은 샘플 수에 비례하여 증가함을 확인할 수 있다. 예를 들어 샘플 수가 214 인 경우 종래 기술은 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호의 존재 유무를 판정하는데 8.9595초가 소요되었으나 제안하는 알고리즘은 0.05초의 시간이 소요되었다. 이는 기존의 알고리즘의 복잡도가
Figure 112022008063814-pat00039
인 반면 제안하는 알고리즘의 복잡도는
Figure 112022008063814-pat00040
이기 때문이다. 도 6, 7, 8을 통해 본 발명의 알고리즘을 이용하면 기존과 동일한 신호 탐지 성능을 유지하면서 더 빠른 신호 탐지가 가능함을 알 수 있다.
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.
200: 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치
210: 수신 신호 획득부
220: 순환 주파수 추정부 222: 제1 선정부
224: 제2 선정부 226: 검정 통계량 산출부
230: 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 판단부

Claims (13)

  1. 순환 주파수 추정을 기반으로 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호를 탐지하는 장치에 있어서,
    직접 확산 스펙트럼 방식으로 송신된 신호에 대응하는 수신 신호를 획득하는 수신 신호 획득부;
    상기 수신 신호에서 순환 자기 상관 함수를 산출하고, 상기 순환 자기 상관 함수의 크기를 기준으로 후보 순환 주파수를 선정하고, 선정된 상기 후보 순환 주파수에 대한 순환성 검정을 위하여 상기 후보 순환 주파수에서 발생하는 피크(Peak)의 통계적 특징에 대한 검정 통계량을 산출하는 순환 주파수 추정부; 및
    상기 검정 통계량을 기 설정된 임계치와 비교하여 직접 확산 스펙트럼 신호를 여부를 판단하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 판단부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 수신 신호 획득부는,
    직접 시퀀스 확산 스펙트럼 방식의 송신 신호 및 가산성 백색 가우시안 잡음이 더해진 신호가 수신기 필터를 통과한 상기 수신 신호를 획득하는 것을 특징으로 하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 순환 주파수 추정부는,
    상기 수신 신호의 단위 샘플 데이터 각각에 대한 순환 자기 상관 함수를 산출하고, 상기 순환 자기 상관 함수의 산출 결과 중 기 설정된 임계값(ρ)을 초과하는 순환 자기 상관 함수의 산출 결과에 대한 초기 순환 주파수를 선정하는 제1 선정부;
    상기 초기 순환 주파수 각각에 가중치를 적용하여 순환 자기 상관 함수의 크기를 산출하고, 상기 순환 자기 상관 함수의 크기를 기준으로 후보 순환 주파수를 선정하는 제2 선정부; 및
    상기 후보 순환 주파수 각각에 대한 상기 검정 통계량을 산출하는 검정 통계량 산출부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제1 선정부는,
    상기 수신 신호의 소정의 주파수, 수신 신호의 M 개의 전체 단위 샘플 데이터, 수신 신호의 N 번째 단위 샘플 데이터를 이용하여 상기 순환 자기 상관 함수를 산출하되,
    상기 순환 자기 상관 함수의 산출 결과 중 최대값 및 최소값을 기반으로 산출된 평균값을 상기 임계값(ρ)으로 설정하는 것을 특징으로 하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 제2 선정부는,
    상기 초기 순환 주파수 각각의 순환 자기 상관 함수의 산출 결과 중 상기 임계값(ρ)을 초과하는 순환 자기 상관 함수의 산출 결과 각각에 각각에 상기 수신 신호의 소정의 주파수에 대응하는 가중치를 적용하여 순환 자기 상관 함수의 크기를 산출하며,
    상기 순환 자기 상관 함수의 크기에 대한 최댓값의 임계 기준(β%) 이상의 크기 값을 갖는 피크들의 주파수를 상기 후보 순환 주파수로 선정하는 것을 특징으로 하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 검정 통계량 산출부는,
    상기 순환 자기 상관 함수를 이용하여 선정된 상기 후보 순환 주파수에 대한 검정 통계량을 산출하는 것을 특징으로 하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 판단부는,
    상기 후보 순환 주파수에 대한 검정 통계량이 기 설정된 임계치 이상인 경우, 상기 수신 신호를 상기 직접 확산 스펙트럼 신호로 판단하는 것을 특징으로 하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치.
  8. 제3항에 있어서,
    상기 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 판단부는,
    상기 후보 순환 주파수에 대한 검정 통계량이 기 설정된 임계치 미만인 경우, 상기 수신 신호를 잡음 신호로 판단하는 것을 특징으로 하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치.
  9. 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 장치에서 순환 주파수 추정을 기반으로 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호를 탐지하는 방법에 있어서,
    직접 확산 스펙트럼 방식으로 송신된 신호에 대응하는 수신 신호를 획득하는 수신 신호 획득 단계;
    상기 수신 신호에서 순환 자기 상관 함수를 산출하고, 상기 순환 자기 상관 함수의 크기를 기준으로 후보 순환 주파수를 선정하고, 선정된 상기 후보 순환 주파수에 대한 순환성 검정을 위하여 상기 후보 순환 주파수에서 발생하는 피크(Peak)의 통계적 특징에 대한 검정 통계량을 산출하는 순환 주파수 추정 단계; 및
    상기 검정 통계량을 기 설정된 임계치와 비교하여 직접 확산 스펙트럼 신호를 여부를 판단하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 판단 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 순환 주파수 추정 단계는,
    상기 수신 신호의 단위 샘플 데이터 각각에 대한 순환 자기 상관 함수를 산출하고, 상기 순환 자기 상관 함수의 산출 결과 중 기 설정된 임계값(ρ)을 초과하는 순환 자기 상관 함수의 산출 결과에 대한 초기 순환 주파수를 선정하는 제1 선정 단계;
    상기 초기 순환 주파수 각각에 가중치를 적용하여 순환 자기 상관 함수의 크기를 산출하고, 상기 순환 자기 상관 함수의 크기를 기준으로 후보 순환 주파수를 선정하는 제2 선정 단계; 및
    상기 후보 순환 주파수 각각에 대한 상기 검정 통계량을 산출하는 검정 통계량 산출 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제1 선정 단계는,
    상기 수신 신호의 소정의 주파수, 수신 신호의 M 개의 전체 단위 샘플 데이터, 수신 신호의 N 번째 단위 샘플 데이터를 이용하여 상기 순환 자기 상관 함수를 산출하되,
    상기 순환 자기 상관 함수의 산출 결과 중 최대값 및 최소값을 기반으로 산출된 평균값을 상기 임계값(ρ)으로 설정하는 것을 특징으로 하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 제2 선정 단계는,
    상기 초기 순환 주파수 각각의 순환 자기 상관 함수의 산출 결과 중 상기 임계값(ρ)을 초과하는 순환 자기 상관 함수의 산출 결과 각각에 각각에 상기 수신 신호의 소정의 주파수에 대응하는 가중치를 적용하여 순환 자기 상관 함수의 크기를 산출하며,
    상기 순환 자기 상관 함수의 크기에 대한 최댓값의 임계 기준(β%) 이상의 크기 값을 갖는 피크들의 주파수를 상기 후보 순환 주파수로 선정하는 것을 특징으로 하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 검정 통계량 산출 단계는,
    상기 순환 자기 상관 함수를 이용하여 선정된 상기 후보 순환 주파수에 대한 검정 통계량을 산출하는 것을 특징으로 하는 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 신호 탐지 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040101478A (ko) * 2002-04-17 2004-12-02 톰슨 라이센싱 에스.에이. 직접 시퀀스 확산 스펙트럼 전송 시스템에서의 향상된신호 검출
JP2016524710A (ja) * 2013-06-05 2016-08-18 エアバス・ディフェンス・アンド・スペース・リミテッド 直接シーケンススペクトラム拡散信号のための受信機及び方法

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