Direct-sequence code-division multiple-access (DS-CDMA) systems have advantages such as the asynchronous multiple access, robustness to frequency selective fading and multipath combining. However, inequality in the power of the received signals and the inter-symbol interference (ISI) due to multipath degrade the performance of the DS-CDMA systems. The problem caused by the unequal power is called the near-far problem and many researches have been studied to solve the problem. The other users' signals are considered as the interference (Multiple-access interference, MAI) from the point of the interested user. Among the methods to suppress interference, the adaptive receivers using the statistical property of the received signal, that is, the adaptive receivers have aroused interests for their simplicity to implement and good performance. Especially, the receivers requiring no training-sequence is called as the blind adaptive receivers.
In this dissertation, the novel blind adaptive receivers are proposed to over-come the MAI and ISI. The previous adaptive receivers needs dimension equal to the length of the spreading code. Therefore, the dimension of the adaptive receiver may be a burden on. the computational complexity. The proposed receiver requires reduced dimension without great loss in the performance. In consequence, the MAI and ISI are suppressed effectively without knowledge of channels.
The proposed receiver is construed with the three-stage. In the first stage, the length of the received signal is reduced to decrease the computational complexity. The second stage suppresses interference existing in each delay finger. Finally, the multipath effect is compensated in the third stage using the interference-free signals.
To reduced the dimension of the adaptive receiver, the partial summation is proposed. The partial summation scheme is compared with the previously proposed partial decorrelation scheme. The partial decorrelation scheme out-performs the partial summation if they have same dimension, since the partial decorrelation itself somewhat suppresses interference. However, the partial summation can obtain same performance with less computational complexity than the partial decorrelation. In the partial summation, the effect of the interference is mitigated by averaging. On the other hand, the power of the interested user is enhanced by the partial summation. The properties of the partial summation are described and methods to complement some problems of the partial summation are suggested.
The criterion of the minimum mean squared error (MMSE) is applied to suppress the MAI in the second stage. Differently with the general method using the MMSE criterion, in this dissertation, the MMSE is utilized without the training sequence. It is shown that the performance of the MMSE is bet-ter than other criterion of the constant minimum output method (CMVM). If the interference is sufficiently suppressed in the second stage, the output of the second stage has the bit symbol and channel information of the interested user. By estimating the channel response in the third stage, the transmitted bit symbol is finally detected.
The recursive least squares (RLS) is applied to the proposed receiver. The implementation using the RLS algorithm is efficient in the computational complexity and convergence property. The recursive implementations are per-formed without the training sequence. Therefore, the RLS algorithm applied in the dissertation is different with the general RLS algorithm. The some parts of the RLS algorithm is used to estimate the autocorrelation matrix of the received signal. Since in the RLS algorithm, the inverse matrix of the autocorrelation matrix is estimated without the matrix inverse, it can reduce the computational complexity.
In the time varying channel, the general adaptive receiver including pro-posed receiver is hard to detect the transmitted bit symbols without knowledge of the channel. In the dissertation, the time varying channel is estimated using no training sequence. The proposed channel estimation scheme is divided into two parts. First, the interference is suppressed by the filter using the MMSE criterion, then the interference-free signal is modelled suitable to the Kalman filter without the training sequences. The channel information and the filter output is modelled as the state and the measurement of the Kalman filter, respectively. The Rayleigh fading channel is applied to verify the proposed channel estimation scheme.
직접 확산 방식 (Direct-sequence) 코드 분할 다중 접속 방식 (Code-division Multiple-access) 시스템은 비동기성, 선택적 감쇠 및 간섭에 강인한 장점들로 인해 무선 환경에서의 다중 접속 방식으로 널리 채택되어 왔으며 차세대 이동 통신에도 적용될 예정이다. 이러한 장점들에도 불구하고 불균등한 전력을 갖는 사용자들의 신호들은 다른 사용자들 신호에 간섭의 역할을 하여 시스템의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 원근 문제(Near-far Problem)라고 하는데 이를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재 상용시스템에서는 전력제어(Power Control)를 이용하여 신호 세기의 문제를 해결하고 있다. 전력제어 방법은 급격히 상황이 변하는 무선 환경에서 정밀한 전력제어를 요구하기 때문에 시스템이 복잡해지고 전력제어를 위한 수신단과 송신단 간의 정보 교환이 필요하다. 이러한 전력제어 방법의 단점을 해결하기 위해 수신된 신호의 통계적 특징을 이용한 간섭제거 방법이 대두되었고 지금까지 많은 연구가 되어 왔다. 이와 같은 기능을 갖는 수신기를 적응 수신기라고 하며 이 중 특히 학습 데이터를 이용하지 않는 수신기를 맹목 적응 수신기라고 한다.
기존에 제안된 대부분의 적응 수신기들은 성능 향상을 위해 비교적 복잡한 알고리즘을 적용하기 때문에 계산량이나 비용 측면에서 수신단에 부담을 주게 된다. 특히, 확산 코드의 길이가 길어지고 있는 추세에서는 확산 코드 길이 만큼의 탭 개수를 갖는 적응 수신기의 경우 시스템의 차수가 부담이 될 수 있다. 본 연구에서는 수신기의 성능을 크게 저하시키지 않으면서 효율적으로 시스템의 차수를 줄이는 방법을 제안한다. 수신된 데이터의 차수를 줄임으로써 시스템의 차수를 줄이는 것이 가능한데, 효과적으로 차수를 줄이는 방안들을 모색하며 차수가 줄여진 데이터를 이용한 간섭 제거 및 다중 경로 보상 방법을 보인다. 여기서 채널에 대한 정보는 이용하지 않는다.
본 논문에서는 수신된 신호의 차수를 낮추는 방법으로 부분합 방법을 제안한다. 제안된 부분합 방법은 기존에 제안된 부분 상관법 혹은 부공간법 등에 비교해서 구현이 간단하다는 장점을 갖는다. 성능 측면에서는 기존에 제안된 부분 상관법이 부분합 방법에 비해 같은 차수에서는 더 나은 성능을 보인다. 이는 부분 상관 자체가 어느 정도의 간섭 제거 기능을 갖기 때문이다. 그러나 같은 성능을 얻는 데 필요한 계산량은 부분합이 부분 상관법에 비해 훨씬 적게 필요하다는 것을 본 논문에서 보인다. 이는 부분합의 경우 부분 상관법과는 달리 다중경로가 고려해 설계할 경우 시간 지연을 고려하지 않고 적용할 수 있기 때문인다. 부분합은 또한 간섭 신호들을 평균하는 효과를 갖기 때문에 간섭 신호의 영향을 어느 정도 줄일 수 있다. 반면 관심이 있는 신호의 경우 그 세기가 커지는 효과를 갖는다.
제안된 수신기의 구조는 크게 세 부분으로 나뉘는데, 첫 번째 단이 수신된 데이터의 차수를 낮추는 부분이고, 두 번째 단은 간섭을 제거하는 부분 그리고 마지막 부분이 다중 경로를 보상하는 부분이 된다. 간섭을 제거하기 위한 비용 함수로 최소평균자승오차(Minimum Mean Squared Error, MMSE)값이 사용된다. 최소평균자승오차를 사용하는 기존의 적응 수신기와 달리 제안하는 수신기는 학습데이터를 사용하지 않는다. 또한 최소평균자승오차를 비용 함수로 사용하는 것이 기존의 학습데이터를 사용하지 않는 방법 중 하나인 제한 조건이 있는 최소 출력 기법에 비해 더 나은 성능을 갖는다는 것을 보인다.
모의 실험을 통해 수용할 정도의 사용자들이 시스템 내에 존재할 경우 제안된 수신기가 MMSE 수신기에 준하는 성능을 얻는다는 것을 확인하며, 줄여진 차수로 인해 최적의 상태로 도달하는데 MMSE 수신기보다 적은 양의 시간이 소요된다는 것을 보인다. 또한 간섭 신호의 크기와는 무관하게 일정한 성능을 갖임으로써 원근 문제에 강인하게 된다(Near-far Resistance). 비트 오차률(Bit Error Rate)을 이용하여 최대우함수(Maximum Likelihood)를 비용함수로 갖는 최적 수신기와 비교한다. 제안된 수신기들은 모두 학습 데이터, 즉 적응 수신기의 초기화를 위해 이용되는 송신단과 수신단에 서로 약속된 데이터를 이용하지 않는 맹목 적응 수신기에 해당한다.
제안된 적응 수신기의 실제 구현에 있어서 계산량과 수렴 속도 측면에서 효율성을 얻기 위해 재귀적 최소 자승 (Recursive Least Squares, RLS) 알고리즘의 적용을 고려한다. 본 연구에서는 학습 데이터를 사용하지 않는 경우만을 생각하기 때문에 일반적인 RLS 알고리즘을 적용할 수는 없다. 여기서는 수신된 데이터의 자기상관행렬의 역행렬을 구하는 데 RLS 알고리즘의 일부분이 적용된다. RLS 알고리즘의 경우 역행렬을 구하는 과정이 없기 때문에 직접 수신된 데이터의 시간에 대한 평균을 이용하여 자기상관행렬의 역행렬을 구하는 방법에 비해 계산량이 적으며 또한 급격히 변하는 시스템 환경에 신속히 대처 할 수 있다. 모의 실험을 통해 하향회선 채널에 적용된 RLS 알고리즘의 정상 상태 성능 분석을 검증하며, 상향회선 채널에서 제안된 차수를 줄인 수신기에 RLS 알고리즘이 적용될 수 있음을 보인다.
이동국의 움직임이 있을 경우 채널의 정보는 시간에 따라 변하게 된다. 이러한 환경에서는 채널에 대한 정보를 추정하지 않고서는 적응 수신기를 적용하기가 힘들다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 채널 정보를 추정할 수 있는 방법을 보인다. 여기서도 어떠한 학습데이터는 이용되지 않는다. 제안되는 추정 기법은 크게 두 부분으로 나뉘는데, 우선 수신된 신호에 존재하는 간섭 신호들은 최소평균자승오차를 비용함수로 갖는 여파기에 의해 어느 정도 제거가 된다. 간섭이 제거된 여파기의 출력신는 채널을 추정하기 위한 칼만 필터의 측정 값으로 적용된다. 추정하려는 채널 정보는 학습데이터가 필요 없도록 변형되어 칼만 필터의 상태 변수가 된다. Rayleigh 감쇄 모델이 제안된 추정 기법의 검증을 위해 적용된다.
