Two major drawbacks of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) are that multicarrier signal exhibit a large peak to average power ratio (PAPR) and is sensitive to carrier frequency offset (CFO). To overcome these drawbacks, many solutions have been proposed and investigated. One of them is the PAPR reduction by using pilot method. Pilot method has many advantages. Also peak interference to carrier ratio (PICR) is effective measure of ICI which is caused by CFO.
In this thesis, we utilize this pilot method to reduce PICR of OFDM system. And by using various orthogonal code sets, we can reduce PICR and PAPR simultaneously. In addition to this result, these orthogonal pilot sequences can be employed to estimate channel and eliminate side information by blind detection. Also we show the PAPR reduction capabilities of these orthogonal pilot sequence sets.
To reduce computational complexity of our scheme, two methods for selecting pilot sequence are proposed. These methods utilize the PICR and PAPR properties of the pilot sequences and histogram search for selected pilot sequences from all combinations of possible pilot sequences. These two methods reduce computational complexity effectively and improve the PICR and PAPR reduction performances. These results are shown in simulation results
본 논문에서는 OFDM 에서 학습신호를 이용한 새로운 PICR 및 PAPR 감소 기법을 제안하였다. 이 기법은 기존에 제안되었던 학습신호를 이용한 PAPR 감소기법을 응용하여, 이를 PICR을 감소에 적용한 것이다. 또한 여러가지 직교 코드를 학습신호에 사용하므로써, PICR을 제거하는 기법으로 PICR과 PAPR을 동시에 제거할 수 있도록 하였다.
여러가지 직교 코드를 복소 학습신호의 실수부와 허수부에 각각 적용하여 이를 조합하면, PICR을 감소시키는 성능을 증가시킬 수 있지만, 이는 서로 다른 직교 학습 신호의 수를 증가시키며, 따라서 계산량의 부담을 증가시킨다. 따라서 본 논문에서는 실수부와 허수부의 직교신호의 모든 조합 중에서 적절한 학습신호를 선택함으로써, 이 기법의 성능적 장점을 취하면서, 동시에 계산량을 줄이는 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 학습신호의 선택방법은 2가지이며, 첫번째 방법은 학습신호 자체의 PICR과 PAPR 특성을 구한 후, 이 중에서 PICR과 PAPR이 동시에 만족되는 적절한 학습 신호를 선택하는 기법이다. 두번째 방법은 모든 조합의 학습신호가 삽입된 데이터 신호들에서 PICR이 최소가 되는 신호를 선택하고, 이 선택된 신호의 히스토그램을 구하여, 빈도가 가장 높은 학습신호를 선택하는 방법이다. 이 두 기법을 이용하여 본 논문에서는 PICR 과 PAPR 감소 성능을 향상시키면서, 동시에 계산량을 줄일 수 있었다.
그러나 PAPR과 PICR은 입력 데이터의 함수이므로, 입력 신호와 학습신호와의 관계에 따른 PAPR과 PICR의 특성에 대한 고찰이 조금 더 필요하다고 생각되며, PICR에 대한 수학적인 분석도 향후 풀어야 할 문제로 생각된다.
