MIMO-OFDM system usually use pilot sequences for identifying the channel. However, the pilot signals occupy transmission bandwidth which would otherwise be available for transmission of the signal. In this thesis, we propose a hidden pilot schemes to apply for MIMO-OFDM systems, so called as affine precoded MIMO-OFDM (AP-MIMO-OFDM). We showed 4 performance criteria in the view point of channel estimation, frequency diversity and PAPR to design affine precoder for MIMO-OFDM. Based on 4 design criteria, we will explaine that designing of affine precoder can be done by using polyphase sequence. Through simulations, we investigated the characteristics of affine precoded MIMO-OFDM scheme and showed its improved performance over conventional MIMO-OFDM in channel estimation, signal detection, bandwidth efficiency and PAPR characteristics.
본 논문에서는 다중 입출력 직교 주파수 분할 다중화 시스템의 특징들에 대해서 다루었다. 이 시스템은 많은 장점들을 가지므로 차세대 통신 시스템의 잠재성 있는 후보로 거론된다. 다중 입출력 시스템은 채널의 용량을 늘려주는 것으로 잘 알려져 있다. 고속 데이터율의 전송을 위해서 다중경로 특성의 채널 환경은 다중 입출력 채널이 주파수 선택적으로 바뀌도록 만들어 준다. 직교 주파수 분할 다중화 시스템은 이러한 주파수 선택적 다중 입출력 채널을 변형시켜주어서 수신단의 복잡도를 줄여준다. 그래서 2가지의 강력한 기술인 다중 입출력 시스템과 직교 주파수 분할 다중화 시스템의 융합은 아주 매력적이며 광대역 무선 통신 방법에 가장 전망있는 것으로 떠오르고 있다.
다중 입출력 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 데이터의 검파와 채널 등화를 위해 채널의 정보가 중요하다. 채널의 정보를 얻는 한 가지 방법은 수신기에서 미리 알고 있는 학습 신호를 이용하는 것이다. 하지만 이 방법을 사용하면 무선통신에서 가장 귀중한 주파수 효율이 나쁘게 된다. 다른 방법은 맹목적 방식을 사용하는 것인데 이것은 수신된 신호의 특성에 의존하는 방식이다. 그러나 맹목적 방식을 사용하기 위해서는 긴 데이터를 저장해서 사용해야 하며 채널이 빨리 변화하는 환경에서는 비트에러율 성능이 나쁘게 된다. 다중 입출력 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 중요하게 다루어야 할 또 다른 문제는 최대전력 대 평균전력비이다. 또한 이 시스템에서는 다중 안테나에서 오는 신호들의 간섭 문제로 성능이 악화될 수 있다.
이러한 문제들을 극복하기 위해서 다중 입출력 직교 주파수 분할 다중화 시스템에 은닉 학습 신호 방식을 적용한, 즉 Affine 사전 부호화 다중 입출력 직교 주파수 분할 다중화 시스템(AP-MIMO-OFDM)을 제안하였다. 여기서 채널 추정, 주파수 다이버시티 이득 및 최대전력 대 평균전력비 관점에서 4개의 설계시 고려사항을 도출하였다. 이 4가지 설계 고려 사항을 근거하여, 다상 수열(Polyphase Sequence)을 이용하여 Affine 사전 부호기를 디자인 하는 것을 설명하였다. 시뮬레이션을 통하여 Affine 사전 부호화 다중 입출력 직교 주파수 분할 다중화 시스템(AP-MIMO-OFDM)의 특성에 대해서 살펴보았고 이는 고전적인 다중 입출력 직교 주파수 분할 다중화 시스템보다 채널 추정 성능, 신호 검파 성능, 주파수 효율 성능 및 최대전력 대 평균전력비 성능이 더 좋음을 알 수 있었다.
