Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) has emerged as one of the most attractive transmission schemes for digital communications in recent years. OFDM is essentially a block-modulation scheme in which the data symbols are multiplexed onto multiple orthogonal subcarriers. The throughput performance of OFDM systems is critically dependent on the accuracy of channel estimation and the efficiency of bandwidth utilization.
In this dissertation, a hidden-pilot-aided precoding scheme is proposed in OFDM-based systems for various wireless communication environments. This scheme has the virtue of high performance of throughput thanks to the bandwidth efficient channel estimation and high frequency diversity. A hidden-pilot-aided approachs for multiple input multiple output (MIMO)-OFDM and multiuser MIMO-OFDM access (MIMO-OFDMA) are investigated, including the mathematical analysis on the reduction of peak to average power ratio (PAPR). Then, the solution of allocating power to the pilot which maximizes effective signal to interference plus noise ratio (SINR) is derived. Furthermore, in the slowly time-varying channel, the time-multiplexed channel estimation method which yields performance improvement in channel capacity is presented. Considering the concurrent transmissions in a wireless personal area network (WPAN), density-aware exclusive region-based scheduling is proposed to enhance the total network throughput. Simulation results show that the proposed scheme outperforms the throughput of the conventional schemes.
본 논문에서는 다중 입출력 직교 주파수 분할 다중화
시스템에서 은닉 학습신호를 사용하는 것을 다루었다. 이 기법은
데이터를 전체 주파수에 퍼뜨리면서 주파수 다중성을 얻을 뿐만 아니라
높은 주파수 사용 효율을 제공해준다. 여기에 전부호화기 및
학습신호의 디자인을 통해 데이터 간섭을 줄임으로써 전송량 증대를
도모할 수 있다. 게다가 최대전력 대 평균 전력비를 낮추어 주어
단말기의 전력 효율을 증가시키고 비용을 줄일 수 있다. 이 기법은
다중사용자가 있는 환경에서도 좋은 성능을 나타낸다.
은닉 학습신호를 이용한 기법에서 학습신호의 파워 할당에
대해서 연구하였다. 실제적인 신호 대 간섭 및 잡음비를 분석하였고,
최소평균자승오차 채널 추정 방식을 사용할 때 실제적인 신호 대 간섭
및 잡음비를 최대화 하는 최적의 학습신호 파워의 할당을 설명하였다.
또한, 천천히 변하는 채널 환경에서 은닉 학습신호 기법을 사용할 때
시간 다중화 채널 추정기를 사용함으로써 채널 용량 성능이 좋아짐을
보였다. 마지막으로 여러 통신 기기들이 은닉 학습신호를 이용한
기법을 사용하여 동시에 통신할 때 전체 네트워크 전송량을 늘리는
방법을 연구하였다. 이를 위해서 배타 지역 기반 스케쥴링 기법을
사용하였고, 특히 네트워크 안의 기기들의 밀집도 정보를 사용하여
기존의 기법들에 비해 네트워크 전송량의 증대를 가져올 수 있다.
그러므로, 은닉 학습신호 기법은 직교 주파수 분할 다중화 기반
시스템에 매력적인 방법이고, 다양한 실제 응용 분야에 고려될 수
있다.
