5th generation mobile communications (5G) have been commercialized, and new research on 6th generation mobile communications (6G) is in progress by various research groups. The standard for 6G mobile communications requires a higher data rate, better stability, and shorter delay time. Terahertz (THz) spectrum such as 0.1 - 10 THz frequency is considered for 6G. THz spectrum is higher than the traditional electronic-based wireless communication system and lower than the traditional photonics-based communication system. Therefore, hardware devices for the wireless communication front-end are not sufficiently developed for THz frequencies. There are various hardware impairments for radio-frequency front-end and in-phase and quadrature-phase (I/Q) imbalance is one of the most critical impairments. Since I/Q imbalance causes severe degradation in the communication quality, estimation and compensation of I/Q imbalance are necessary to satisfy the high data rate and stability of the 6G mobile communications. The I/Q imbalance value varies with the ambient temperature of the communication hardware, which means that operation heat causes I/Q imbalance to change with time. To satisfy high data rate and short delay time, real-time estimation and compensation of time-variant I/Q imbalance are mandatory.
Various studies on estimating and compensating the I/Q imbalance have been conducted. Using a compensation circuit is one of the conventional methods for I/Q imbalance compensation, but this method increases the system implementation cost. Since complementary circuits may leave some amount of I/Q imbalance not compensated perfectly, digital I/Q imbalance estimation and compensation schemes at baseband also have been studied. The data-aided method and blind method are the two main types of baseband digital I/Q imbalance estimation and compensation. Data-aided methods use pilot train signal or preamble signal transmitted from the transmitter, and the receiver estimates the I/Q imbalance based on the received pilot signal. This scheme estimates I/Q imbalance with a short delay time but reduces the spectral efficiency since data cannot be transmitted during train signal. On the other hand, blind estimation methods only use statistics of the received data signal. The blind estimation method does not need known train signals from the transmitter and does not affect the spectral efficiency. However, the blind method requires a relatively long delay time so that a sufficient amount of received data signal is observed for accurate statistics.
In this thesis, a machine learning-based blind I/Q imbalance estimation scheme at the receiver baseband is proposed. Machine learning-based schemes can estimate the I/Q imbalance with a small number of received data signals and decrease the delay time of I/Q imbalance estimation. The proposed estimation method uses the attention mechanism to reflect the relation between the data symbols on the I/Q imbalance estimation. The attention-based neural network maximizes the estimation performance by weighting the relevance of each data symbol and attending to more important data symbols from the given data. Therefore, the attention-based scheme can be applied to 6G mobile communications since it reduces the estimation delay while maintaining good estimation performance. The proposed attention-based neural network was trained using datasets with various I/Q imbalance levels, signal-to-noise ratio (SNR) levels, and modulation levels. To verify the estimation performance, the mean absolute error between the estimated and true phase values for various SNRs was analyzed. The proposed scheme showed a smaller estimation error compared to the conventional scheme across all SNR ranges when the length of the received data signal is the same. Furthermore, for the high SNR regime, the proposed scheme outperformed the conventional scheme even using the shorter length of the received signal. Therefore, the proposed attention-based I/Q imbalance estimation scheme can improve the estimation performance while reducing the time delay at the receiver.
Short wavelength and low diffraction rate of the THz wave causes line-of-sight dominant channel making THz links highly susceptible to the blockage effect. To avoid the blockage effect, 6G mobile communications will use the sub-6GHz spectrum of a legacy network as well as the THz spectrum. Therefore, this thesis proposes an I/Q imbalance estimation method for a multi-standard receiver where THz frequency and sub-6GHz frequency are used together. The multi-head attention mechanism was applied to estimate the I/Q imbalance using the received data signal from multiple frequency bands. The multi-head attention mechanism is an extended version of the self-attention mechanism to observe the various aspects of the data signal. Therefore, the I/Q imbalance of multiple frequency bands can be estimated. The training dataset for various situations is generated to train the multi-head attention-based neural network, and the estimation performance of the proposed neural network was evaluated. A mean absolute error of the estimated I/Q imbalance value of the multi-standard receiver was compared with the original results of the single-standard I/Q imbalance estimator. The proposed multi-head attention-based scheme showed a similar estimation error compared with the original self-attention-based scheme.
The proposed self-attention-based and multi-head attention-based I/Q imbalance estimation methods can be applied to the 6G mobile communication system for real-time estimation and compensation of the I/Q imbalance. The proposed schemes show good estimation performance only using a short length of the received data signals. The proposed scheme will improve the communication quality by compensating the hardware impairment of the transceivers for 6G communications.
5세대 이동통신 상용화가 이루어짐에 따라 6세대 이동통신에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 6세대 이동통신은 5세대 이동통신에 비해 더 높은 데이터 전송률, 안정성 및 짧은 전송 지연시간을 요구하며 이를 만족시키기 하여 0.1-10THz의 테라헤르츠 주파수의 사용이 논의되고 있다. 테라헤르츠 주파수 대역은 기존의 전자소자 기반 통신 시스템과 광소자 통신 시스템의 주파수 대역 중간에 위치하고 있기 때문에 아직 소자 개발이 많이 이루어지지 않았다. 따라서 테라헤르츠 대역 통신 프론트엔드 소자에 다양한 결함이 존재한다. 그 중 하나가 동위상 신호와 직교위상 신호의 불균형 문제이다. 동위상 신호와 직교위상 신호의 크기 및 위상 불균형은 통신 품질의 저하를 일으키기 때문에 6세대 이동통신의 높은 전송률 및 안정성을 만족시키기 위해서는 불균형에 대한 추정 및 보상이 필수적이다. 동위상 신호와 직교위상 신호 불균형은 소자의 온도에 따라서 값이 달라지기 때문에 통신 시스템이 작동하는 동안 발생하는 열로 인해 동위상과 직교위상 신호의 불균형은 시간에 따라 변하게 된다. 따라서 6세대 이동통신의 높은 전송률 및 초저지연 요구사항을 만족하기 위해서는 시간에 따라 변하는 동위상과 직교위상 신호의 불균형을 실시간으로 추정하여 보상하는 것이 필요하다.
기존에도 동위상 신호와 직교위상 신호간 불균형을 추정하는 방법에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 수신기에 보상 회로를 추가하여 추정된 동위상과 직교위상 불균형을 추정하는 방안이 있으나 보상 회로를 추가로 구현해야 하기 때문에 시스템 구현 비용이 비싸다는 단점이 있다. 구현 비용을 절감하기 위해서, 또는 보상 회로를 사용해도 불균형을 완전히 보상하지 못하는 경우가 있으므로 기저 대역에서 디지털 신호처리 기법을 이용하여 동위상과 직교위상 신호의 불균형을 추정 및 보상하는 연구도 진행되었다. 기저 대역 디지털 신호처리를 이용한 기법은 송수신단간 미리 약속된 신호를 이용하는 방안과 미리 약속된 신호의 도움 없이 수신단에서 데이터 신호만을 이용하는 방안이 있다. 송신단에서 수신단과 미리 약속된 신호를 보내고 수신단에서 해당 신호를 이용하여 추정하는 방안의 경우 수신단에서 짧은 지연 시간 내에 불균형 추정이 가능하다는 장점이 있으나 약속된 신호를 보내는 동안 데이터를 보내지 못하기 때문에 주파수 사용 효율이 낮다는 단점이 있다. 반면, 수신된 데이터 신호만을 이용한 방법은 미리 약속된 신호를 필요로 하지 않기 때문에 주파수 사용 효율을 유지할 수 있다. 하지만 수신 데이터만을 사용하는 방안은 주로 수신 신호의 통계 정보를 활용하므로 통계치가 실제 값에 수렴하기 위해서는 수신 신호를 일정 시간 이상 관찰해야 하므로 동위상과 직교위상 불균형 추정에 걸리는 지연 시간이 길다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 수신단에서 수신 데이터 신호만을 사용하여 동위상과 직교위상 신호의 불균형을 추정하는 방안을 제안하였다. 기계학습을 이용하면 기존 방안에 비해 적은 수신 데이터만으로도 동위상과 직교위상 신호 불균형을 추정할 수 있으므로 수신단에서 추정에 걸리는 시간을 줄일 수 있다. 제안 방안은 셀프 어텐션 기법을 이용하여 수신 데이터 심볼 간의 관계성을 파악해 동위상과 직교위상 신호 불균형을 추정한다. 주어진 데이터 신호에서 심볼간 관계성을 고려해 추정 성능을 극대화하기 때문에 적은 데이터 신호만을 이용해도 좋은 추정 성능을 유지할 수 있고 추정 지연 시간을 줄일 수 있다. 따라서 6세대 이동통신의 실시간 동위상과 직교위상 신호 불균형 추정에 매우 적합하다. 본 논문에서는 어텐션 기반 인공신경망 구조를 제안하였으며, 다양한 신호 불균형 및 신호대잡음비 환경, 그리고 다양한 변조 레벨의 학습 데이터셋을 생성하여 해당 인공신경망을 학습시켰다. 추정 성능을 확인하기 위해 추정치와 실제 값 사이의 평균절대오차를 신호대잡음비에 따라서 확인하였다. 같은 길이의 수신 데이터 신호를 사용했을 때 모든 신호대잡음비 상황에서 제안 방안이 기존 방안보다 더 작은 추정 오차를 보여주었다. 또한 신호대잡음비가 높은 상황에서는 제안 방안이 더 짧은 길이의 수신 데이터 신호를 사용할 경우에도 기존 방안보다 작은 추정 오차를 기록하였다. 따라서 제안한 어텐션 기법 기반 동위상과 직교위상 불균형 추정 방안은 수신단 지연 시간을 줄이면서도 추정 성능을 높일 수 있다.
테라헤르츠 주파수 대역은 파장이 짧고 전자기파의 직진성이 매우 높기 때문에 송신단과 수신단간 시야가 확보된 상황에서만 사용 가능하다. 물체에 의한 통신 링크 단절을 피하기 위해서는 6세대 이동통신에서는 테라헤르츠 대역뿐만 아니라 기존의 5세대 이동통신의 6 GHz 이하의 저주파수 대역이 함께 사용되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 테라헤르츠 주파수와 6 GHz 이하의 주파수가 함께 사용되는 통신 시스템에서 다중 표준 수신기의 동위상 직교위상 신호 불균형 추정 방안을 제안하였다. 다양한 주파수 대역의 수신 신호로부터 동위상과 직교위상 신호 불균형을 추정해내야 하므로 다중 헤드 어텐션 기법을 이용한 추정 방안을 제안하였다. 다중 헤드 어텐션 기법은 기존의 셀프 어텐션 기법을 확장하여 여러 수신 데이터 신호의 다양한 측면을 파악하여 여러 주파수 및 여러 표준 수신단으로부터의 동위상과 직교위상 신호 불균형을 추정해낼 수 있다. 다양한 환경에 대해 학습 데이터셋을 생성하여 학습시켜 다중 표준 수신기를 위한 다중 헤드 어텐션 기반 인공신공망 구조의 성능을 확인하였다. 하나의 인공신경망으로 한 가지 주파수 대역의 동위상과 직교위상 신호 불균형을 추정하는 방안과 거의 비슷한 수준의 추정 오차를 보여주었다.
제안한 셀프 어텐션 및 다중 헤드 어텐션을 이용한 동위상과 직교위상 신호 불균형 추정 방안은 짧은 길이의 수신 데이터 신호만으로도 높은 성능의 불균형 추정이 가능하므로 6세대 이동통신에서 실시간으로 사용될 수 있으며 송수신단 하드웨어의 왜곡을 보상하여 통신 성능을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
