《현시대는 과학기술의 시대, 지식경제시대이며 과학기술의 발전수준에 의하여 국력이 결정되고 나라와 민족의 지위와 전도가 좌우되게 됩니다.》
FBMC/OQAM(Filter Bank Multi-Carrier with Offset Quadrature Amplitude Modulation)체계는 미래의 무선통신체계에서 중요한 기술로 주목을 끌고있다. FBMC/OQAM은 스펙트르부엽특성이 매우 낮고 다중경로훼이딩통로특성에 대한 로바스트성이 강한것과 같은 많은 우점을 가지고있다. 전통적인 OFDM체계에 비하여 FBMC/ OQAM체계는 CP를 리용하지 않기때문에 보다 높은 스펙트르효률을 가지며 시간동기편차와 주파수편차에 대한 민감성도 낮다. 이러한 우점이 있지만 실지체계에서 FBMC/OQAM을 성과적으로 응용하기 위해서는 정확한 반송주파수 및 시간동기화와 통로추정(등화)이 매우 절실한 문제로 제기된다.
FBMC/OQAM체계에서 동기화 및 통로추정방법은 두가지 부류 즉 맹목추정법과 안내신호법으로 나눌수 있다. 맹목추정법은 안내신호나 훈련렬이 없이 높은 스펙트르효률을 보장하지만 정확한 추정을 위해서는 긴 시간구간의 관측창문이 필요하고 이것은 실천응용에서 요구하는 추적성능을 보장할수 없게 한다. 실천환경에서 보다 높은 추정성능을 보장하자면 훈련렬이나 안내신호가 요구되며 따라서 안내신호에 기초한 동기화 및 통로추정방법에 대한 연구가 많이 진행되고있다.
훈련기호를 리용하여 기호동기편차(STO)와 반송주파수편차(CFO)를 추정하는 최대우도(ML)방법이 제기되였으며 안내기호에 기초한 최소두제곱 CFO, STO추정방법이 제기되였다. 버스트전송마다 서문을 리용함으로써 CFO와 STO를 동시추정하는 방법도 제기되였다. FBMC/OQAM체계에서 안내기호에 기초한 통로추정방법은 CFO와 STO추정에 비하여 많이 제기되였다.
또한 ML추정법은 모든 오차원천들을 다 고려하여 CFO, STO, CIR를 동시추정하는 유일한 방법이다. 그러나 계산복잡도가 매우 높은 2차원ML탐색과 2단계의 대략 및 세밀탐색 등 일련의 문제점을 가지고있다.
FBMC/OQAM은 부반송파수 M의 절반에 대응하는 과표본 및 솎음표본률을 가가진 특정한 려파기묶음을 리용한다.
FBMC/OQAM체계에서 안내기호에 기초한 동시ML추정방법은 매우 좋은 성능을 보장하지만 LLF계산복잡도가 크고 대략탐색과 세밀탐색의 두단계탐색을 진행하는것과 같은 문제점을 가지고있다.
우리는 CFO와 STO, CIR를 동시추정하기 위한 저복잡도ML추정방법을 제기하였다. 한개 버스트의 안내기호패턴이 결정되면 LLF계산에 필요한 값들을 미리 계산할수 있으며 따라서 LLF의 계산복잡도를 대폭 감소시킬수 있다. 미리 계산되는 값들에 대한 기억용량은 CFO탐색걸음에 관계된다. 보다 높은 CFO추정분해능은 LLF의 2차원탐색결과를 보간하여 얻을수 있으며 두단계의 대략탐색과 세밀탐색을 진행하지 않을수 있다.
모의결과는 저복잡도ML추정방법이 충분한 성능을 보장한다는것을 보여주었다.
연구결과는 국제잡지《Digital Signal Processing》(110 (2021)), 《The impact of PSS autocorrelation on cell search based on robust maximum likelihood scheme in LTE system》(https://doi.org/10.1016/j.dsp.2020.102958)에 출판되였다.
