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초록

한국어

무선 랜 시스템은 고속의 데이터를 전송하기 위하여 끊임없이 진화 중이며 통신성능을 향상시키기 위해서는 더욱 정밀한 채널추정이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 기반 무선 모뎀의 PLCP 구조에서 기존의 긴 훈련심볼만을 이용하여 채널을 추정하는 LS 알고리즘의 성능을 개선하고자 하였다. 48개의 부반송파 중에서 12개의 위치에 짧은 훈련 심볼을 전송하고 있다는 사실을 이용하여 2개의 긴 훈련심볼 뿐만 아니라 하나의 짧은심볼도 함께 사용하여 채널을 추정하는 새로운 LS 추정 알고리즘을 제안하였다. 두 개의 긴 훈련심볼 뿐만 아니라 짧은 훈련 심볼을 이용함으로써 보다 향상된 채널 추정을 제공할 수 있음을 보였으며 제안된 채널 추정알고리즘은 IEEE 802.11p WAVE 차량통신 시스템에도 적용이 가능하리라 생각된다. 또한 학부 및 대학원의 OFDM 관련 채널 추정 교육 시 본 논문의 내용이 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

영어

Wireless LAN system is evolving toward high-speed data transmission and more accurate channel estimation is necessarily required to improve communication performance. The PLCP preamble field in IEEE 802.11 based wireless MODEM consists of ten short symbols and two long symbols and is used for synchronization and channel estimation. The existing least square (LS) channel estimation is based on only two long training symbols. After estimating channel response separately by using each long training symbol, the final channel estimation is obtained by the average of each estimation. In this paper, a new channel estimation algorithm is presented to improve the performance of the existing LS channel estimation algorithm. From the fact that the short training symbol consists of 12 non-zero subcarriers, it gives us a clue of being able to additionally estimate at least one fourth of channel coefficients. The new LS algorithm performs channel estimation based on both two long training symbols and a short training symbol. The proposed LS algorithm shows a little bit performance improvement over the existing LS estimation and it will be able to be applied to the IEEE 802.11p WAVE system.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. IEEE 802.11 기반 무선 랜 시스템
 3. IEEE 802.11 기반 무선랜 시스템의 프레임 구조
  3.1 짧은훈련심볼
  3.2 긴훈련심볼
 4. 새로운 채널 추정 알고리즘의 제안
  4.1 하나의 긴 훈련심볼을 이용한 LS 채널 추정방법
  4.2 두개의 긴 훈련심볼을 이용한 LS 채널 추정 방법
  4.3 새로운 알고리즘의 제안
 5. 시뮬레이션 결과
 6. 결론
 ACKNOWLEDGMENTS
 REFERENCES

저자

• 김한종 [ Hanjong Kim | 한국기술교육대학교 전기전자통신공학부 ] Corresponding Author

참고문헌