核心概念
대규모 SIMO 시스템에서 통계적 채널 정보를 활용하여 2차 검출기를 설계하고, 이를 통해 에너지 기반 변조 기법의 성능을 향상시킬 수 있다.
摘要
이 논문은 산업용 사물인터넷(IIoT)을 위한 초신뢰성 및 저지연 무선 통신을 가능하게 하는 에너지 기반 변조 기법을 다룹니다. 단일 안테나 송신기와 다수 안테나 수신기로 구성된 대규모 SIMO 시스템을 고려하며, 송신기는 채널 정보를 알지 못하고 수신기만 통계적 채널 정보를 가지고 있습니다.
먼저, 무극성 펄스 진폭 변조(PAM) 기반 시스템의 성능 한계를 이론적으로 분석합니다. 고신호 대 잡음비(SNR) 영역에서 2개 이상의 에너지 레벨을 가진 신호 집합에 대해 근본적인 오류 바닥이 존재함을 증명합니다.
이어서, 통계적 채널 정보를 활용하여 에너지 검출기를 일반화한 2차 검출기 설계 프레임워크를 제안합니다. 정보 이론적 기준에 따라 최적화된 수신기를 설계하여 중간 및 고 SNR 영역에서 오류율을 낮출 수 있습니다. 대규모 배열 체제에서 일반적인 2차 검출기의 오류 확률에 대한 해석적 근사치를 도출하고, 이를 수치적으로 검증합니다.
統計資料
대규모 SIMO 시스템에서 채널 경화 현상으로 인해 안테나 수가 증가할수록 오류 확률이 0으로 수렴한다.
고 SNR 영역에서 2개 이상의 에너지 레벨을 가진 신호 집합에 대해 근본적인 오류 바닥이 존재한다.
제안된 2차 검출기는 통계적 채널 정보를 활용하여 에너지 검출기 대비 중간 및 고 SNR 영역에서 성능이 크게 향상된다.
引述
"대규모 SIMO 시스템에서 채널 경화 현상으로 인해 안테나 수가 증가할수록 오류 확률이 0으로 수렴한다."
"고 SNR 영역에서 2개 이상의 에너지 레벨을 가진 신호 집합에 대해 근본적인 오류 바닥이 존재한다."
"제안된 2차 검출기는 통계적 채널 정보를 활용하여 에너지 검출기 대비 중간 및 고 SNR 영역에서 성능이 크게 향상된다."