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Title Page
감사의 글
Contents
Glossary of Acronyms and Abbreviations 16
Abstract 17
Chapter 1: Introduction 20
1.1. Background and Motivation 20
1.2. Overview and Contributions 22
Chapter 2: Path Loss Characteristics and Modeling for Urban Canyon Environment 25
2.1. Introduction 25
2.2. Path Loss Characteristics in Urban Environment 26
2.3. Path Loss Measurement 29
2.4. Channel Modeling for Urban Canyon Environment 34
2.5. Conclusion 38
Chapter 3: Ray Path and Path Loss Prediction 40
3.1. Introduction 40
3.2. Acceleration Algorithm for Efficient Ray Path Search 41
3.3. Advanced Ray Tracing Algorithm for Inhomogeneous Building Surfaces 45
3.4. Ray Tracing Enhancement for Urban Environment 51
3.5. Comparison with Measurements 54
3.6. Conclusion 58
Chapter 4: MIMO Channel Characteristic and Capacity Analysis 59
4.1. Introduction 59
4.2. Measurement System for MIMO Channel 60
4.3. Measurement Scenario for MIMO Channel Capacity 69
4.4. MIMO Capacity Analysis 72
4.5. Analysis Results 74
4.6. Conclusion 80
Chapter 5: Spectrum Sharing Analysis of MIMO-SDMA Communication System 81
5.1. Introduction 81
5.2. Mitigation Algorithm of MIMO-SDMA 84
5.3. Interference Assessment 93
5.4. Spectrum Sharing Scenario between MIMO-SDMA System and FSS Earth Station 97
5.5. Interference Analysis with General Methodology 100
5.6. Interference Analysis in Real Environment 105
5.7. Conclusion 116
Chapter 6: Conclusion and Future Works 118
6.1. Conclusions 118
6.2. Future Works 120
References 122
국문 요약 130
Table 2-1. Classification of radio environment and measurement configuration 32
Table 2-2. Statistical values of the path loss model parameters 32
Table 3-1. RMS error between the actual measurements and the ray tracing estimations in the NLOS route 57
Table 4-1. Measurement system parameters 62
Table 5-1. FSS earth station system parameters 97
Table 5-2. IMT-Advanced base station parameters 98
Table 5-3. Minimum required separation distance for different DOE estimation errors 103
Table 5-4. Minimum required separation distance for different DOE estimation error and different guard bands 104
Table 5-5. Required minimum distance (Nt＝4, Nes＝3) 105
Figure 2-1. View of an urban canyon showing a few of the rays 27
Figure 2-2. Block diagram of path loss measurement system 30
Figure 2-3. Measurement and prediction results of path loss in open rural area 33
Figure 2-4. Modeling of canyon street buildings in GIS 35
Figure 2-5. Calculated BWI 37
Figure 2-6. Simulation and measurement results of path loss in urban canyon environment 38
Figure 3-1. Flow chart of ray tracing mechanism 42
Figure 3-2. Visibility determination methods 44
Figure 3-3. Example of Vertex Detection 45
Figure 3-4. Modeled building surface. 46
Figure 3-5. Bistatic scattering from an inhomogeneous impedance strip 49
Figure 3-6. Scattering by three buildings whose surface are concrete, glass and composed by 50% concrete and 50% glass 50
Figure 3-7. Building layouts in Shinchon. 53
Figure 3-8. Advanced visibility determination algorithm for ref./diff. node detection 54
Figure 3-9. Comparison between the measurements and the ray tracing in total route 56
Figure 3-10. Comparison between the measurements and the ray tracing in NLOS route 57
Figure 4-1. Block Diagram of Measurement system for MIMO Channel 61
Figure 4-2. Multiplexing time scheme of Tx-Rx antennas 63
Figure 4-3. Channel impulse response of Tx-Rx in measurement system 64
Figure 4-4. An example of a Tx1-Rx1 channel impulse response 66
Figure 4-5. PDP peak detection result of Tx1-Rx1 67
Figure 4-6. PDP peak detection result of Tx1-Rx2 67
Figure 4-7. PDP peak detection result of Tx1-Rx3 68
Figure 4-8. PDP peak detection result of Tx1-Rx4 68
Figure 4-9. MIMO antenna configuration 70
Figure 4-10. MIMO antenna configuration installed on the vehicle 71
Figure 4-11. Measurement route and image 72
Figure 4-12. Wideband path loss with distance at Tx1-Rx1 76
Figure 4-13. Antenna correlation with different spacing (a) 4λ, (b) 8λ, (c) l2λ 77
Figure 4-14. CDF of the antenna correlation with different spacing 78
Figure 4-15. CDF of the capacity according to antenna spacing and γ for a 2×2 MIMO(이미지참조) 79
Figure 4-16. CDF of the capacity according to the number of antennas and γ (antenna spacing＝4λ)(이미지참조) 79
Figure 5-1. Interference scenario of IMT-Advanced BS with interference mitigation technique 85
Figure 5-2. IMT-Advanced BS incorporating the interference mitigation technique based on null-steering for MIMO downlinks with uniform linear array 85
Figure 5-3. Four mutually orthogonal overlapped beams produced by the precoding vectors e1,m(m＝0,1,2,3)(이미지참조) 88
Figure 5-4. Four mutually orthogonal overlapped beams produced by the precoding vectors w1,m(m＝0,1,2,3)(이미지참조) 89
Figure 5-5. Three mutually orthogonal overlapped beams produced by the precoding vectors w1,n(n＝0,1,2)(이미지참조) 89
Figure 5-6. IMT-Advanced BS radiation patterns 90
Figure 5-7. Four mutually orthogonal overlapped beams generated by null-steering vectors. 91
Figure 5-8. Single beam was selected from four overlapped beams, where constructed three nulls are at DOE -50˚,-20˚, and 40˚. 92
Figure 5-9. IMT-Advanced BS radiation patterns (Nt＝4, Nes＝3) 92
Figure 5-10. IMT-Advanced BS radiation patterns (Nt＝8, Nes＝6) 93
Figure 5-11. IMT-Advanced interference scenario in spatial view 99
Figure 5-12. IMT-Advanced interference scenario in terms of frequency: (a) co-channel band sharing case, (b) adjacent channel sharing case 100
Figure 5-13. Co-channel interference power level employing the proposed interference mitigation algorithm 101
Figure 5-14. Co-channel interference power level employing the only the proposed interference mitigation algorithm 102
Figure 5-15. Minimum separation distance versus direction of earth station estimation error 102
Figure 5-16. Comparison of the minimum separation distance of the proposed interference mitigation algorithm for the adjacent channel case 103
Figure 5-17. Example of terrain profile of a real radio environment 106
Figure 5-18. Calculated interference area and protection area for victim 108
Figure 5-19. Minimum separation distance with respect to A, △A, R, and △R 109
Figure 5-20. A topological map where interference analysis area simulated. 110
Figure 5-21. IMI-Advanced 3sector antenna pattern: (a) without interference mitigation (b) with interference mitigation 111
Figure 5-22. Interference simulation results without interference mitigation: (a) interference power (b) interfered and coexistence area 112
Figure 5-23. Interference simulation results with interference mitigation: (a) interference power (b) interfered and coexistence area 113
Figure 5-24. Interference area ratio comparison of the interference mitigation scheme 114
Figure 5-25. Variation of interference area ratio with interference mitigation scheme 115
Figure 5-26. Minimum separation distance comparison of the interference mitigation scheme 115
초록보기 더보기
새로운 무선 통신기술이 출현되고 발전됨에 따라 보다 효율적 스펙트럼 이용을 위한 개선된 스펙트럼 관리가 요구된다. 본 논문은 광선추적 기술을 기반으로 한 도심환경 전파채널 특성의 예측 기법을 기술하였다. 실제 도심환경에서 예측산란효과에 대한 PO(Physical Optics) 근사법과 빠른 광선추적 알고리즘의 도입을 통해 보다 정확한 채널 특성이 예측됨을 확인하였다. 또한 제안된 채널 예측기술은 미래 이동통신 서비스를 위한 간섭 신호 경감을 통한 MIMO-SDMA 시스템의 스펙트럼 공유 분석에 적용하였다.
첫째로 전파경로 손실 예측정확도 향상을 위해 도심 빌딩협곡 환경을 고려한 3 - 5 GHz대역에서의 빌딩 분포인자를 도입한 개선된 4-ray 모델을 제안하였다. 분포 정보(BWI)는 빌딩 분포 정보 측면에서 GIS 데이터 베이스로부터 계산될 수 있다. 실제 고층아파트 단지에서 수행된 측정 데이터는 경로손실 예측이 개선됨을 확인하였다.
둘째로 불규칙한 빌딩 벽면을 고려하여 경로 손실 예측을 향상시키기 위한 개선된 광선추적 기법이 제안되었다. PO 근사법 기반의 유효 반사가 모델링 되었으며 기존 광선추적 기법의 반사에 적용되었다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 도심의 상업지구 빌딩 환경에서 경로손실 측정이 수행되었으며, 측정 데이터와 광선추적 예측결과는 LOS와 NLOS 영역에서 비교 분석되었다. 일반적 예측기법은 실제 환경보다 무작위 거친 벽면모델 예측과 같은 이상적 통계적 환경에 적용이 가능한 반면 제안된 예측 기법은 실제 도심환경의 빌딩벽면 구조의 산란효과를 고려하기 위한 효율적 방안을 제공할 수 있다.
셋째로 도심협곡의 릴레이 네트워크 환경의 MIMO 채널용량을 정의하기 위한 용량결과가 분석되었다. 안테나 수와 간격을 변화시키면서 3.7 GHz대 채널 매트릭스 측정이 수행되었다. 본 결과는 안테나 간격이 4λ 이상 확보되면 가시영역 환경에서 MIMO 채널용량은 신호대 잡음비가 안테나 간격 보다 더 크게 영향을 받음을 보여준다. 그리고 릴레이 네트워크 시나리오는 안테나 이격에 제약이 없고 높은 신호 대 잡음 비를 확보할 수 있기 때문에 MIMO 기지국은 충분한 데이터 전송률을 제공할 수 있음을 확인하였다.
마지막으로 본 논문은 3.4 - 4.2 GHz와 4.5 - 4.8 GHz대역의 차세대이동통신시스템과 고정위성업무 간의 주파수 공유를 위한 다중이용자 MIMO-SDMA의 null-steering 기반의 효율적이고 강인한 간섭 완화 기법을 제안하였다. MIMO-SDMA의 프리코딩 매트릭스는 피간섭원 고정위성 지구국 방향으로 공간 스펙트럼 형성을 제공한다. 실제 환경의 주파수 공유 가능성과 간섭완화 효과를 분석하기 위하여 제안된 간섭 완화 알고리즘은 광선추적 기법에 적용되었다. 모의실험 결과를 통해 제안된 간섭 완화기법은 차세대이동통신 기지국의 시스템 성능 열화는 최소화 하면서 고정위성 지구국 사이의 거리 이격을 줄이는데 매우 효과적임을 확인하였다.
간섭현상을 줄이고 스펙트럼 이용효율을 증대시키기 위해 채널특성의 예측은 매우 중요하다. 실제 전파환경을 고려한 광선추적과 간섭완화 기법 기반의 간섭분석은 차세대이동통신 시스템을 위한 주파수 공유분석에 적용될 수 있음을 확인하였다.
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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