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Cognitive Radio 시스템에서 Non-Contiguous OFDM의 PAPR 감소기법 분석
전석훈(Seokhun Jeon),오진오(Jino Oh),서만중(Manjung Seo),임성빈(Sungbin Im) 大韓電子工學會 2011 電子工學會論文誌-TC (Telecommunications) Vol.48 No.9
무선 통신 시스템의 효율을 높이기 위해 제안된 무선인지 (Cognitive Radio) 시스템은 2차 사용자가 주사용자 (primary user)의 스펙트럼을 서로 공유하는 시스템이다. 2차 사용자가 주사용자에게 간섭을 일으키지 않으면서 효율적으로 데이터를 전송하기 위해서 NC-OFDM (Non-contiguous Orthogonal Frequency Division Multiplexing)을 사용한다. 하지만 NC-OFDM은 기존 OFDM과 마찬가지로 높은 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)을 발생시켜 시스템 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 첫 번째로 NC-OFDM에서 부반송파의 분포에 따른 PAPR에 대해 분석하였다. 두 번째로 기존 OFDM의 PAPR 감소기법인 PTS (Partial Transmit Sequence)와 SLM (Selective Mapping)을 NC-OFDM에 적용하여 PAPR 감소성능을 확인하였다. 마지막으로 pruned-FFT가 적용된 PAPR 감소기법을 NC-OFDM에 적용할 경우 계산복잡도를 기존 OFDM과 비교하였다. 시뮬레이션을 통해 pruned-FFT가 적용된 NC-OFDM이 기존 OFDM보다 PAPR 감소성능 및 계산복잡도 측면에서 보다 효율적임을 검증하였다. Cognitive Radio, which is proposed to improve the efficiency of wireless communication systems is the system to share primary user’s frequency bands with a secondary user. In this situation, a secondary user uses NC-OFDM (Non-contiguous Orthogonal Frequency Division Multiplexing) to transmit data effectively without interfering with the primary user’s spectrum. However, NC-OFDM, in common with contiguous OFDM, degrades the performance of the system by generating high PAPR (Peak-to-Average Power Ratio). In this paper, firstly, we analyse PAPR corresponding to the distribution of subcarriers in NC-OFDM. Then the PAPR reductions that employ the PTS (Partial Transmit Sequence) and SLM (Selective Mapping) are evaluated. Finally, the computational complexities of the PTS and SLM adopting pruned-FFT are compared with conventional PTS and SLM. Further, it is shown that the NC-OFDM with pruned-FFT is more efficient than the contiguous OFDM in terms of computational complexity and PAPR reduction performance.
비선형 고출력 증폭기의 선형화를 위한 SCPWL 모델 기반의 디지털 사전왜곡기
서만중(Manjung Seo),전석훈(Seokhun Jeon),임성빈(Sungbin Im) 大韓電子工學會 2010 電子工學會論文誌-TC (Telecommunications) Vol.47 No.10
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템은 다수 반송파 전송의 특수한 형태로 주파수 선택적 페이딩이나 협대역 간섭에 대한 강건함이 증가하기 때문에 차세대 무선 광대역 통신 시스템의 전송 방식으로 큰 관심을 받고 있다. 하지만 출력 신호의 크기가 Rayleigh 분포를 갖기 때문에 무선 통신 환경에서 TWTA (Traveling Wave Tube Amplifier)와 같은 고출력 증폭기 (High Power Amplifier; HPA)의 비선형 특성으로 인하여 단일 반송파 전송 방식보다 심각한 비선형 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문에서는 HPA의 비선형성에 의한 비선형 왜곡을 보상하기 위해 SCPWL (Simplicial Canonical Piecewise-Linear) 모델 기반의 새로운 디지털 사전왜곡기를 제안한다. 제안된 사전왜곡기의 성능평가를 위해 AWGN(Additive White Gaussian Noise) 채널 하에서 16-QAM과 64-QAM 변조 방식을 이용하고, 1024-point FFT/IFFT로 구현된 OFDM 시스템에서 다양한 실험을 실시하였다. 모의실험 결과, HPA에 의해 발생하는 비선형 왜곡을 효과적으로 보상함으로써 우수한 성능 향상이 있음을 확인하였다. An orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system is a special case of multicarrier transmission, where a single data stream is transmitted over a number of lower-rate subcarriers. One of the main reasons to use OFDM is to increase robustness against frequency-selective fading or narrowband interference. However, in the radio systems the distortion introduced by high power amplifiers (HPA's) such as traveling wave tube amplifier (TWTA) considered in this paper, is also critical. Since the signal amplitude of the OFDM system is Rayleigh-distributed, the performance of the OFDM system is significantly degraded by the nonlinearity of the HPA in the OFDM transmitter. In this paper, we propose a simplicial canonical piecewise-linear (SCPWL) model based digital predistorter to compensate for nonlinear distortion introduced by an HPA in an OFDM system. Computer simulation is carried on an OFDM system under additive white Gaussian noise (AWGN) channels with 16-QAM and 64-QAM modulation schemes and modulator/demodulator implemented with 1024-point FFT/IFFT. The simulation results demonstrate that the proposed predistorter achieves significant performance improvement by effectively compensating for the nonlinearity introduced by the HPA.
강동원(Dongwon Kang),전석훈(Seokhun Jeon),한지수(Jisu Han),김병수(Byung-Soo Kim),황태호(Tae-ho Hwang) 대한전자공학회 2020 대한전자공학회 학술대회 Vol.2020 No.8
Recently, face recognition is widely used in IoT device. However deep learning technology, which requires a lot of computing power and memory resource, is not suitable for edge computing device. We propose face recognition system based on lightweight edge computing with feature extraction to overcome limited hardware resource. We have demonstrated that the proposed system shows 95% test accuracy with only 16 input features and the number of activated neuron is suitable for our light weight artificial intelligence engine.