위성채널환경에서 Hidden Markov 프로세서를 이용한 강우감쇠 모델링 = Rain attenuation modeling using Hidden Markov process in the satellite communication system

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 위성채널 환경에서 발생하는 강우감쇠를 모델링하는 연구를 수행하였다. 위성채널 환경인 Ku(11 GHz∼14 GHz)대역에서는 강우에 의한 신호감쇠가 주요한 페이딩이다. 이러한 강우에 의한 신호감쇠(강우감쇠)의 시간적 변화 특성은 지형에 따라 많은 차이가 있기 때문에, 우리 나라에서 측정한 실측데이터를 바탕으로 이에 맞는 모델이 제시되었다.
본 논문에서 제시된 강우감쇠 모델은 Hidden Markov를 적용한 모델이며, 모델의 상태는 감쇠 량의 시간적 변화특성으로부터 미동상태(감쇠 량의 크기가 -0.2 dB 이내의 미미한 상태), 감소상태(감쇠 량의 크기가 증가하는 상태), 증가상태(감쇠 량의 크기가 감소하는 상태)로 정의하였으며, 각 상태에서 강우감쇠의 통계적 특성(감쇠 량 특성과 변화 량 특성)을 분석하여 사건들을 정의하였다. 상태와 사건에 대한 정의로부터 강우감쇠 모델을 제시하였으며, 또한 랜덤변수 생성알고리즘도 나타내었다.
실측데이터의 변화특성과 본 논문에서 제시한 Hidden Markov 프로세서를 이용한 모델로부터 생성된 랜덤변수의 시간적 변화특성과 기존에 발표된 강우감쇠 모델들(4 State Markov 적용모델, 2 State Markov 적용모델, lognormal distribution 모델)로부터 생성된 랜덤변수의 시간적 변화특성을 나타내고, 각 모델들의 특성을 비교하였다.
결론적으로 본 논문에서 제시한 강우감쇠 모델로부터 생성한 랜덤변수가 다른 모델로부터 생성된 랜덤변수들보다 시간적 변화특성에서 실측데이터와 유사하다는 것을 보였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, rain attenuation in satellite communication system is researched. In Ku(11Ghz-14Ghz) band, the satellite channel, signal attenuation by rainfall is important fading. Because the temporal change characteristic has many differences by earth configuration, a suitable model is suggested through data measured in Korea.
Hidden Markov process is applied to rain attenuation model in this paper, and the states of this model are defined as tremor state(attenuation is lower than -0.2dB), decreasing state, and increasing state from the temporal change characteristic of attenuation. Events are defined by analysing the statistical characteristics(attenuation and change characteristic) of each state. Rain attenuation model is suggested from these definitions, and random variable generation algorithm is also presented.
In this research, the change characteristic of measured data, the temporal change characteristic of random variable from the model of this paper using Hidden Markov process, and that from conventional rain attenuation models(4 state Markov model, 2 state Markov model, and lognormal distribution model) are shown, and characteristics of each model are compared.
In conclusion, rain attenuation model in this paper is similar to measured data than other models in point of the temporal change characteristic.

목차 (Table of Contents)

• 차례 = i
• 그림 차례 = ⅲ
• 표차례 = ⅴ
• 약어표 = ⅵ
• 국문요약 = ⅶ
• 제1장 서론 = 1
• 제2장 Hidden Markov Model = 3
• 제2-1절 Hidden Markov Model의 이론적 배경 = 3
• 제2-2절 Hidden Markov 프로세서를 이용한 모델링 = 7
• 제2-3절 Hidden Markov 프로세서 모델들의 비교방법 = 12
• 제3장 실측데이터를 이용한 강우감쇠 모델링 = 18
• 제3-1절 강우에 의한 신호감쇠 실측데이터 = 18
• 제3-2절 Hidden Markov 프로세서로 강우감쇠를 모델링 = 27
• 제3-3절 강우감쇠 랜덤변수 생성 알고리즘 = 34
• 제4장 강우감쇠 모델로부터 랜덤변수 발생 = 35
• 제4-1절 Hidden Markov 프로세서를 이용한 강우감쇠 모델(λ_(H))로부터 랜덤변수 생성 = 35
• 제4-2절 4 State Markov 프로세서를 이용한 강우감쇠 모델(λ_(4))로부터 랜덤변수 생성 = 40
• 제4-3절 2 State Markov 프로세서를 이용한 강우감쇠 모델(λ_(2))로부터 랜덤변수 생성 = 43
• 제4-4절 lognormal distribution으로 표현된 강우감쇠 모델(λ_(l))로부터 랜덤변수 생성 = 46
• 제4-5절 모델 λ_(H) , λ_(4) , λ_(2) , λ_(l) 로부터 생성된 랜덤변수의 확률분포 = 47
• 제5장 결론 = 48
• 참고문헌 = 49
• ABSTRACT = 51