다중 송수신 안테나 기술을 적용한 3GPP LTE 다운링크 시스템의 성능 분석

Abstract

데이터 전송률이 고속화되고 있는 이동통신환경에서 한정된 주파수에서 효율적으로 데이터를 전송하는 방법에 대한 요구가 증대하고 있다. 이러한 과제를 해결하기 위한 방법으로써 다중 안테나 기술이 표준 시스템으로서 논의되고 있다. 차세대 통신 시스템으로서 고려되고 있는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) LTE(Long Term Evolution)에서도 다양한 MIMO(Multi-Input Multi-Output) 기술들이 제안되고 있다. 기본적으로 LTE 시스템은 송신단과 수신단에 각각 1, 2 또는 4개의 안테나를 제공하도록 국제표준문서(technical specification)에 정의되어 있다. MIMO 기술은 송신 다이버시티(transmit diversity) 이득을 얻는 STC(Space Time Coding)와 전송률을 증가시킬 수 있는 SM(Spatial Multiplexing)으로 나뉜다. MIMO 기술의 주요 이슈는 MIMO 디코딩 알고리즘과 채널 추정으로 볼 수 있다. 본 논문에서는 4G(4th Generation) 이동통신의 중심이 될 LTE 환경에서 MIMO의 여러 가지 디코딩 알고리즘을 링크 레벨 시스템에 적용하여 성능을 분석한다. 안테나 수가 증가함에 따라 전송률이 증가하고 MIMO 디코딩 알고리즘 중 sub-optimal 알고리즘인 ML(Maximum Likelihood) 기법을 사용하면 더 큰 다이버시티 이득을 얻을 수 있음을 시뮬레이션 결과를 통해 얻었다. 또한 reference signal을 통한 채널 추정 알고리즘의 성능을 분석하였다.; In the environment of mobile communication where transmission rate of data is getting much faster, demand for more efficient data transmission within limited frequencies is growing. To solve that issue, technology using multi antenna has been discussed as the standard system. Various MIMO(multi-Input Multi-Output) technologies also have been suggested in 3GPP(3rd Generation Partnership Project) LTE(Long Term Evolution), which is considered as the next generation communication system. As defined on the technical specification, LTE system basically offers 1, 2 or 4 antennas at each of the transmitter and the receiver. MIMO technology can be divided into two parts; STC(Space Time Coding) which gains the transmit diversity, and SM(Spatial Multiplexing) which can increase the transmission rate. Main issues of MIMO technology seems to be a MIMO decoding algorithm and a channel estimation. In this research, various decoding algorithms of MIMO were analyzed by applying to the link level system in the environment of LTE which may take the lead in 4G(4th Generation) mobile communication. As the number of antennas increased, the transmission rate was increased as well, and the bigger diversity gain could be achieved when the ML(Maximum Likelihood) method, a sub-optimal algorithm in MIMO decoding algorithms, was used. And the performance of the channel estimation algorithm through a reference signal was also analyzed.