FC-DNN 기반의 IEEE 802.11 WLAN 프레임 포맷 검출

Abstract

이전 표준과의 호환성은 일반적인 WLAN (Wireless Local Area Network) 통신 프로토콜인 IEEE 802.11을 지원하는 무선 장비의 중요한 사항이다. 이전 버전과의 호환성을 보장하면서 성공적인 패킷 디코딩을 위해서 프레임 포맷 검출은 핵심적인 전제조건이다. 기존 방법의 경우 동기화, 채널 추정, 보상 등의 절차적인 방법으로 앞 선 과정의 영향을 받기 때문에 낮은 신호 대 잡음비 환경에서 동기화 및 채널 추정의 좋지 않은 성능으로 인해 프레임 포맷 검출 성능의 저하가 있었다. 이러한 문제를 해결하고자 이전 절차의 영향이 없고 데이터 전체를 사용하는 FC-DNN (Full-Connected Deep Neural Networks) 기반의 새로운 프레임 포맷 검출 방법을 제안한다. 제안된 FC-DNN기반의 방법의 검증을 위해 IEEE 802.11 TGac 멀티 패스 페이딩 채널 환경에서 기존의 방법과 동기를 기존의 방법을 이용하고 나머지는 FC-DNN을 이용한 방법 그리고 모든 절차를 FC-DNN을 이용한 방법을 비교하며, 비선형 노이즈인 클리핑 노이즈가 있을 때의 성능을 비교하였다. 결과적으로 낮은 SNR에서 FC-DNN기반의 프레임 포맷 검출의 성능은 기존 방식에 비해 크게 향상 되었다.