I. 서 론
수중 음향 통신 기술은 해양 모니터링, 심해 어업, 야생 동물의 추적, 석유 산업, 해양 데이터 수집, 수중 탐사, 전술 모니터링, 다이버 간의 음성 통신 및 재해 방지 등 여러 분야에서 활용 가치가 높기 때문에 다방면으로 연구가 진행 중이다. 전자기파는 바다 속에서의 전파가 힘들기 때문에 음향 통신이 수중 장거리 통신에 가장 적합하지만 제한적인 주파수 자원, 도플러 효과 및 대기중 통신과 비교했을 때 매우 낮은 음속(약 1,500 m/s), 그리고 다중 경로 전파 등의 요인으로 오늘날 사용되는 가장 어려운 통신 매체 중 하나로 알려져 있다.[1-5] 특히 다중 경로 전파로 인해 지연 확산(delay spread)이 수십 ms 이상 발생할 수 있고, 수중 채널에서는 중심 주파수에 비해 대역폭이 크기 때문에 도플러 효과(Doppler effect)는 신호 대역폭에 걸쳐 주파수 천이를 발생시키는 문제점을 유발한다.[6,7] 따라서 수중 음향 통신 시스템 설계시 수중 채널 환경 특성을 고려하는 것이 중요하다.
이러한 수중 채널의 열악한 환경을 극복하고자 최근 수중 음향 통신에서 여러 가지 통신 방식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그중에서 본 연구에서는 직교 주파수 분할 다중화(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM) 방식과 코드 분할 다중 접속(Code Division Multiple Access, CDMA) 방식의 성능을 비교하고자 한다. OFDM 방식은 다수의 부반송파를 이용하여 스펙트럼 대역을 나누며, 각각의 부반송파들은 직교성을 유지하기 때문에 주파수 효율이 높은 특징을 가진다. 또한 다중 경로와 도플러에 강하고 고속 전송이 가능하다는 장점이 있다.[8,9] 하지만 큰 PAPR(Peak to Average Power Ratio)의 문제를 가지고 있고 clipping 등의 PAPR 감소 기법을 적용하지 않으면 송신측의 전력 효율이 낮아지며, 지연 확산에 약하고 반송파 주파수 오프셋(Carrier Frequency Offset, CFO)에 민감하다는 단점도 가지고 있다.[10-13]
CDMA 방식은 이용 가능한 전체 대역에서 사용되는 PN (Pseudo Noise) 코드를 통해 다수의 장치의 신호를 구별하기 때문에 주파수 선택적 페이딩에 강인하다. 그리고 rake 수신기를 이용하기 때문에 시간 다이버시티 효과를 얻을 수 있으며 패킷 재전송 횟수를 줄여 에너지 소모를 줄일 수 있다는 장점을 가지고 있다. 하지만 도플러에 약하고 다중 경로가 증가함에 따라 rake 수신기의 개수도 늘어나기 때문에 구현의 어려움이 발생한다[4,14]. 이러한 장단점이 두 가지 방식 모두 존재하기 때문에 수중 음향 통신 시스템 구축시 채널 및 해역의 특성 등을 고려하여 유연하게 통신 방식을 선택하여 통신하는 것이 필요하다.
본 논문은 상기 두 가지 통신 방식의 성능에 대한 검증을 위해 인천광역시 옹진군 덕적도 부근 천해역에서의 실험을 통해 취득한 데이터를 토대로 서해 천해역의 채널 환경에서 지연 확산 및 도플러 확산 등의 채널 파라미터에 따른 OFDM 방식과 CDMA 방식의 성능을 비교 분석하였다.
II. OFDM과 CDMA
2.1 OFDM 시스템
다수의 부반송파를 이용하는 OFDM 시스템에서 직렬로 각각 입력된 데이터들은 부반송파의 개수만큼 병렬화되고, 병렬화된 각각의 데이터 심벌의 시간 영역에서의 길이는 부반송파의 개수 배만큼 확장된다. 이렇게 확장된 시간 길이를 가지는 각각의 데이터는 다중경로에 의해 발생하는 지연확산보다 충분히 큰 값을 가지기 때문에 주파수 선택적 페이딩과 협대역 간섭에 강하게 된다.[14]
Fig. 1에는 본 연구에서 사용한 OFDM 시스템의 전체 블록도를 나타내었고, Fig. 2에는 전체 프레임 구조를 나타내었다. 한 개의 물리적 리소스 블록(Physical Resource Block, PRB)은 6개의 OFDM 심볼로 이루어져 있으며 한 개의 프레임은 9개의 PRB로 구성되어 있고 프레임의 앞부분은 두 개의 프리앰블(Preamble)로 시작한다. 첫 번째 프리앰블은 도플러에 강한 HFM(Hyperbolic Frequency Modulation) 신호를 사용하여 수중 환경에서 신호를 검출하기 용이하게 하고 두 번째 프리앰블은 도플러 스케일 및 CFO(Carrier Frequency Offset) 추정을 수행한다. 또한 유용한 심볼의 마지막 일부 구간을 복사하여 앞부분에 붙여주는 CP(Cyclic Prefix)구간을 채널 임펄스 응답(Channel Impulse, Response, CIR)의 지속 시간 이상으로 설정해 줌으로써 심볼간 간섭(Inter-Symbol Interference, ISI)을 완화하고 높은 대역폭 효율을 보장하며 직교성을 유지한다.[15-17] Table 1에 본 연구에서 사용한 OFDM 시스템의 파라미터들을 정리하였다. 우선 CP의 길이는 서해 천해역 환경에서의 실험을 통해 최대 지연확산이 20 ms 이내인 것으로 파악되어 이보다 큰 22.6 ms로 설정하여 직교성을 유지하도록 하였다. 심볼 길이는 전체 부반송파에서 보호 구간(guard interval) 길이 만큼을 CP로 붙여 1,250개가 되고 OFDM 심볼의 시간 간격은 심볼 길이에 sampling duration( = 0.1 ms)를 곱한 125 ms로 설정하였다.[18]
Table 1. Parameters of OFDM uplink system.
2.2 CDMA 시스템
CDMA 방식은 각각 자기만의 암호를 가진 여러 명의 가입자가 동일한 주파수를 동시에 사용하는 방식이다.[19,20] Figs. 3 및 4는 본 연구에서 사용된 CDMA 시스템의 전체 블록도와 프레임 구조이고, 사용된 상세 파라미터들을 Table 2에 정리하였다. 본 연구의 CDMA 시스템에서는 ISI를 최소화하기 위해 raised cosine filter를 사용하였다. roll-off factor는 0.6이며 필터 신호의 심볼 수는 12개이다. 그리고 Table 3에는 본 연구에서 사용된 13개의 확산 코드를 나열하였다. direct sequence spreading은 long code를 사용하며 control 채널과 fundamental 채널에 사용된다. long code는 242-1의 주기성을 가진 chip을 사용하며 아래의 Eq. (1)과 같고, long code PN chip은 42-bits의 code mask와 sequence generator의 state vector의 modulo-2 inner product를 통해 생성된다.
Table 2. Parameters of CDMA uplink system.
Table 3. Spreading code.
Preamble은 250 ms의 LFM(Linear Frequency Modulation) 신호로 이루어져 있으며 아래의 Eq. (2)와 같다(thd).
| $$x_{LFM}(t)=e^{j\pi\frac\beta\tau t^2},$$ | (2) |
수신단에서는 rake 수신기를 통해 채널 보상이 이루어진다. broadcast 채널과 fundamental 채널의 pilot에서 추정한 지연 값을 finger에 적용하여 추정한 경로 이득 값의 첫 번째 경로 이득과 나머지 경로의 이득간의 비율이 70 % 이상이 되는 finger만을 취한다. 그 후 수신된 채널을 finger별로 역확산한다. 그 후 역확산된 채널 모두 채널 추정을 통해 얻어진 채널 값을 이용하여 zero forcing 기법으로 보상한다. 그리고 보상된 채널 모두 MRC(Maximal Ratio Combining)를 통해 조합한다.
III. 실험 환경
본 연구에서는 OFDM 및 CDMA 시스템의 성능 분석을 위해 2017년 7월 인천광역시 옹진군 덕적도 인근 해역에서 24시간동안 진행된 실험을 통해 취득한 데이터를 사용하였다. 실험을 진행한 해역의 상세한 위치를 Fig. 5에 나타내었다. 선박간의 정확한 거리 유지를 위하여 송·수신 선박 각각 앵커를 이용하여 선박의 위치를 고정하였다. Garmin사의 GPS(Global Positioning System)를 사용하여 수시로 좌표를 확인하며 실험을 진행하였다. 송신 선박의 GPS 좌표는 37°13'33.8"N 126°12'13.1"E, 수신 선박 GPS 좌표는 37°14'31.1"N 126°13'00.1"E였고 선박간의 거리는 약 2 km로 하였으며 송·수신 센서 는 각각 20 m와 5 m 깊이에 고정하였다. 실험 해역의 수심은 약 30 m ~ 40 m이고 저질은 모래이며 그 외 자세한 실험 환경 관련 파라미터를 Fig. 6에 나타내었다.
Fig. 7은 송·수신에 사용된 센서로써 송신에는 Neptune사의 T353 모델 트랜스듀서를 사용하였고 수신에는 B&K사의 8103 모델을 사용하였다. 그리고 Fig. 8은 송·수신에 사용된 장비의 구성을 보여주고 있다. 송신측에서는 사전에 생성한 신호의 발생을 위해 National Instruments사의 USB-6361 모델을 사용하였고 PC와 USB 연결을 통해 운용이 가능하다. 신호는 B&K사의 2713 모델 증폭기를 통해 증폭되어 송출되고, 송출되는 신호는 오실로스코프를 사용하여 모니터링하였다.
수신단에서 수신된 신호는 B&K사의 NEXUS 2692 모델을 통해 증폭된 후에 National Instruments사의 USB-6361을 통해 데이터를 수집한다. 수집된 데이터는 수신측 PC에서 준비된 MATLAB 프로그램을 사용하여 실시간으로 채널의 상태나 수신된 신호의 BER(Bit Error Rate) 등의 분석이 가능하다.
IV. 분석 결과
본 논문에서는 채널 환경에 따른 성능 분석을 위해 실측 데이터를 사용하여 실험 해역에서의 수중 채널 환경을 분석하였다. 수중에서의 채널 환경은 육상과는 크게 다르기 때문에 육상의 통신 방식을 수중에 적용하기 위해서는 수중 채널 환경에 대한 분석이 매우 중요하다. 수중에서는 수온, 염분, 수압 등의 영향으로 음속의 변화가 발생하고 이에 따라 전파 경로도 변하게 된다.[21] 따라서 정확한 채널 추정과 보상이 수행되어야만 수중에서 신뢰성 있는 통신이 가능하다. 일반적으로 채널 보상을 위해 수신단에서는 수신된 신호의 파일럿을 이용하여 채널을 추정하며, 파일럿의 간격은 수중 채널 환경의 상관대역폭과 상관시간을 고려하여 설정해야 한다.
본 연구에서는 최대 초과 지연 확산(maximum excess delay spread) 및 도플러 확산을 파라미터로 사용하였다. 최대 초과 지연 확산은 전력 지연 프로파일에서 수신 전력 값이 최대치로부터 일정 dB 만큼 아래로 떨어지는 동안의 시간과 처음 도달 시간과의 차이로 추정할 수 있다.[22]
그리고 수중 통신의 전송률에 직접적인 영향을 주는 채널의 상관시간은 다중 경로 채널 환경과 해류, 송·수신기의 이동 등에 의한 영향을 받는다. 이러한 수중 채널 환경에서 통신의 전송효율을 높이기 위해서는 채널의 상관시간을 파악해야 하며, 이를 위해서는 도플러 확산에 대한 분석이 수행되어야 한다.
본 연구에서는 크게 다음의 세 가지 경우를 설정하여 성능 분석을 하였다. 첫 번째로 주파수 반복 횟수 및 시간 반복 횟수를 최대로 했을 때 파일럿 간격별, 두 번째는 시간 반복 횟수를 고정했을 때, 세 번째는 주파수 반복 횟수를 고정했을 때 각각 채널 환경 파라미터에 따른 성능 비교 분석을 수행하였다. 여기서 채널 환경 파라미터는 전술한 최대 초과 지연 확산 및 도플러 확산 값을 말하며 실험 당시 도플러 확산은 0.42 Hz ~ 4.95 Hz의 분포를 보였고 최대 초과 지연 확산은 0.72 ms ~ 49.93 ms로 나타났다. 상기 세 가지 경우의 세부 경우 및 각 경우별 데이터 전송률을 Table 4에 정리하였다.
Fig. 9는 주파수 반복 횟수를 최대(f = 8)로 했을 때와 시간 반복 횟수를 최대(t = 9)로 했을 경우 OFDM과 CDMA 방식의 성능을 파일럿 간격 별로 비교한 결과이다. CDMA 방식의 경우 최대 초과 지연 확산과 무관하게 평균적으로 coded BER 값이 0.1 정도로 비교적 높은 경향을 보인 반면 OFDM 방식의 경우 파일럿 간격을 2,1(주파수축, 시간축)로 배치했을 경우는 에러가 없었고 4,2로 배치했을 경우와 6,3으로 배치했을 경우는 비트 에러가 발생하였지만 10-3 ~ 10-2 정도로 CDMA 방식과 비교했을 때는 우수한 coded BER 성능을 보였다.
다음 시간 반복 t = 1과 t = 3 각각 두 가지 케이스로 고정했을 때의 최대 초과 지연 확산 및 도플러 확산에 따른 성능 비교 결과가 Fig. 10에 보인다. 우선 CDMA의 경우 Fig. 10(a-d) 모든 케이스에서 최대 초과 지연 확산 및 도플러 확산과 무관하게 coded BER 값이 0.1을 웃돌아 전체적으로 OFDM에 비해서 비교적 낮은 성능을 보인다. Fig. 10(a)에서 OFDM의 시간 반복 횟수 t = 1로 고정했을 경우 최대 초과 지연 확산에 따른 주파수 반복 횟수별 성능을 살펴보면 f = 1 < f = 2 < f = 4 순으로 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있고 f = 8의 경우 모든 구간에서 error free로, 주파수 다이버시티 효과를 얻을 수 있는 것을 확인할 수 있다. Fig. 10(c)의 경우 같은 시간 반복 횟수로 고정했을 때 도플러 확산에 따른 주파수 반복 횟수별 성능을 살펴보면 마찬가지로 주파수 반복 횟수를 증가시킬수록 안정적인 성능을 보이고 f = 8의 경우는 도플러 확산이 1 이상일 때 비트 오류가 발생하였지만 10-1 미만으로 비교적 양호한 성능을 보인다.
Fig. 10(b)와 Fig. 10(d)는 시간 반복 횟수 t = 3으로 고정했을 경우의 결과로 t = 1로 고정했을 때와 유사한 경향을 보이고 있다. 다만, 도플러 확산에 따른 성능을 보면 주파수 반복 f = 4와 f = 8일 때 error free를 보여 t = 1일 때와 비교했을 때 시간 다이버시티 효과가 있음을 확인할 수 있다. 또한 Table 4의 경우별 데이터 전송률을 참고하여 비교하였을 때 OFDM 방식의 경우 CDMA 방식보다 큰 데이터 전송률에서도 낮은 coded BER을 보여, 많은 데이터를 전송하면서도 안정적인 성능을 보이고 있다.
Fig. 11은 주파수 반복 f = 1, f = 2로 각각 고정했을 때의 성능 비교 결과이다. 이번 경우에서도 마찬가지로 CDMA의 coded BER 값은 평균적으로 0.1 이상으로 OFDM 방식과 비교했을 때 상대적으로 낮은 성능을 보였다. Fig. 11(a)에서 OFDM의 주파수 반복 횟수 f = 1로 고정했을 경우 최대 초과 지연 확산에 따른 시간 반복 횟수별 성능을 살펴보면 t = 3일 때의 성능이 t = 1일 때와 비교했을 때 낮은 coded BER을 보이고 t = 9일 때는 error free를 보이고 있다. Fig. 11(c)는 같은 주파수 반복 횟수 f = 1로 고정했을 때 도플러 확산에 따른 성능을 나타내고 있다. t = 1 및 t = 3일 때는 최대 초과 지연 확산에 따른 성능 곡선과 비슷한 경향을 보였다. 하지만 t = 9일 경우 약간의 오류가 발생하였는데 평균적으로 약 10-2 정도로 낮은 coded BER을 보이고 있다.
Fig. 11(b)와 Fig. 11(d)는 주파수 반복 횟수 f = 2로 고정했을 경우의 결과로 f = 1로 고정했을 때와 유사한 경향을 보이고 있다. 다만 도플러 확산에 따른 성능 그래프를 보면 t = 9인 경우 error free를 보여 주파수 반복 f = 1로 고정했을 경우와 비교했을 때 시간 다이버시티 효과를 얻은 것을 알 수 있다. 또한 Table 4를 참고하면 시간 반복을 고정했을 때와 마찬가지로 OFDM 방식을 사용했을 때 CDMA 방식에 비해 좀 더 우수한 coded BER 성능을 보이면서 높은 데이터 전송률로 통신이 가능한 것을 확인할 수 있다.
V. 결 론
본 논문에서는 서해 천해역에서의 실측 데이터를 기반으로 OFDM 방식과 CDMA 방식의 성능을 파일럿 간격, 주파수 및 시간 다이버시티 관점에서 최대 초과 지연 확산 및 도플러 확산 등의 채널 파라미터에 따른 coded BER을 기준으로 비교 분석하였다. OFDM 시스템을 적용했을 때 모든 경우에서 CDMA 방식에서의 전송률보다 높은 전송률에서도 낮은 coded BER을 보여 본 논문에 명시된 실험 환경에서는 우수한 성능을 보임을 확인하였다. 이는 실험 당시의 도플러 확산이 최대 약 5 Hz까지 발생하여 OFDM 방식과 비교했을 때 상대적으로 도플러에 약한 CDMA 방식의 성능 저하가 나타난 것으로 해석된다.[23,24]
앞서 언급했듯이 본 연구는 서해 천해역에서의 실측 데이터만을 분석한 결과이기 때문에 향후 타 해역에서의 추가 실험을 통해 다양한 채널 환경에서의 성능 분석 및 연구가 필요할 것으로 사료된다. 또한 수중 채널 환경은 수시로 변화하고 여러 가지 파라미터에 의해 영향을 받기 때문에 상황에 맞게 적응적으로 통신 방식을 선택하면 보다 효율적인 수중 통신을 수행할 수 있을 것이다.
