I. 서 론

수중 통신에서는 개인의 보안 또는 군사적 목적으로 피감청(Low Probability of Interception, LPI) 특성을 가진 수중음향통신에 대하여 활발히 연구가 진행 중이다.^[1,2,3] 송신 신호가 의도된 수신기 외의 다른 수신기에 감청되지 않도록 하기 위해 설계되어야 하며, 송신 음향 준위를 주변 배경 소음 이하로 낮추어 피탐지 확률을 감소시키고, 외부로부터의 간섭을 최소화하여야 한다. 따라서 이러한 수중 통신 환경에서 주로 고려해야 할 사항은 은밀성과 성능적인 측면이다. 은밀성적인 측면에서, 수신기 주변 위치에서의 송신 음향 준위를 주변 배경 소음 이하로 낮추어 피탐지 확률을 감소시키고, 외부로부터의 간섭을 최소화하는 데 목적이 있다. 은밀 통신 시스템의 특징은 낮은 신호 대 잡음 비(Signal to Noise Ratio, SNR) 영역에서 동작이 되어야 한다는 것으로, 대역 확산 통신기법이 대표적이다.^[4,5] 은밀성을 확보하기 위해 보내고자 하는 신호에 직교성이 높은 확산 신호를 곱해 대역을 확산시키는 직접 수열 확산 변조(Direct Sequence Spread Spectrum, DSSS) 방식^[6]을 적용하였으며 대역 확산 신호로는 의사잡음코드(Pseudo Noise, PN)를 사용하였다. 또한 성능적인 측면에서는 다중 경로로 인한 성능 감쇄를 극복하기 위해 다중 밴드 통신 기법을 적용하였다. 다중 밴드 통신은 채널 부호화된 동일한 데이터를 여러 주파수 밴드로 나누어 전송하는 기법으로, 이는 데이터 전송 효율 측면 보다는 장거리 통신의 측면에서 성능 향상을 위해 적용되는 기법이다. 다중 밴드 통신 기법은 다중 경로, 도플러 확산 등으로 인한 특정 주파수의 선택적 페이딩 현상을 극복할 수 있어 통신의 신뢰성을 향상시킨다.^[7] 그러나 다중 밴드 통신에서 어느 특정한 밴드에서 성능이 열화되어 전체적인 성능 감소를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 각 밴드에서 송수신자가 서로 알고 있는 프리엠블 데이터의 성능을 이용하여 각 밴드의 가중치를 설정하여 전체적인 성능을 향상시키는 방식을 적용하였다. 성능분석을 위해서 도플러에 강인하면서 위상 동기 회로가 필요치 않고 포락선 검파를 이용하는 Frequency Shift Keying (FSK) 변조 방식을 적용하였다. 송수신기의 채널 부호화 알고리즘으로 부호화 비트 수 336 bit를 가지는 부호화율 1/3인 turbo pi 부호화기를 적용하였으며, 등화기와 채널 복호화기를 반복하는 터보 등화 구조를 적용하였다.^[8,9] 이 때, 대역확산 신호의 chip 수를 8개, 32개로, 다중 밴드 수는 1개에서 4개로 변경하면서 시뮬레이션 하였으며, 시뮬레이션 결과를 바탕으로 밴드수를 4개로 고정하면서 chip수를 8개 및 32개로 고정하여 호수 실험에서 성능을 분석하였다. 본 논문에서 제시된 성능을 분석하기 위해서 경북 문경의 호수에서 300 m ~ 500 m의 거리를 가지는 실험을 하였으며, chip 수가 증가할수록, 터보 등화 기법 적용 시 반복횟수가 증가할수록, 다중 밴드에서 밴드 별 가중치를 적용 시 더 많은 패킷 전송 성공률을 나타냈다.

II. 시스템 모델

2.1 송수신단 모델

대역 확산 다중 밴드 부 대역 송수신 구조는 Fig. 1과 같다. 부 대역 통신은 FSK 변조부를 구성하는 알고리즘으로서 수중에서 데이터는 동일한 중요성을 가지고 있지 않고 계층적으로 각 정보의 중요성이 다를 때 유용하게 적용시키는 방식이다. 송신부에서 K개의 비트가 채널 부호화를 통과한 후 N개의 부호화 비트가 생성되며, 반복 부호화기를 통과한 신호는 군집 오류를 산발 오류로 바꾸기 위한 인터리버를 거친다. 인터리버를 거친 후에 동기 획득을 위한 n개의 프리엠블 비트인 p0,p1,⋯,pn-1와 N개의 부호화된 비트 c0,c1,⋯,cN-1로 구성한 Np=N+n개의 하나의 패킷 데이터의 비트 열은 Eq. (1)과 같이 나타낼 수 있다.

Fig. 1.

Transceiver structure of multiband FSK based on direct sequence spread spectrum.

비트 열 D의 대역 확산 후 비트 열을 Q라고 하였을 때, Q는 다음 Eq. (2)과 같다.

여기서 NT=Np×Nc 는 대역 확산 후 총 데이터 개수이며, Nc는 대역 확산을 위한 chip 수를 의미한다.

Fig. 2의 부 대역 송신 처리 과정에서는 패킷 데이터의 비트 열 Q 를 Eq. (2)과 같이 패킷 데이터의 비트열을 m개의 비트열을 하나의 그룹으로 할당하여 전체 M개의 그룹으로 할당한다. M개의 그룹으로 할당된 비트열을 S 라 하면 아래 식과 같다.

여기서 M=(N+n)/m을 나타내며, 이는 그룹의 수를 나타낸다. 임의의 k시점에서 부 대역 그룹을 sk=sk0,sk1,...,skm-1이라 두면 아래 Fig. 3과 같이 주파수를 할당한다.

Fig. 2.

Block diagram of sub-band transmission processing.

Fig. 3.

Frequency allocation of sub-band.

중심 주파수의 개수를 q이라 두면 q개의 중심 주파수 중 임의의 i번째 주파수 fi(i=0,1,2,...,q-1)에서 i는 아래 식과 같다.

즉 q은 sk의 마지막 비트를 제외한 상위비트의 십진수 값이다. 마지막 비트 skm-1는 중심주파수에서 왼쪽 또는 오른쪽의 주파수를 선택한다. 예를 들어 부호화된 비트를 m비트를 3비트로 하여 그룹화 한다면 Eq. (4)에 의해 앞의 두 비트가 “00”이면 i = 0 이며, “01” 이면 i = 1 등을 할당한다. 이는 Eq. (4)에서와 같이 중심 주파수는 m비트 중 최하위 비트 한 비트를 제외한 비트들에 대한 십진수 값이다. 최하위 비트는 Fig. 3에서와 같이 중심 주파수에서 좌우를 결정하는 비트이다. Fig. 3에서 부 대역 주파수 fij는 Eq. (3)의 중심주파수 fi에서 좌우를 결정하는 마지막 비트 j에 해당하는 주파수로 나타내었다. f00일 경우에는 중심 주파수가 f0에서 마지막 비트가 0인 경우이다. 중심 주파수와 부 대역 주파수의 간격인 ∆f는 송신단에서 roll-off factor를 갖는 Square Raised Cosine Filter(SRCF)를 사용하지 않고 대역 통과 필터를 적용하였으므로 데이터 속도의 두 배로 할당하였다. 이와 같은 sub-band block devide logic 블록을 통과한 후 FSK 변조된 신호는 주파수 2q개의 주파수를 갖게 되며, 각 부 대역 주파수에 대역통과필터(Band Pass Filter, BPF)를 통과시켜 원하는 특정 부 대역 내의 세력만 감쇠 없이 통과시키고, 나머지 주파수 세력은 감쇠시켜서 통과된 신호들을 하나의 신호로 합한 뒤 전송한다. 전송된 신호를 s(t)라 두었을 때 입력 비트에 따라 2q개의 서로 다른 주파수가 합하여 전송되며, 다중 밴드 통신을 위한 송신신호 s(t)는 Eq. (5)과 같이 나타낼 수 있다.

fi,jk는 k번째 밴드에서 i번째 중심 주파수의 j번째 부 대역 주파수를 나타낸다. 송신 신호 s(t)는 Eq. (5)과 같이 Nb개의 서로 다른 밴드에 대해 각각의 밴드에 대해 부 대역 변조 과정을 거친 후, Nb개의 밴드에 대한 각 각의 변조된 신호들을 합한다. 수신신호를 r(t)이라 하였을 때 r(t)는 Eq. (6)으로 나타낼 수 있다.

L은 전체 다중 경로의 수를 나타내며 l은 l번째의 다중 경로를 나타낸다. hl(t)는 l경로에 있는 채널 응답 계수를 나타내며 η(t)는 가우시안 잡음을 나타낸다. 수신된 신호는 수신 신호는 Fig. 1의 수신 구조에서 대역 통과 필터를 사용하여 사용한 주파수 대역의 내의 세력만 감쇠 없이 통과시키고, 나머지 주파수 세력은 감쇠시킨다. 그 후에 프리엠블 신호를 이용하여 도플러를 추정한다. 추정된 도플러 주파수 보간을 이용하여 수신 신호에 보상하고 프레임의 시작점을 획득하기 위해 수신된 신호 중 프리엠블 신호 부분을 rp(t)라 하고 송신 신호에서의 프리엠블 신호 부분을 up(t)라고 하였을 때, 이 두 신호의 상관 값 C=up(t-τ)*rp(τ)을 구하여 피크 값을 찾아서 신호의 동기를 획득한 후에 다중 경로 환경에서 수신된 신호는 이전 경로로 전송된 신호와의 중첩 또는 페이딩의 영향으로 원 신호의 진폭을 감쇄시켜 오류를 증가시키고, 시간 지연에 따른 신호 간 간섭을 유발하기 때문에 역확산 시, RAKE 처리 과정을 거친다.

Fig. 4와 같은 부 대역 수신 처리 과정에서 각 주파수를 분할하기 위해 각 주파수 대역을 갖는 대역 통과 필터를 사용하여 각 주파수 대역에서 신호를 분리하고 난 뒤, 각각의 주파수 대역에서 포락선 검파를 하여 최대의 값을 가지는 각 밴드에서의 데이터를 복조한다. 복조된 데이터 열에서 다중 경로 환경에서 수신된 신호는 이전 경로로 전송된 신호와의 중첩 또는 페이딩의 영향으로 원 신호의 진폭을 감쇄시켜 오류를 증가시키고, 시간 지연에 따른 신호 간 간섭을 유발하기 때문에 역확산 시, RAKE 처리 과정을 거친 후, 터보 등화기에서 복호된다.

Fig. 4.

Block daigram of sub-band receive processing.

2.2 RAKE 처리 과정

수중 통신에서 수신 신호는 저전력, 다중 경로의 신호이므로 이의 성능 개선을 위해 다중 밴드의 각 주파수 밴드에서 역확산을 할 때, Fig. 5와 같이 최대 비 합성법(Maximum Ratio Combining, MRC) 기반의 RAKE 처리 과정을 하여 성능을 개선한다.

Fig. 5.

RAKE receiver structure.

rdM(t)는 Fig. 1에서 프레임 동기 후 프리엠블 데이터를 제외한 데이터 부분에 대한 수신 신호이다. 다중 경로 환경에서 수신된 신호는 페이딩의 영향으로 오류를 증가시키고, 시간 지연에 따른 신호 간 간섭을 유발한다. RAKE 수신기는 다중 경로를 통해 수신기에 도착한 신호를 PN 부호의 chip 길이인 Tc 만큼 지연 시켜 다중 경로를 통해 수신된 수신 신호의 전력을 구하여 합하는 과정이다. 다중 경로에 따른 수중 채널 환경을 탭 지연 라인으로 표현하면 RAKE 구조는 최적의 채널 탭들을 선택하여 활용한다. 시간 지연으로 인한 수신 신호는 PN 부호의 비트 수, Nc 만큼의 Tc 탭을 이용해서 PN 성분을 제거하기 위한 PN 역확산 과정을 거친다. 이상적으로 PN 부호가 지연되지 않았을 경우, 가장 큰 상관관계 값을 가지게 되고 그 외의 경우에는 상관관계 값이 매우 작아진다. 상관관계를 구하고 적분을 통해 복조한 다음, 각 탭의 출력값을 최대 비 합성법으로 합성한 뒤 신호를 복호하게 된다. 최대 비 합성법은 여러 가지(branch)로부터 입력된 신호를 최적의 성능을 얻기 위해 중첩하고, 합성 전에 동기를 취하는 방식이다. 극심한 페이딩으로 인해 상관관계 값이 작은 값에 대해서는 기여도를 적게 하고, 시간 지연이 되지 않아 상관관계 값이 큰 값은 기여도를 크게 하여 합성 효과가 커지도록 한다. 최대 비 합성법에서 각 탭의 출력으로 나타나는 값 중 시간 지연이 되지 않아 가장 큰 상관관계를 가지는 값을 제외하면 나머지 값들은 의도치 않게 자체 잡음이 된다. 이러한 자체 잡음 값들은 RAKE 과정에 영향을 줘 수신기의 성능 저하를 야기한다. 하지만 이 문제는 threshold comparison인 임곗값을 줌으로써 해결할 수 있다. 각 탭의 출력 값에 임곗값을 주어 임곗값 미만의 값인 자체 잡음 값들을 제거하면 신호들의 합에서 잡음들이 감소하게 되어 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 Tc 만큼 지연된 신호의 전력을 합할 때, 모든 합을 구하는 것이 아니라 각각의 가지에서 임계값 이상일 때만 출력 신호에 반영한다. 왜냐하면 임계값보다 낮은 레벨의 신호는 신호를 출력하는 데 있어서 오류 성분으로 영향을 줄 수 있기 때문이다. 또한 RAKE 수신기의 성능은 가중치 값을 이용하여 더욱 향상될 수 있다. 가중치 값은 RAKE 수신기의 여러 가지에 입력되는 신호에 대해 상관관계가 큰 값은 더 크게 만들고, 작은 값은 더 작게 만들어 RAKE 수신기에서 자체 잡음을 줄여주고 MRC 단계에서 합성 효과를 더욱 크게 만들어주는 효과를 가지고 있다. 가중치 값은 threshold 과정 이전에 행해지며 가중치 값 ci(n)는 다음과 같이 Eq. (7)로 나타낼 수 있다.

bi(n)는 각각의 가지에서 출력된 값을 나타내고 L은 Tc만큼의 크기를 나타낸다. 가중치 값 ci(n)를 구한 뒤, 가지에서 출력된 상관관계 값인 bi(n)와 곱하여 threshold 과정을 거친 후 합성된다. 수신된 신호는 등화기를 통해 각 밴드에서 다중 경로 간섭을 제거하고 복호기의 성능을 판단하는 임곗값 결정을 하여 복호기의 오류 복호 성능 한계에 접근하는 밴드에 해당하는 데이터를 복호한다.

2.3 터보 등화 모델

반복 기반의 터보 등화 구조는 Fig. 6과 같다. n개의 프리엠블 데이터를 이용하여 등화기에서 다중 경로 간섭을 각 밴드에서 제거하고 N개의 부호화된 비트열은 제외한 K개의 원 데이터를 복호한다. 등화기의 출력값 LeI는 결정 궤환 등화기(Decision Feedback Equalizer, DFE)^[10]의 출력값으로 수신 신호로부터 등화기에서 추정된 외부 정보 값이다. LeI와 LcI의 차를 임계값 결정 파라메타에 적용하여 각 밴드에 대한 신호를 합한 뒤 역-인터리빙 하여 계산되어 복호기로 입력된다. 복호기에서 추정된 외부입력값 LcD은 Eq. (7)과 같이 구할 수 있다.

외부입력 값 LcD는 복호기의 출력 값으로써 사후 확률값을 계산하여 0 또는 1의 오류 값을 보정할 수 있다. 이러한 LcD와 LeD의 차이 값을 다시 인터리빙 하고 LcI를 계산하여 LMS-DFE 등화기에 입력한다. LcI를 업데이트하여 오류 값을 보정하게 되는데, 반복 횟수가 늘어남에 따라 업데이트하는 오류 보정 값이 송신하고자 하는 원신호에 가깝게 되어 Bit Error Rate(BER) 성능이 향상된다. 이러한 수신부 전체를 반복하는 터보 등화 방식은 복호된 데이터의 외부 정보를 등화기에 피드백하는 터보 등화기를 구성함으로써 성능을 향상할 수 있다.

Fig. 6.

The turbo equalizer structure.

III. 시뮬레이션 결과 분석

시뮬레이션은 Table 1의 파라메타로 실행하였으며, turbo pi부호기는 K = 112, 부호화율 R = 1/3을 사용하였다. chip 수는 8, 32개를 사용하였고, 프리엠블 비트수는 chip 수에 따라서 chip이 8개인 경우 2040비트, chip이 32개인 경우 8160비트이다. 변조방식은 각 중심 주파수를 기준으로 2-ary FSK 방식을 사용하는 부 대역 변조방식을 사용하였으며 전체적으로는 중심 주파수를 두 개로 설정하였으므로 4-ary FSK와 동일한 주파수 대역을 갖는다. 그룹 내 비트수는 2비트 이므로 주파수 개수는 4개를 사용하였고, 다중 밴드의 개수가 최대 4개이므로 최대 주파수의 개수는 16개를 사용하였다. 채널의 다중경로는 0.6, 0.3, 0.1의 값을 갖는 3개로 가정하였고, 전송율이 50bps이므로 다중경로마다 1 ms의 지연 시간을 갖도록 설정하였다. Fig. 7은 Table 1의 파라메타를 기반으로 다중 밴드의 개수에 따른 BER 성능을 분석한 그래프이다.

Fig. 7.

(Color available online) BER performance according to Nb and Nc.

시뮬레이션 결과, 다중 밴드의 수 Nb가 증가할수록 성능이 향상됨을 알 수 있으며, 동일한 Nb에서 chip 수가 증가함에 따라 성능이 향상됨을 알 수 있다. 이는 다중 밴드 수의 증가로 인한 수신 전력의 증가를 의미하며, 다중 경로 채널에서 chip 수의 증가로 인해 한 심볼의 심볼 에너지 또한 증가함을 알 수 있다. BER=10-3을 기준으로 단일 밴드일 때보다 4개의 다중 밴드를 사용하였을 때, 4 dB의 성능 이득을 얻을 수 있음을 확인하였다. Fig. 8은 밴드 수 및 chip 수에 따른 반복횟수를 증가에 따른 성능 분석 그래프이다. 시뮬레이션 결과, BER=10-3을 기준으로 chip의 개수가 8개인 단일 밴드와 주파수 대역 4개의 다중 밴드에서는 반복 횟수가 3회일 때는 반복을 하지 않았을 때보다 1 dB의 성능이 향상되었다. 반복 횟수가 5회, 7회일 때는 1 dB의 성능이 향상되었다.

Fig. 8.

(Color available online) BER Performance analysis according to number of iterations.

chip의 개수가 32개인 단일 밴드에서는 반복 횟수가 3회일 때는 반복을 하지 않았을 때와 성능이 비슷하였고, 반복 횟수가 5회, 7회일 때는 1 dB의 성능이 향상되었다. 4개의 다중 밴드에서는 반복 횟수가 3회일 때는 반복을 하지 않았을 때보다 1 dB의 성능이 향상되었고, 반복 횟수가 5회, 7회일 때는 1 dB의 성능이 향상되었다. chip의 개수가 32개인 주파수 대역 4개의 다중 밴드에서는 반복 횟수가 3회일 때는 반복을 하지 않았을 때보다 1 dB의 성능이 향상되었고, 반복 횟수가 5회, 7회일 때는 1 dB의 성능이 향상되었다. Fig. 8의 결과에서 알 수 있듯이 반복 횟수에 따른 계산량을 고려했을 때 최적의 반복 횟수는 5회임을 알 수 있다.

IV. 호수 실험 결과

4.1 실험 환경

본 논문에서는 3장의 시뮬레이션 결과를 바탕으로 고정된 최적의 실험 파라메타의 값을 이용하여 Fig. 9와 같은 환경에서 실제 수중음향통신 실험을 수행하였다. 송신기로는 Neptune 사의 D/17모델을 사용하였고, 수신기로는 TC 4032를 사용하였다. 실험은 경북 문경의 호수에서 수행되었다. 실험 시기는 2021년 3월에 실험을 하였으며, 수면 상태는 풍속 2 m/s의 바람에 의한 영향이 있었으며 송수신기 사이의 거리는 약 300 m ~ 500 m로 하였다. 실험 파라메타는 Table 1과 동일하게 하였으며, 송신기는 수면 아래 5 m, 수신기는 20 m 아래 위치하였다. 수신부는 고정된 장소이며, 송신부는 모선을 이용하여 실험하였다. 반송파 주파수는 부호화된 2비트를 기준으로 하였으므로, 12.5 kHz를 초기 주파수로 하여, 1 kHz 차이를 두어 4개의 주파수를 할당하였다. 샘플링 주파수는 192 kHz로 하였으며, 전송율은 20 bps로 하였다. Fig. 10은 실험 해역에서 측정한 전달 특성을 나타내고 있다. 측정을 위해 약 2 kHz 대역폭을 갖는 0.2 s 길이의 Linear Frequency Modulation(LFM) 신호를 주기적으로 약 1000회 가량 송신하였다. Fig. 10(a)에서 다중경로에 따른 영향을 받는 것을 확인할 수 있다. 이는 수면에 반사되어지는 반사파, 그리고 바닥에서 들어오는 신호들이 있다는 것을 의미한다. Fig. 10(b)는 수중 채널의 지연 프로파일을 나타내며, Fig. 10(a)의 아주 큰 다중 경로가 3개가 있음을 알 수 있다. 또한 LFM을 이용하여 도플러 확산을 측정한 결과 약 2Hz 정도의 확산이 있음을 Fig. 10(c)에서 알 수 있다.

Fig. 9.

(Color available online) Illustration of the lake trial.

Fig. 10.

(Color available online) Underwater channel characteristic.

본 논문에서는 성능 향상을 위해 터보 등화 반복 횟수를 5회로 고정시키고, Doppler 효과에 강인한 대역 통과 필터 후 포락선 검파를 하는 복조기로 구성을 고정하여 성능 향상을 분석하였다.

원 데이터인 112비트를 부호화하기 전에 112비트의 원 데이터를 부호화율 1/3을 가지는 터보 부호화 하여 336비트의 부호화 비트를 생성한다. 송신 신호의 패킷 구조는 아래 Fig. 11(a)와 같으며, Fig. 11(b)는 송신 신호이다. Fig. 11(a)의 송신 패킷 구성은 가장 먼저 0.5 s 동안 신호의 전송 시작을 알기 위한 Linear Frequency Modulation Begin(LFMB) 신호와 2 s의 사일런스 구간을 둔 뒤, 프리엠블 비트와 송신 데이터, 다시 2 s 동안의 사일런스 구간을 두면서 동일한 신호를 5번 반복하여 전송하고 난 뒤 마지막으로 신호의 끝을 나타내는 0.5 s 동안의 Linear Frequency Modulation End(LFME) 신호가 패킷으로 구성되어있으며, Fig. 10(c)는 수신 신호이다. 두 비트를 하나의 그룹으로 할당하여 중심 주파수는 2개를 생성하였으며, 두 비트의 마지막 비트에 따라 주파수가 2개 생성되므로 총 4개의 부 대역 주파수가 생성되는 FSK 변조를 하였다. 부 대역 주파수를 단일 밴드에서는 12.5 kHz, 13.5 kHz, 14.5 kHz, 15.5 kHz로 설정하였고, 다중 밴드의 수가 4개일 때는 12.5 kHz, 13.5 kHz, 14.5 kHz, 15.5 kHz, 16.5 kHz, 17.5 kHz, 18.5 kHz, 19.5 kHz, 20.5 kHz, 21.5 kHz, 22.5 kHz, 23.5 kHz, 24.5 kHz, 25.5 kHz, 26.5 kHz, 27.5 kHz로 설정하였다.

Fig. 11.

(Color available online) Packet structure and transceiver signal.

4.2 실험 결과

수신단의 부 대역의 대역 통과 필터는 4개의 다중 밴드를 이용한 수신 신호를 각 부 대역에서 일정한 대역폭을 가지고 대역을 통과시켰으며, 이의 주파수 영역에서 각 주파수 밴드에서의 출력은 Fig. 12와 같이 수신단에서 대역 통과 필터를 적용 후 정확히 16개의 주파수가 나옴을 알 수 있다.

Fig. 12.

(Color available online) Frequency domain after band pass filter.

Fig. 13은 chip의 개수가 32개 대역확산 방식을 적용한 실제 실험 수신 신호의 RAKE 출력값을 나타낸다. 시간 지연으로 인한 수신 신호는 역확산 과정을 거쳐 각각의 탭에서 대역확산을 위하여 사용한 chip을 다시 곱하여 상관관계를 구한다. Fig. 13와 같이 chip 수 단위마다 가장 큰 상관관계 값을 가지는 것을 확인할 수 있다. 수중채널에서 잡음과 다중 경로의 영향을 받은 Fig. 11(c)의 수신된 신호는 대역 통과 후 각 프레임의 송수신간의 서로 알고 있는 프리엠블 신호를 이용하여 프레임의 시작점을 획득하기 위해 수신된 신호 중 프리엠블 신호 부분을 rp(t)라 하고 송신 신호 u(t)에서 프리앰블 신호 부분을 up(t)라고 하였을 때, 이 두 신호의 상관 값 C=up(t-τ)*rp(τ)을 구하여 피크 값을 찾는다.

Fig. 13.

(Color available online) RAKE output value of received signal.

Fig. 14는 상관 값을 나타내며 Fig. 14(a)는 도플러 및 잡음으로 인하여 상관 값이 여러 개의 피크 값이 나오는 경우이며, Fig. 14(b)는 Probe 신호의 주파수 영역에서 도플러 값 0.54 Hz를 추정하여 보간 후 정확하게 피크 값이 나옴을 알 수 있다. 송신단의 sub- band processing과 마찬가지로 각각의 부 대역 주파수에 대역 통과 필터를 통과시켜 원하는 특정 부 대역 주파수대역 내의 세력만 감쇠 없이 통과시키고, 나머지 주파수 세력은 감쇠시킨다. 또한 대역 통과 필터의 특성으로 인해 도플러가 발생하더라도 대역폭 이내에 주파수가 존재한다면, 도플러에 영향을 매우 적게 받게 된다. 도플러 보상하여 프레임 동기와 RAKE 처리 과정 후 실험 결과는 아래 Table 2와 같다. Table 2의 결과에서 수신 신호의 SNR을 구하기 위해 송신부와 수신부에서 알고 있는 프리엠블 신호와 사일런스 구간에서의 잡음 성분을 사용한다. 수신 SNR은 Eq. (9)과 같이 추정할 수 있다.

Fig. 14.

(Color available online) Correlation result.

σS+N2은 수신된 프리엠블 신호의 전력이고, σN2 은 수신된 사일런스 구간의 전력이다. 위 식을 사용하여 실험의 수신 SNR은 약 –6.3 dB로 추정된다.

성능을 분석하기 위해 성능 향상을 위해 4개의 밴드, 은밀성을 위해 가 8, 16을 갖는 전송 신호를 5번 반복하여 전송 실험을 한 결과 가 8일 때는 5번의 시도 중 2번을 성공하였으며, 가 32일 때는 모두 성공함을 알 수 있다. 이러한 결과를 얻기 위해서 다중 밴드 구조에서 밴드 수를 4개로 고정시키고 본 논문에서 제시한 터보 등화 구조에서 반복 횟수, 밴드별 가중치 알고리즘 적용 경우에 대하여 성능을 분석하였다.

Nc이 8개인 경우와 32개인 경우의 터보 등화 구조에서 반복 횟수에 따른 오류율을 Tables 3과 4에 나타내었다.

Nc이 8개인 경우와 32개인 경우 모두 터보 등화 반복 횟수가 늘어남에 따라 BER 성능이 향상됨을 확인하였다. Nc이 8인 경우에는 확산 이득이 낮아 반복을 하여도 원하는 성능을 얻을 수 없었다. 가중치 적용면에서는 프리엠블 신호를 이용하는데, 프리엠블 신호는 송수신간에 서로 알고 있는 데이터를 이용하여 동기를 획득하는 기능을 하고 있으므로 채널 부호화를 하지 않고 전송된다.

이러한 비부호화 된 프리엠블 데이터는 대부분의 연구에서는 동기 획득을 위해 활용되지만 이의 성능을 이용하여 데이터 부분의 성능 또한 예측할 수 있어 데이터 부분의 복호 부에 정보를 제공할 수 있다. 따라서 프리엠블 오류율 또한 데이터 부분의 오류율과 상관성을 가지고 있으므로 비부호화 된 프리엠블의 오류율을 이용하여 데이터 부분의 오류율을 예측하여 각 밴드에서의 가중치를 설정한다. 본 논문에서는 Reference [11]에서 제시된 프리엠블의 오류율에 따른 가중치를 적용하였다. Table 5는 Nb = 4, Nc = 32인 경우 각 밴드에서 프리엠블 데이터의 오류율을 이용하여 각 밴드에서 가중치를 두어 성능 분석하였다. 4번째 패킷과 5번째 패킷에서 터보 등화 반복 횟수가 5회가 되어도 데이터를 모두 복호하지 못하였다. 따라서 4번째 패킷에서는 송수신간에 알고 있는 각 밴드의 프리엠블 오류율이 낮은 밴드인 f3의 가중치를 높게 설정하고, 나머지 밴드인 f1,f2,f4의 가중치를 낮게 설정하여 분석한 결과이다. 데이터 BER 성능이 향상되었고, 데이터를 모두 복호하였다.

같은 방식으로 5번째 패킷에서는 송수신간에 알고 있는 각 밴드의 프리엠블 오류율이 낮은 밴드인 f3와 f4의 가중치를 높게 설정하고, 나머지 밴드인 f1,f2의 가중치를 낮게 설정하여 분석한 결과이다. 데이터 BER 성능이 향상되었고, 데이터를 모두 복호하였다. 각 밴드에서의 프리엠블 오류율을 보고 가중치를 주어 합하는 방식이 성능이 향상됨을 확인하였다.

V. 결 론

본 논문에서는 크게 수중 통신에서 고려해야 할 두가지 관점에서 직접 수열 확산 방식 기반 다중 밴드 FSK 구조를 제시하였다. 첫째, 은밀성을 확보하기 위해 보내고자 하는 신호에 직교성이 높은 확산 신호를 곱해 대역을 확산시키는 직접 수열 확산 변조 방식을 적용하였으며, 대역 확산 신호로는 의사잡음코드를 사용하였다. 둘째, 수신부에서 성능을 향상시키기 위해 부호화율 1/3을 가지는 터보 부호 기반 부 대역을 이용한 FSK 방식에 다중 밴드 통신 기법을 적용하였고, RAKE 처리 과정을 이용한 역확산 기법과 터보 등화 구조를 제시하였다. 또한 다중 밴드 전송시 수신되는 프리엠블의 성능을 기반으로 밴드 별 가중치를 할당하여 성능을 향상시켰다. 시뮬레이션을 이용하여 터보 등화 구조의 최적의 반복 횟수가 5회임을 알 수 있었고, 다중 밴드의 수가 증가할수록 성능이 향상됨을 알 수 있었다. 본 논문에서 제시된 성능을 분석하기 위해서 문경의 호수에서 300 m ~ 500 m의 거리를 가지는 호수 실험을 하였으며, chip 수가 증가할수록, 터보 등화 기법 적용 시 반복 횟수가 증가할수록, 다중 밴드에서 밴드 별 가중치를 적용 시 더 많은 패킷 전송 성공률을 나타냈다. 따라서 본 논문에서 제안된 직접 수열 확산 방식 기반 다중 밴드 FSK 신호는 은밀성을 요하는 수중 통신 환경에서 효율적으로 적용될 수 있음을 알 수 있었다.