I. 서 론

천해에서의 음향 채널은 해양 경계면(해수면, 해저면)과의 상호작용에 의해 다중경로 지연확산 특성을 가지며 통신에서 인접 심볼간 간섭(Inter-Symbol Interference, ISI)을 야기한다. 또한 다중경로 채널은 시·공간적으로 변화하는 해양환경에 의해 시변 특성을 가지며, 송신기와 수신기의 상대적인 움직임이 존재하면 도플러 천이가 발생하여 반송 주파수 천이가 야기된다.^[1,2] 이러한 시변 다중경로 채널 특성은 통신신호를 왜곡시키며 통신성능을 악화시키기 때문에 공간적으로 분리되어 있는 음향 압력센서 배열의 공간 다이버시티를 이용하는 다중채널 결합 통신 방법이 연구되어 왔다.^[2,3,4,5,6] 음향 벡터센서는 음향 압력센서와 달리 한 위치에서 음향압력 뿐만 아니라 가속도 및 입자속도와 같은 벡터량을 동시에 수신할 수 있다.^[7] 따라서 벡터센서는 공간적으로 효율적이며 작은 통신 플랫폼에 적용하기 유리하기 때문에 이를 이용한 수중음향 통신 시스템의 효용성을 입증하기 위한 연구들이 수행되고 있다.^[8,9,10,11]

단일 벡터센서를 통해 수신되는 x, y, z 축의 벡터 신호는 한 위치에서 수신되며 송·수신기 간 방위각과 다중경로 각 요소의 전파각도에 따라 다중경로의 지연시간은 같고 크기가 다른 채널 특성을 갖는다. 이러한 이유로 각 성분의 신호를 이용하여 도출되는 통신성능은 채널 특성에 따라 다를 수 있다. 본 논문에서는 단일 벡터센서를 이용한 수중음향 통신 시스템의 성능 향상을 위한 통신 채널 파라미터 기반 가중 방법을 제안하였다. 통신성능과 높은 상관성을 갖는 채널 파라미터를 이용하여 음향압력 채널과 입자속도 채널의 채널 파라미터 기반 가중치를 계산한 후 각 채널의 신호에 적용하고 다중채널 결합 통신 복조를 수행하였다. 통신 결과로부터 단일 벡터센서를 이용한 수중음향 통신 시스템에 대한 채널 파라미터 가중 방법의 효용성을 입증하였다.

본 논문의 구성은 아래와 같다. II장에서는 통신 채널 파라미터 기반 가중치와 단일 벡터센서를 이용한 가중치 적용 블록기반 시역전 기법에 대해 설명한다. III장에서는 단일 벡터 수신기를 이용한 수중음향 통신 실험 환경과 송신신호를 설명한다. IV장에서는 음향압력 채널과 입자속도 채널 특성을 비교하고 채널 파라미터 기반 가중 방법의 실험적 검증 결과를 제시한다. V장에서는 요약 및 결론을 맺는다.

II. 이 론

2.1 통신 채널 파라미터 기반 가중치

수중에서의 음향 통신은 해양환경에 따른 음향채널 특성에 의존적이므로 채널 특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 또한 벡터센서로부터 수신된 입자속도 신호의 경우 각 성분의 방향성에 의해 서로 다른 채널 특성을 갖는다. 본 논문에서는 음향압력과 입자속도의 채널 특성을 통신 채널 파라미터로써 추정하였다.

첫 번째 채널 파라미터는 입력 신호대잡음비(Signal- to-Noise Ratio, SNR)와 신호대간섭잡음비(Signal-to- Interference-plus-Noise Ratio, SINR)이다. 수중에서의 음향 통신신호는 다중경로를 통해 전달되기 때문에 배경잡음 뿐만 아니라 동기화에 사용된 경로 외 나머지 다중경로에 의한 간섭 또한 통신성능을 감소시키는 요인으로 작용한다. 입력 SNR은 동기화에 사용된 다중경로 에너지 P와 배경잡음 에너지 N의 함수로 나타내고, SINR은 P,N, 및 간섭을 일으키는 나머지 다중경로 에너지 합 I의 함수로 나타내며 Eq. (1)과 같이 계산할 수 있다.^[12]

두 번째 채널 파라미터는 Root Mean Squared(RMS) 지연확산으로 다중경로 채널의 시간 분산 특성을 나타내며 ISI의 발생정도를 예측할 수 있는 중요한 파라미터이다.^[13] RMS 지연확산 στ은 기저대역 채널의 정규화된 채널 임펄스 응답 에너지 hk2와 지연시간 τk의 함수로 Eq. (2)와 같이 표현 가능하며 정확한 분석을 위해 배경잡음보다 에너지가 큰 다중경로만을 이용하여 계산하였다.

본 논문에서는 단일 벡터센서를 이용한 수중음향 통신 시스템의 성능 향상을 위한 채널 파라미터 기반 가중 방법을 제안한다. 제안 방법은 다중채널 결합 시 통신성능과 높은 상관성을 갖는 채널 파라미터로부터 계산된 가중치를 이용하여 통신성능을 저하시키는 신호의 영향을 최소화함으로써 통신성능을 향상시킬 수 있다. 사용된 채널 파라미터는 SINR과 RMS 지연확산으로, 음향압력 채널과 입자속도 채널의 SINR 기반 가중치(이하 SINR 가중치) wiSINR와 RMS 지연확산 기반 가중치(이하 DS 가중치) wiDS는 Eq. (3)과 같이 계산된다.

여기서 TS는 심볼 시간(Symbol interval)이고, 아래첨자 i는 1부터 4까지 순서대로 음향압력 채널, 압력등가 x-입자속도 채널, 압력등가 y-입자속도 채널 및 압력등가 z-입자속도 채널을 의미한다. 본 논문에서는 각 채널에서 수신된 신호에 채널 파라미터 기반 가중치를 곱하여 다중채널 결합 통신 복조에 이용하였다.

2.2 단일 벡터센서를 이용한 가중치 적용 블록기반 시역전 기법

본 논문에서는 벡터센서로부터 수신된 음향압력 신호와 입자속도 신호에 채널 파라미터 기반 가중치를 적용한 후 블록기반 시역전 기법(Block-based Time Reversal, BTR)을 활용하여 통신성능을 도출하였다. 수동 시역전 기법은 시간에 따른 채널 변화가 없다는 가정 하에, 추정된 채널을 시역전 후 수신신호에 상호상관(Cross-correlation)을 취하고 다중채널 결합함으로써 ISI를 완화하고 SNR을 증가시켜 통신성능을 향상시킬 수 있는 기법이다.^[2] 하지만 실제 해양에서 음향채널은 해양환경의 시·공간적 변화에 의해 시변(Time-varying) 특성을 가지므로 해양환경이 급격히 변할 때 수동 시역전에 의한 통신성능이 악화된다.^[14] 이러한 시변 채널을 보상하기 위한 기법으로 BTR 기법이 연구되어 왔다.^{[2,14,15,16,17]} BTR 기법은 수동 시역전 기법을 확장한 개념으로 채널이 변하지 않는다고 가정할 수 있는 블록크기를 설정하고 현재 블록의 채널을 이전 블록의 채널로 갱신하여 시역전 처리함으로써 시변 채널을 보상한다.^[2] Song et al.^[8]은 벡터센서를 이용한 수중음향 통신 시스템에 BTR 기법을 적용하였으나 시역전 처리과정 전에 각 채널 신호에 대해 위상 추적 및 보정 과정을 수행했기 때문에 신호처리의 복잡성이 있다. 본 논문에서는 Song의 방법에서 위상 추적 및 보정 과정을 다중채널 결합 후의 신호에 대해 수행하고 채널 파라미터 기반 가중과정을 추가하였다.

Fig. 1은 단일 벡터센서를 이용한 가중치 적용 BTR 기법의 모식도로 잡음 정규화(Noise normalization), 채널 파라미터 기반 가중(Channel parameter-based weighting), 블록기반 시역전 처리(Time reversal processing block-by-block), 다중채널 결합(Multichannel combining), 단일 위상 추적 및 보정(Single phase tracking and correction), 단일 채널 DFE(Single channel Decision Feedback Equalizer) 및 채널 갱신(Channel update) 과정으로 구성된다.

Fig. 1.

(Color available online) Block diagram for multichannel block-based time reversal using a single vector sensor with a channel parameter-based weighting method.

가속도 기반 벡터센서에 의해 수신된 x, y, 및 z 성분의 가속도 신호는 압력등가 입자속도 신호로 변환된 후 음향압력 신호와 함께 BTR 기법의 다중채널 입력값(pi[n])으로 사용하였다.^[8,18] 앞으로 음향압력과 x, y 및 z 성분의 압력등가 입자속도를 각각 “P, X, Y, Z”로 기술하겠다. 먼저 음향압력 신호와 압력등가 입자속도 신호는 서로 다른 배경잡음 에너지를 갖기 때문에 통신 복조 전에 각 채널의 잡음 에너지를 1로 정규화하였다.^[8] 잡음 에너지 σi2는 통신신호 이전에 수신된 배경잡음 신호를 통해 계산되었다. 잡음 정규화된 신호 ri[n]는 NT개의 훈련심볼로부터 추정된 채널 파라미터 기반 가중치 wi를 이용하여 크기가 변환된 신호 zi[n]를 도출한 후 다중채널 BTR 기법이 수행된다. 채널 파라미터 기반 가중 과정 이후의 BTR 과정은 다음과 같다.

(1) 첫 번째 블록(m=1)에 해당하는 훈련심볼에 의해 P, X, Y, 및 Z의 채널 추정(h^i(1)[l])

(2) 첫 번째 블록의 추정 채널은 시역전 후 두 번째 블록(m=2)에 해당하는 각 성분의 심볼 zi(2)[n]에 상호상관 후 다중채널 결합

(3) 다중채널 결합된 심볼은 단일 위상 추적 및 보정 과정과 단일 채널 DFE 과정을 통해 두 번째 블록의 심볼 추정

(4) 추정된 두 번째 블록의 심볼을 이용하여 P, X, Y, 및 Z의 채널 추정(h^i(2)[l]), 추정 채널은 시역전 후 세 번째 블록(m=3)에 해당하는 심볼 zi(3)[n]에 상호상관 및 다중채널 결합

(5) 통신신호 구간 내에서 위의 과정 반복

BTR에서 각 블록의 채널은 잡음의 영향이 적고 희박한(sparse) 채널환경에서 유리한 정합추적(Matching Pursuit) 방법에 의해 추정되었다.^[19] 단일 위상 추적은 최대우도 추정법(Maximum Likelihood Estimation) 기반 결정 궤환 위상고정 루프(Decision Feedback Phase Locked Loop)를 이용하였으며, DFE의 필터 탭 계수를 적응적으로 업데이트하기 위해 재귀 최소 자승(Recursive Least Square) 알고리즘을 사용하였다.^[20] 한편 본 논문의 실험에서는 음향 송신기가 이동하면서 통신신호를 송신함에 따라 도플러 천이가 발생하였기 때문에 BTR 기법 적용 전에 리샘플링 과정^[1]을 통해 음향압력 신호와 입자속도 신호의 도플러 천이를 보상하였다. 블록크기는 200개의 심볼로 설정하였다.

III. 해상실험

수중음향 통신 실험은 2017년 5월 25일 거제도 남쪽 해역의 천해환경에서 한양대학교, 워싱턴대학교 응용물리연구소(Applied Physics Laboratory, University of Washington) 및 국방과학연구소의 국제공동실험인 Korea Reverberation Experiment(KOREX-17) 중에 수행되었다.^[21,22,23] 음향 송신기(D/11, NEPTUNE)는 고정된 수신기로부터 나선의 형태로 143m부터 670m까지 평균 0.33m/s의 속도로 멀어지면서 통신신호를 송신하였다(Fig. 2). 송신된 신호는 워싱턴대학교 응용물리연구소의 단일 벡터 수신기에 의해 측정되었으며, 벡터 수신기는 음향 압력센서와 가속도 기반 벡터센서로 구성되었다. 송신기는 약 13m의 수심에 위치하였고 벡터 수신기는 29m 수심인 해저면으로부터 1m 위에 설치되었다. 실험 중 파향파고계(DWR-G4, Datawell)로부터 측정된 해수면 파고를 이용하여 RMS 해수면 파고를 계산하였다. 계산된 RMS 해수면 파고는 0.08m로 매우 잔잔한 해상상태를 보였다.

Fig. 2.

(Color available online) Positions of the drifting source and the fixed vector receiver including case 1 and 2 in Table 1.

통신신호는 탐침신호와 통신시퀀스로 구성되었다. 탐침신호는 길이 100 ms, 2.5 kHz ~ 3.5 kHz 밴드폭의 선형 주파수 변조(Linear Frequency Modulation, LFM) 신호였으며 통신시퀀스의 동기화에 사용되었다. 통신시퀀스는 반송 주파수 3 kHz, 밴드폭 1 kHz의 Quadratue Phase Shift Keying(QPSK) 변조 신호로 400개(0.8 s)의 훈련심볼을 포함하여 총 4000개의 심볼로 구성되었다. 심볼 전송속도는 500 symbol/s이며, 펄스 성형 필터는 롤 오프인자 1의 제곱근 상승 코사인 필터를 이용하였다.

IV. 실험 결과

4.1 음향압력과 입자속도의 채널 특성

Fig. 3(a)는 송·수신기 간 거리 143 m에서 음선이론 기반 채널 모델인 Bellhop^[24]을 이용하여 모의한 고유음선 추적 결과로 직접(D) 경로, 해저면(B) 경로, 해수면(S) 경로 및 해수면-해저면(SB) 경로가 우세한 다중경로 구조를 확인하였다. Fig. 3(b)-(e)는 음향압력 채널과 입자속도 채널에서 잡음 정규화된 LFM 신호를 정합필터링하여 추정한 채널 임펄스 응답으로 각 거리에서 음향압력 채널의 최대값을 이용하여 정규화하였다. 본 실험환경은 천해환경으로 나중에 도달하는 경로일수록 전파각도(grazing angle)가 커지기 때문에 수평성분에 대한 수직성분의 에너지 비율이 증가한다. 이에 따라 X, Y, 및 Z 채널은 P 채널과 지연시간은 같지만 각기 다른 크기의 다중경로 특성을 보였다. X 채널과 Y 채널은 P 채널과 유사한 다중경로 구조를 보였으나, Z 채널은 다른 성분의 채널에 비해 SB 경로 이후의 다중경로 에너지가 상대적으로 세게 수신되었기 때문에 상대적으로 긴 지연확산의 다중경로 구조를 보였다.

Fig. 3.

(Color available online) (a) Eigenray tracing output at a source-receiver range of 143m, and channel impulse responses of the (b) pressure, (c) pressure-equivalent x-particle velocity, (d) pressure-equivalent y-particle velocity and (e) pressure-equivalent z-particle velocity channels after noise normalization for all source-receiver ranges, which were estimated by matched filtering of LFM signal and normalized by maximum value of the P channel corresponding to each range.

Fig. 4(a)는 음향압력 채널과 입자속도 채널의 입력 SNR 추정 결과이다. 송·수신기 간 거리가 증가함에 따라 입력 SNR이 감소하는 경향을 보였고 채널 간 SNR 차이가 나타났다. Fig. 4(b)와 (c)는 각각 음향압력 채널과 입자속도 채널의 거리별 RMS 지연확산과 SINR 추정 결과이다. RMS 지연확산[Fig. 4(b)]의 경우, X 채널과 Y 채널은 P 채널과 유사하였으나 Z 채널은 모든 거리에서 가장 큰 값을 보였다. SINR[Fig. 4(c)]의 경우, 대부분의 거리에서 P 채널보다 X 채널과 Y 채널이 크고 Z 채널이 작은 경향을 보였으며, 특히 400 m 이상의 거리에서는 채널 간 10 dB 이상의 SINR 차이가 발생하는 경우도 존재하였다.

Fig. 4.

(Color available online) (a) Input SNR, (b) RMS delay spread and (c) SINR of the P, X, Y and Z channels calculated for all source-receiver ranges.

4.2 통신성능 분석

Fig. 5는 P, X, Y, 및 Z 채널을 각각 단일 채널로써 이용하여 도출한 BTR 통신성능과 가중치 적용 전의 P, X, Y, 및 Z 채널을 결합하여 도출한 다중채널 BTR 통신성능이다. 통신성능은 출력 SNR로 나타냈으며 다음 식과 같이 송신심볼 d[n]과 복조과정을 거쳐 검출된 심볼 d~[n]의 평균제곱 오차 역수로써 계산하였다.^[3]

대부분의 거리에서 다중채널 BTR이 높은 성능을 보였으나 단일 채널 BTR의 성능이 더 높은 경우가 존재하였다. 또한 Z 채널의 BTR 통신성능은 모든 거리에서 다른 성분의 채널에 비해 낮게 도출되었다.

Fig. 5.

(Color available online) Comparisons of communication performances in terms of the output SNR obtained by single-channel BTR and multichannel BTR.

Fig. 6(a)와 (b)는 각 채널의 SINR 및 RMS 지연확산과 단일 채널 BTR 통신성능을 비교한 결과로 통신성능은 SINR과 양의 상관관계[Fig. 6(a)], RMS 지연확산과 음의 상관관계[Fig. 6(b)]를 보이며 높은 상관성을 나타냈다. Fig. 6(c)는 RMS 지연확산과 SINR의 산포도로 각 채널의 특성에 따라 파라미터 구간이 확연히 구분되는 것을 확인하였다. Z 채널의 경우, RMS 지연확산은 약 4 ms 이상, SINR은 약 5 dB 이하로 P, X, 및 Y 채널에 비해 상대적으로 ISI에 의한 영향이 큰 것으로 나타났다. X 채널과 Y 채널의 경우, P 채널과 유사하나 2 ms 이하의 RMS 지연확산, 10 dB 이상의 SINR로 다른 채널에 비해 상대적으로 높은 SINR과 작은 RMS 지연확산을 갖는 경우가 확인되었다. Fig. 7은 모든 채널에 대한 SINR 가중치 및 DS 가중치와 통신성능 간의 산점도이며 이 결과로부터 두 가중치 모두 통신성능과 양의 상관관계를 보이는 것을 확인하였다.

Fig. 6.

(Color available online) Communication performance as a function of (a) SINR and (b) RMS delay spread for the P, X, Y and Z channels, and (c) the scatter plot of RMS delay spread versus SINR.

Fig. 7.

Scatter plots of communication performances versus weighting values calculated using the (a) SINR and (b) RMS delay spread for all channels and all source-receiver ranges.

채널 파라미터 기반 가중 방법에 따른 통신성능을 확인하기 위해 2가지 채널환경에 대해 조사하였다. Case 1은 143 m의 수평거리, Case 2는 642 m의 수평거리 환경이며 P, X, Y, 및 Z 채널의 RMS 지연확산, SINR 및 통신성능은 Table 1에 정리하였다. Fig. 8(a)와 (b)는 Case 1에서 각각 DS 가중치와 SINR 가중치 적용 전과 후의 채널별 상대적 신호 크기 및 가중치 값이다. RMS 지연확산의 경우, P 채널과 X 채널이 3.7 ms와 3.3 ms로 유사하고 Z 채널이 6.7 ms로 가장 크게 나타났기 때문에 가중치 값은 Z 채널이 가장 작게 도출되었다. 따라서 Z 채널에서 가중치 적용 후의 신호 크기가 가중치 적용 전보다 크게 감소하였다. SINR의 경우, P 채널이 0.0 dB로 가장 작게 나타남에 따라 P 채널의 가중치 값이 가장 작게 도출되었고, P 채널에서 가중치 적용 후의 신호 크기가 가중치 적용 전보다 크게 감소하였다. Fig. 8(c)-(e)는 각각 가중치 적용 전, DS 가중치 적용 후, SINR 가중치 적용 후의 다중채널 BTR 통신성능이다. DS 가중치의 경우, 0.6 dB의 출력 SNR로 가장 낮은 성능을 보이는 Z 채널의 신호 크기가 크게 감소함에 따라 가중치 적용 전보다 출력 SNR이 1.3 dB 향상, BER 성능이 0 % (error-free)로 향상됨을 확인하였다. 반면, SINR 가중치의 경우, 10.9 dB의 출력 SNR로 가장 높은 성능을 보이는 P 채널의 신호 크기가 감소하고 Z 채널의 신호 크기 감소량은 미비하였기 때문에 DS 가중치에 비해 출력 SNR이 1.0 dB 낮게 나타났지만 가중치 적용 전보다 BER 및 출력 SNR 성능이 향상되었다.

Fig. 8.

(Color available online) Relative amplitudes of the communication signals before and after weighting, and relative weighting values by (a) RMS delay spread and (b) SINR for P, X, Y and Z channels at a source-receiver range of ~143m. Constellation plots obtained by (c) conventional method and weighting based (d) RMS delay spread and (e) SINR.

Fig. 9(a)와 (b)는 Case 2에서 각각 DS 가중치와 SINR 가중치 적용 전과 후의 채널별 상대적 신호 크기 및 가중치 값이다. RMS 지연확산의 경우, Case 1과 마찬가지로 Z 채널에서 5.1 ms로 가장 크게 추정되었기 때문에 가중치 값은 가장 작게 도출되었고, 가중치 적용 후 Z 채널의 신호 크기가 적용 전보다 크게 감소하였다. SINR의 경우도 RMS 지연확산과 마찬가지로 Z 채널에서 가장 작은 값을 보임에 따라 가중치 값은 가장 작게 도출되었으며 채널 간의 SINR 차이가 크기 때문에 가중치 값의 차이도 크게 도출되었다. Fig. 9(c)-(e)는 각각 가중치 적용 전, DS 가중치 적용 후, SINR 가중치 적용 후의 다중채널 BTR 통신성능이다. Case 2의 경우 가장 낮은 성능[9.1 dB의 출력 SNR]을 보이는 Z 채널의 신호 크기가 2가지 가중치의 경우에서 크게 감소함에 따라 가중치 적용 전보다 출력 SNR이 2 dB 이상 향상되었다. SINR 가중치의 경우, Y 채널 대비 다른 채널의 신호 크기가 DS 가중치 적용 후보다 상대적으로 더 감소함에 따라 SINR 가중치에 의한 성능이 DS 가중치의 성능보다 0.8 dB의 출력 SNR이 향상되었다.

Fig. 9.

(Color available online) Relative amplitudes of the communication signals before and after weighting, and relative weighting values by (a) RMS delay spread and (b) SINR for P, X, Y and Z channels at a source-receiver range of ~642m. Constellation plots obtained by (c) conventional method and weighting based (d) RMS delay spread and (e) SINR.

Fig. 10(a)는 모든 거리에 대해 가중치 적용 전, DS 및 SINR 가중치 적용 후의 다중채널 BTR 통신성능과 2가지 가중치 결과를 결합하여 도출한 통신성능이며, Fig. 10(b)-(d)는 통신성능 향상 정도를 가중치 적용 전과 후의 출력 SNR 차이를 통해 계산하여 히스토그램으로 나타낸 결과이다. 2가지 가중치 결합 통신성능은 DS 가중치의 다중채널 BTR로부터 도출된 심볼 d~DS[n]와 SINR 가중치의 다중채널 BTR로부터 도출된 심볼 d~SINR[n] 간 산술평균을 통해 계산된 심볼 d~[n]를 이용하여 도출되었다[Eq. (5)].

가중치 적용 후의 통신성능은 채널환경에 따라 적용 전에 비해 감소되거나 유사한 경우가 존재하였지만 대부분의 경우에서 향상되었고 채널환경 별로 성능향상에 유리한 가중치가 존재하였다[Fig. 10(a)].이에 따라 2가지 채널 파라미터 기반 가중치의 통신 결과를 결합했을 때[Fig. 10(d)] 단일 가중치의 결과[Fig. 10(b),(c)]보다 비교적 더 많은 채널환경에서 성능이 향상됨을 확인하였다.

Fig. 10.

(Color available online) (a) Comparisons of communication performances in terms of the output SNR obtained by conventional method, weighting based on RMS delay spread and SINR, and combining of the results derived from two weightings. (b)-(d) show the distribution histograms of output SNR increments by weightings based RMS delay spread, SINR, and combining of the results derived from two weightings, respectively.

V. 요약 및 결론

벡터센서는 압력센서와 달리 한 위치에서 음향압력과 벡터량을 동시에 수신할 수 있어 공간적으로 효율적이기 때문에 소형 통신 플랫폼에 적용하기 유리하다. 한편 입자속도 채널은 송·수신기 간 방위각과 다중경로 각 요소의 전파각도에 따라 서로 다른 특성을 갖기 때문에 통신성능 또한 다를 수 있다. 본 논문에서는 단일 벡터센서를 이용한 수중음향 통신 시스템의 성능 향상을 위해 통신 채널 파라미터 기반 가중 방법을 제안하였다. 제안 방법은 다중채널 결합 시 통신성능과 높은 상관성을 갖는 채널 파라미터 기반 가중치를 이용하여 통신성능을 저하시키는 신호의 영향을 최소화함으로써 통신성능을 향상시킨다.

제안 방법은 KOREX-17의 일환으로 거제도 남쪽 해역의 천해환경에서 단일 벡터 수신기를 이용한 수중음향 통신실험 중에 수신된 데이터를 통해 검증되었다. RMS 지연확산 및 SINR 기반 가중치 적용 전과 후의 다중채널 BTR 통신성능을 확인했을 때, 채널환경에 따라 가중치 적용 후의 통신성능이 적용 전과 유사하거나 감소하는 경우가 존재하였으나 대체적으로 통신성능이 향상되는 것을 확인하였다. 결과적으로 2가지 가중치의 통신 결과를 결합했을 때 본 실험에서 수행된 채널환경에서 강인한 통신성능이 도출됨을 확인하였다.