I. 서 론

채널 전달 특성 등이 매우 빠르게 변화하는 수중 채널 환경에서 적응적으로 대처할 수 있고 전송 거리 확장과 통신 성능을 동시에 보장할 수 있는 적응형 부호화 변조 방식인 Adaptive Coded Modulation(ACM) 기법이 연구되고 있다.^[1,2,3,4] 또한 수중 통신의 시변 채널은 주로 다중 경로로 인한 지연 확산으로 인한 발생하는 선택적 주파수 페이딩이 성능 저하의 주된 요인이므로 Code Division Multiple Access(CDMA) 및 Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) 방식을 적용한 ACM 기법 또한 연구되고 있다.^[5,6] 본 논문에서는 CDMA 방식에서 Spreading Factor(SF) 길이를 가지는 확산 코드 즉 PNSF를 이용하여 확산 및 역확산시키는 직접 수열대역 확산 기법(Direct Sequence Spread Spectrum, DSSS)을 적용한다. 기존의 SF를 고정하여 채널 부호화 방식 및 변조 방식을 변화하기 보다는 채널 부호화 방식의 부호화율, 변조 방식을 고정하면서 대역 확산을 위한 SF를 시변 채널에 능동적으로 적용할 수 있는 적응형 SF 모드 전송 방식을 연구한다. 그러나 수중 통신의 대역폭은 일반적인 지상에서의 통신보다 대역폭이 좁아 SF 가 제한되며, SF가 클수록 데이터 전송률 또한 낮아진다. 따라서 채널 상태에 따라 SF를 적응적으로 변화하면 전체적으로 데이터 전송률을 향상시키면서 요구되는 성능을 만족할 수 있다. 또한 이의 연구를 위해서는 DSSS 방식에 성능을 좌우할 수 있는 RAKE 처리 과정에 있어서 최적화를 수행한다. 따라서 본 논문에서는 SF에 따라 RAKE 처리과정에 있어서 최적의 임계값을 설정하였으며, 채널 상태에 따라 효율적으로 SF를 선택할 수 있는 Channel Quality Indicator (CQI) 기준을 제시한다. 기존의 연구에서 CQI는 주로 수신되는 신호의 Received Signal to Noise Ratio (RSNR)를 주로 적용하는데 이는 다중 경로에서는 정확성을 가지지 못한다. 본 논문에서 제시한 CQI는 송신단에서 데이터 전송 전에 송수신자가 알고 있는 파일럿 신호를 전송하면 수신단에서는 수신된 파일럿 신호에 대한 Pilot SNR(PSNR)과 파일럿 신호의 Bit Error Rate(BER)인 P-BER값을 CQI 정보로 설정한다. 따라서 본 논문에서는 CQI 정보를 이용한 SF 선택 기준을 설정하였으며, CQI 정보에 따라 SF를 가변적으로 전송하였을 때, 전체적인 정보 전송량이 SF가 고정인 것 보다 향상됨을 알 수 있다. 본 논문의 구성은 다음과 같다. 제2장에서 시스템 모델을 설명하고, 제3장에 RAKE 처리 과정에서의 최적의 임계값을 설정한다. 제4장에서는 CQI 정보에 대해 설명하며, 제5장에서는 모의실험을 통해 SF에 대한 CQI 기준을 제시하며, 이의 정보 전송률 향상을 보이고, 마지막으로 제6장에서 결론을 서술한다.

II. 시스템 모델

본 논문에서의 CDMA 기반 적응형 SF 모드 전송을 위한 시스템 모델은 Fig. 1과 같다. 송신단에서 수신단으로 채널 상태 정보를 획득하기 위해 먼저 송수신자가 알고 있는 파일럿 신호 신호를 전송한다. 이를 이용하여 수신단에서는 송신단에서의 SF 선택에 필요한 추정 정보 즉 CQI를 송신단으로 전송하며, 수신된 CQI 정보를 이용하여 송신단의 입력 신호의 정보 속도, SF를 정하여 송신한다. 송수신단에서 데이터를 전송하기 전에 파일럿을 전송하면 수신단의 이를 분석 및 측정하여 파일럿 신호에 대한 PSNR과 P-BER 값을 송신단에 전송하면 송신단의 CQI indicator는 수신된 CQI 정보의 범위에 해당하는 SF 및 채널 부호화 하기 위한 정보 비트의 사이즈 또는 정보 전송률 선택한다. Fig. 1과 같이 채널 부호화기는 5G에 적용되는 생성 다항식 g(1,1+x+x3), 회귀 다항식 f(1+x2+x3), 상태수 8, 부호화율 1/3을 갖는 터보 부호화기^[7]와 변조 방식으로는 Binary Phase Shift Keying(BPSK) 변조 방식을 고정하여 SF에 따른 직접 수열 대역 확산 전송 기법을 적용하였다. 터보 부호화 및 인터리빙 된 비트는 대역확산 후 중심 주파수로 변조하여 전송된다. Fig. 1의 송신부에서 K개의 비트 D(={d0,d1,d2,...,dK-1}) 가 채널 부호화를 통과한 후 N개의 부호화 비트, C(={c0,c1,c2,...,cN-1})가 생성되며, 반복 부호화기를 통과한 신호는 군집 오류를 산발 오류로 바꾸기 위한 인터리빙을 거친다. 인터리빙 후, 채널 부호화된 비트 열 C의 대역확산 후 동기 획득을 위한 n개의 파일럿 비트열 P(={p0,p1,p2,...,pn-1})을 삽입한다. NP(=n+N)개 비트 열이 생성되며, C를 SF에 해당하는 PNSF를 곱하여 대역 확산 후 확산하지 않는 n개의 파일럿 비트열 P 를 연접시킨 NT(=N×SF+n)개의 비트열을 BPSK 변조 한 전송 심볼 S(={s0,s1,s2,...,sNT-1})하 할 때, 수신 신호 R에서 i 번째 수신신호 ri는 Eq. (1)로 나타낼 수 있다.

Fig. 1.

(Color available online) System model.

여기서 M은 전체 다중 경로(multi-path)의 수를 나타내며 l은 l번째의 다중 경로를 나타낸다. hl(t)는 l경로에 있는 채널 응답 계수를 나타내며 η(t)는 가우시안 잡음을 나타낸다. 수신단에서는 동기 복조 후 SF 수에 따라 RAKE 처리 과정을 한다. RAKE 처리된 신호는 복호부로 전달되어 복호된다. Fig. 2는 직접 수열 대역 확산 기법 적용을 위한 전송 프레임 구조를 나타낸다. CDMA의 SF가 달라도 동일한 길이의 프레임을 갖고 있다. Fig. 2의 전송 프레임 구조에서 프리엠블은 Linear Frequency Modulation(LFM)으로 구성되어 있다. 이는 송수신단이 알고 있는 신호이며, 전송 프레임의 시작점, 즉 동기를 획득하며, 또한 전송 프레임에서 발생되는 도플러 주파수를 보상한다.

Fig. 2.

(Color available online) Transmission frame structure.

도플러 확산으로 인한 페이딩은 동기 확보를 어렵게 하며 복조 성능을 열화시킨다. 도플러 추정은 1차적으로 수신 신호 R과 송신 프리앰블 신호인 LFM과의 상관을 취하여 구한다. 채널 대역폭에서 여러 주파수 편차를 가지는 프리앰블 신호의 상관 뱅크를 만들어 최고 피크 치를 가지는 도플러 편이 값을 추정하며, 프레임 동기를 확보한 후 interpolation 후 다운 샘플링 한다.^[8] 파일럿은 428 심볼 길이를 갖고 있으며, 이는 대역확산하지 않는 m-sequence를 사용한다. 파일럿 역시 LFM과 동일하게 송수신단이 알고 있으며, 파일럿은 LFM에서 보상되지 않은 잔여 도플러 주파수 및 위상을 인접한 CDMA 데이터에 보상한다. 프레임의 시작점을 찾으면 모든 CDMA 데이터 블록을 interpolation 후, 파일럿 데이터를 이용하여 각 CDMA 데이터 블록의 상세한 도플러 값을 추정한다.

5개의 CDMA 데이터 블록의 총 데이터 수는 15,360 chip으로 고정하였다. 예를 들어 Table 1과 같이 SF가 8과 부호화율이 1/3인 경우 터보 부호의 입력 비트 길이가 640 비트가 되며, 부호화 비트 수는 1,920 비트가 되며 확산된 CDMA 데이터는 SF만큼 곱하여 15,360 chip이 되어 3,072 chip씩 5개의 CDMA 데이터 블록에 할당되어 전송된다.

Table 1은 SF에 따른 터보 부호화기 입력 비트수를 나타내며, 이는 데이터 전송률과 관계가 있다. Table 1의 데이터 전송률은 대역폭이 20 kHz일 때, CDMA 확산 후 15 kcps로 고정할 때, 터보 부호 전의 소스 데이터율을 나타내며, 예를 들어 SF가 8, 부호화율이 1/3일 때 터보 부호화 하기전의 소스 데이터율은 625 bps가 된다. 이는 Fig. 2의 전송 프레임 구조에서 대역확산 후 SF에 따라 전송되는 칩전송률은 동일함을 의미한다.

III. RAKE 최적 파라미터 설정

Fig. 1에서 수신 신호를 복조 후 도플러 및 위상 오차를 보상 후 신호 S^가 Fig. 3의 RAKE 처리과정의 입력 신호라 할 때, SF에 해당하는 확산 코드인 PNSF를 이용하여 역확산시킨다.

Fig. 3.

RAKE processing procedure.

RAKE 처리과정은 다중 경로를 통해 수신기에 도착한 신호를 SF 에 해당하는 PNSF의 chip 길이인 Tc 만큼 탭을 지연시켜 다중 경로를 통해 수신된 수신 신호와 PNSF을 곱하여 전력을 구하여 합하는 과정이다. 이상적으로 탭 지연 라인과 다중 경로의 지연 시간이 일치하였을 경우 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 출력하게 된다. 최대 비 합성법에서 각 탭의 출력으로 나타나는 값 중 시간 지연이 되지 않아 가장 큰 상관관계를 가지는 값을 제외하면 나머지 값들은 의도치 않은 self-noise가 된다. 이러한 self-noise 값들은 RAKE 과정에 영향을 줘 수신기의 성능 저하를 야기한다. 이 문제는 각 탭의 출력값에 임계값을 주어 self-noise 값들을 제거함으로써 해결할 수 있다. 즉, Tc 만큼 지연된 신호의 전력을 합할 때, 각각의 가지에서 임계값(threshold) 이상일 때만 출력 신호에 반영한다. 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 self-noise를 줄여주고 최대비 합성 단계에서 합성 효과를 더욱 크게 만들어주는 효과를 가지고 있다. i번째 가지에서의 가중치 값 c(i)는 다음과 같이 Eq. (2)로 나타낼 수 있다.

b(i)는 각각의 i 번째 가지에서 출력된 값을 나타낸다. Eq. (2)에 의해 가중치 값 c(i)를 구한 뒤, 상관관계 값인 b(i)와 곱하여 임계값과 비교하여 큰 경우에만 합하여 출력되어 Fig. 1의 Deinterleaver로 입력된다. Fig. 4는 임계값 결정에 대한 BER을 알아 보기 위해 SF가 32인 경우 RAKE 임계값에 따른 성능 결과를 나타낸다.

Fig. 4.

(Color available online) BER performance for thresholds (SF = 32, SNR = -15.0 dB).

x축은 RAKE 임계값이며, y축은 BER이며, RAKE 과정 이후의 오류율과 복호 오류율을 그래프로 나타내었다. Fig. 4에서 SF가 32일 때 임계값이 0.1 ~ 0.25인 경우 복호가 모두 성공됨을 알 수 있으며, 그이외의 범위에서는 오류율이 증가함을 알 수 있으며, 이는 임계값에 따라 성능이 크게 좌우됨을 알 수 있다. SNR을 –15 dB에서 분석한 이후는 SF가 32일 때의 복호 오류가 거의 없는 Quassi Error Free(QEF)영역이기 때문이며, 5장의 시뮬레이션 결과에서 설명한다.

Fig. 4의 SF가 32일 때에서 분석한 경우와 동일하게 본 논문에서 적용한 SF 길이에 따른 임계값 범위는 Table 2와 같다.

최적 임계값이 작을수록 RAKE 처리과정에서 모든 탭의 결과를 출력에 반영됨을 의미한다. 제시된 임계값은 확산 코드에 대한 상관도에서 다른 탭의 상관도에 대해 구분 가능 여부를 나타내는 수치이며, QEF 영역 기준으로 분석하였므로 다중 경로 환경에 적용 가능하다. SF가 길수록 최적 임계값은 작아지며, 이는 SF가 길수록 각 탭에서 출력되는 값이 신뢰성이 높다는 의미이다. Table 2를 기반으로 가우시안 잡음만 존재할 때, 임계값 설정 유무에 대한 성능 차이는 Fig. 5와 같다.

Fig. 5.

(Color available online) Performance comparison for SFs with or without threshold.

RAKE 처리과정에서 최적 임계값 설정한 경우 SF 길이가 8, 16, 32, 64, 128일 때, 복호 오류율을 나타낸다. 점선이 각 SF에서 기존의 방식인 임계값을 설정하지 않은 경우이며, 실선은 Table 2의 최적 임계값을 설정한 경우이다. 모든 SF 길이에서 최적 임계값을 적용 시, 약 2 dB ~ 4 dB 정도의 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

IV. CQI 정보

수중 특성 파라미터를 이용하여 각 SF 에 따라 성능과의 통계적인 관계를 설정하기 위해서는 각 SF에서 QEF 영역을 만족하는 CQI에 대한 임계값이 설정되어야 한다. QEF란 통상적으로 복호 후 오류율이 매우 낮은 영역을 의미하며, 수중에서는 보통 복호 BER이 10^–4 ~ 10^–5 되는 지점을 의미한다.^[9] 수중 채널 파라미터의 임계값은 성능이 가장 좋은 SF를 선택하기 위한 중요한 파라미터이다. SF 선택을 위해 적용된 SF에 따른 CQI를 분석하여 송신단에 정보를 제공하는 것이 매우 중요하며, 본 논문에서는 다음과 같은 파라미터를 CQI 정보로 활용한다.

4.1 PSNR 추정

Fig. 1의 모델에서 PSNR은 파일럿 신호 대 간섭 잡음비를 나타낸다. CDMA 데이터 부분을 제외한 송수신자가 알고 있는 변조된 n개의 파일럿 심볼열을 Sp=[s1s2s3⋯sn]T이라 하고 다중 경로로 인한 간섭된 수신 신호 R에서 파일럿 신호 부분을 Rp=[r1r2r3⋯rn]T라 하면 아래 식과 같다.

PSNR은 수신 파일럿 신호에 대해 송신 파일럿 신호 대비 감쇠 또는 증가 계수 a를 linear Least Squares Estimation(LSE) 기법으로 추정하며, a은 다중 경로로 인한 송신 신호의 진폭 변화를 나타내며, Eq. (4)와 같이 구한다.

Eq. (5)에서 분모는 수신 신호와 전송된 신호 Sp가 다중 경로로 간섭이 첨가되고 감쇠가 적용된 신호 aSp가 되므로 이를 뺀 값에 기대값 함수 E(.)를 적용하여 잡음의 평균 전력을 나타내며, 분자는 다중 경로로 인해 간섭이 첨가된 신호의 전력을 나타낸다. 예를 들어 BPSK 변조를 하였으므로 +1을 전송하면 다중 경로로 인하여 +1.2가 되면 a 값은 1.2가 되며, 이를 파일럿 신호 n개에 대하여 평균적인 진폭 변화가 Eq. (4)와 같이 구해진다. 따라서 n개의 파일럿 구간에서a는 전송 신호 대비 다중 경로로 인한 실제 수신 신호를 나타내므로 분자항은 신호의 전력을 의미한다. Eq. (5)와 같이 PSNR 추정 값을 이용하여 채널 복호 후 오류율을 예측할 수 있으며, 채널 복호 후의 QEF 조건을 만족하도록 CQI에 대한 임계값을 설정하였다. PSNR이 클수록 채널 복호기의 복호 오류율이 낮으므로 이의 연관성을 5장의 시뮬레이션을 통해 분석한다.

4.2 P-BER 추정

PSNR 값은 실제 수중 환경에서 도플러 및 다중 경로 등의 영향을 받으므로 정확히 일치하지 않을 수 있다. Fig. 1의 파일럿 신호는 송수신 간에 서로 알고 있는 데이터를 이용하여 동기를 획득하는 기능을 하고 있으므로 채널 부호화를 하지 않고 전송된다. 파일럿과 연접된 부호화된 CDMA 데이터를 전송하기 때문에 파일럿 신호의 오류율인 P-BER은 부호화된 CDMA 데이터의 오류율과 거의 흡사하다. 따라서 P-BER에 따라 CDMA 데이터의 역확산 및 복호 후에 성능을 예측할 수 있으므로 SF에 따른 전송 모드의 오류율 또한 예측할 수 있다. 즉, P-BER을 이용하여 데이터 오류율을 예측하여 복호 후의 QEF 조건을 만족하는 CDMA 데이터 성능을 예측하는 방식이다. CQI인 P-BER을 추정하기 위해 충분한 데이터 사이즈를 고려해야 하므로 본 논문에서는 Fig. 1의 428 비트의 파일롯 5개인 2140 비트를 이용하여 오류율을 구하였다.

이와 관련된 Reference [9]에서는 부호화율 1/2을 가지는 터보 부호 적용 시 P-BER이 10 % 이하이면 부호화된 데이터 영역에서 복호 오류를 정정할 수 있다고 제시되고 있으므로, P-BER을 이용하여 복호 후 CDMA 데이터의 성능을 예측할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 터보 부호 1/3을 고정적으로 적용하였으므로 P-BER이 10 % 이상에서도 QEF 영역을 만족할 수 있으리라 예상되며, SF에 따른 P-BER과 CDMA 데이터의 오류율 연관성은 5장에서 제시하였다.

V. 모의 실험 결과

Fig. 6은 모의실험에서 적용한 수중 채널 시나리오를 개략적으로 나타내었다.

Fig. 6.

(Color available online) Schematic diagram of underwater channel.

송신기(source)와 수신기(Rx) 사이의 거리는 1 km이며, 송신기는 수면 아래 80 m 깊이에 배치되어 있는 환경을 설정하였다. 본 논문에서는 Fig. 6의 모식도에서 실제 측정한 Sound Speed Profile(SSP)를 기반으로 하여 벨홉 모델로 도출한 채널 임펄스 응답을 채널 모델로 적용하여 모의실험을 수행하였다. Fig. 7은 Fig. 6의 세 가지의 환경에서의 채널 임펄스 응답을 나타낸다. Fig. 7(a)는 부산에서 측정한 데이터로써 수신기의 수심이 10 m인 경우이며, 최대 지연 시간이 약 49.13 ms이다. Fig. 7(b)도 부산에서 측정한 데이터로써 수신기의 수심이 40 m인 경우이며, 최대 지연 시간이 약 37.11 ms이다. Fig. 7(c)는 제주에서 측정한 데이터로써 수신기의 수심이 10 m인 경우이며, 최대 지연 시간이 약 25.51 ms이다. 아래 Table 3은 모의실험에서 사용된 파라미터를 나타낸다.

Fig. 7.

(Color available online) Channel impulse response for 3 cases.

8 상태의 터보 부호화기를 적용하였으며, 부호화율은 1/3, 변조 방식은 BPSK를 적용하였으며, CDMA 시스템을 위한 SF 길이는 8, 16, 32, 64, 128을 사용하였다. 파일럿/CDMA 길이는 Fig. 1과 같이 각각 428 비트 및 3,072 chip으로 설정하여 5개의 블록을 1개의 프레임으로 구성하였다. 송신 신호의 중심 주파수는 30 kHz이며, 샘플링 주파수는 192 kHz, 확산 후 CDMA 데이터 전송률은 15 kchips/sec, 대역폭은 20 kHz로 설정하였다. 또한, 송신기와 수신기의 거리는 1 km이며, 도플러 확산은 수신부가 이동을 한다고 가정하여 –20 Hz에서 20 Hz 범위 내에서 고려하였다.

Fig. 8은 Fig. 7의 세 가지 수중 채널 모델에서 입력 SNR에 따른 Eq. (5)에 의해 추정된 SF 별 PSNR을 나타낸다. 채널 모델이 세 가지 경우에 대해 각 SF에 대한 QEF 영역별 SNR 범위를 역상으로 나타내었다. 각 SF 별 역상으로 나타낸 범위는 Fig. 9의 시뮬레이션 결과에서 복호 BER이 QEF 영역인 10^-4 ~ 10^-5인 지점에서의 입력 SNR 범위를 나타낸다. 입력 SNR과 PSNR은 비례관계에 있으며, 다중 경로 등으로 인해 수중 채널 별 차이가 있다.

Fig. 8.

(Color available online) PSNR according to input SNR for SFs.

Fig. 9.

(Color available online) P-BER and decoded BER for channel models.

PSNR이 세 가지 채널에 대하여 주 경로 대비 다중 경로의 전력 비, 최대 지연 시간 등에 비례하지 않는 이유는 다중 경로로 인한 주파수 선택적 페이딩은 이러한 채널 특성에 선형적으로 적용되지 않기 때문이다. Table 4는 세 가지 수중 채널 및 SF 별 복호 오류율이 QEF인 지점의 PSNR을 나타내며, Fig. 8을 기반으로 하여 y축의 PSNR값을 dB로 나타 결과이다.

세가지 채널 모델에 대해 4.2절에서 언급한 파일럿 BER인 P-BER과 QEF 영역에서의 각 SF에 대한 오류율과의 관계는 Fig. 9와 같다. Fig. 9에서 각 SF에 대한 P-BER과 복호 오류율을 나타낸다. 점선은 P-BER을 나타내며, 이는 CDMA 데이터의 복호 오류율은 상관관계에 있음을 알 수 있으며, 즉 P-BER이 낮으면 CDMA 데이터의 역 확산 후, 복호 오류율 또한 낮음을 알 수 있다.

SF가 증가할수록 성능은 향상됨을 알 수 있으며, P-BER이 10 %(BER = 10^–1) 이내이면 모든 SF에 대해 QEF를 만족함을 알 수 있다.

모의실험에 적용한 채널 모델의 세 가지 채널 모델을 Fig. 8 및 Table 4의 RSNR과 Fig. 9의 P-BER 성능 결과를 종합할 때 SF 선택 기준은 Table 5와 같이 요약할 수 있다. 수중 통신의 시변 채널에서 채널 상태를 나타내는 CQI로 본 논문에서는 P-BER과 RSNR 를 채택하였으며, CQI를 송신단에 제공하면 송신단에서는 Table 5와 같은 각 값에 대응하는 SF를 선택하여 PNSF를 이용하여 확산시켜 전송한다. 수신단에서는 전송된 P-BER이 Table 5의 P-BER 임계값보다 낮은 동시에 PSNR 임계값보다 높은 경우를 만족하는 SF 중에서 가장 낮은 SF를 선택하여 성능을 보장하면서 가장 높은 전송율을 설정하는 최적의 SF 선택이라고 할 수 있다. QEF를 만족하는 동일한 성능에서 얼마만큼의 정보 전송률을 향상시켰는가에 대한 그림은 Fig. 10과 같다.

Fig. 10.

(Color available online) Accumulated number of successive bits for fixed SFs and adaptive SF modes.

Fig. 10에서 x축은 –18 dB ~ 0 dB의 입력 SNR과 Case 1 ~ Case 3의 채널 모델을 무작위로 설정한 경우를 의미하며, 특정 SF를 고정하는 경우와 Table 5의 CQI 임계값 기준에 따라 적응적으로 SF를 선택하는 경우에 대해 y축은 Table 1의 정보 비트를 복호하였을 때 오류가 발생하지 않은 성공한 정보 비트를 누적한 그림이다. 낮은 SNR(–6 dB 이하)에서는 SF = 8과 적응적 SF 모드의 성공한 누적된 정보 비트수가 비슷하지만, SNR이 –6 dB 이상일 때는 고정적인 방식보다 적응적으로 변하는 모델이 각 채널 모델 별, 약 15 % ~ 40 %정도 성공한 비트 수가 많음을 알 수 있다.

VI. 결 론

본 논문에서는 수중 CDMA 전송 방식에서 SF를 시변 채널에 능동적으로 적용할 수 있는 적응형 SF 모드 전송 방식에 대해 연구하였다. 가변적인 SF를 효율적으로 선택할 수 있는 CQI로는 송수신자가 알고 있는 파일럿 신호를 이용하여 PSNR, P-BER을 설정하여 기준을 제시하였다. 또한 정확한 CQI 기준을 제시하기 위해 수신부의 RAKE 처리과정의 최적의 임계값을 각 SF에 따라 설정하여 최적의 성능을 보장하는 조건에서 모의 실험 하였다. 시변 수중 채널 모델로는 부산과 제주 해상에서의 실측 데이터를 기반으로 세 가지 채널 환경을 고려하였으며, 도플러, 송신 SNR을 랜덤하게 적용시킨 결과 SF를 고정한 경우와 비교하였을 때, 본 논문에서 제시한 SF를 적응적 변화하는 모델이 QEF를 만족시키면서 약 15 % ~ 40 % 정도의 전송률 향상을 가지고 있음을 알 수 있다. 향후 연구로는 본 연구에서 제안한 모델을 실제 해양 시스템에 적용하여 실 데이터를 분석하여 효율성을 검증하고자 한다.