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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김주엽
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 숙명여자대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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모바일이 보편화 되며 이동통신은 빠른 속도로 발전해왔다. 특히, 5G 시대가 도래하며 가용 대역폭이 대폭 증가하여 이동통신의 잠재력은 더욱 무한해졌다. 그러나 현재의 하드웨어 기반 모뎀은 막대한 개발 비용과 상호 호환성의 한계를 가지고 있어 이를 극복하기 위한 Software modem이 주목받고 있다. 지난 수년간 범용 CPU의 비약적인 발전으로 인해, 범용 자원을 사용하여 더욱 유연하고 저비용의 Software modem 개발이 가능하게 되면서 빠르게 변화하는 현대 통신 환경에 최적의 기술로 여겨진다.
Software Modem은 복잡한 계산을 사용하는 알고리즘을 포함한 모든 시스템을 범용 CPU 하나로 구동해야 하므로 상대적으로 계산 속도가 느리다는 단점이 있다. 따라서 자원의 효율적 사용이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 5G의 표준 문서를 철저히 분석하여 기반이 되는 프로토콜 구조를 효율적으로 설계하고, Software Modem 단말의 Cell Search 소요시간을 감축하기 위한 기법 두가지를 제안한다.
첫번째로, 앞서 탐지된 Cell의 정보를 저장하여 이후의 Cell Search에서 활용하는 History based Cell Search 기법을 제안하여 동기 신호를 탐지하는 알고리즘에서 Blind detection으로 낭비되는 소요시간을 대폭 감소시켰다. 특히 PHY layer의 Cell search 과정에서 시간 소모에 관련이 높은 Search offset, Cell ID등의 파라미터를 집중적으로 연구하여 안정적이면서도 높은 비율의 성능향상을 이루었다.
두번째로, Determination ARFCN by RSSI Sniffing 기법을 제안하여 Cell search 시도 횟수를 크게 줄였다. 가용 대역폭이 넓은 5G system에서 전략적인 RF channel scanning은 매우 중요하다. RSSI sniffing을 통해 RRC layer에서 Cell의 동기 신호를 탐색할 주파수 범위를 좁힘으로써 알고리즘 실행 횟수를 줄이며 동기화에 소요되는 시간을 대폭 줄일 수 있었다.
Software Modem은 복잡한 계산을 사용하는 알고리즘을 포함한 모든 시스템을 범용 CPU 하나로 구동해야 하므로 상대적으로 계산 속도가 느리다는 단점이 있다. 따라서 자원의 효율적 사용이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 5G의 표준 문서를 철저히 분석하여 기반이 되는 프로토콜 구조를 효율적으로 설계하고, Software Modem 단말의 Cell Search 소요시간을 감축하기 위한 기법 두가지를 제안한다.
첫번째로, 앞서 탐지된 Cell의 정보를 저장하여 이후의 Cell Search에서 활용하는 History based Cell Search 기법을 제안하여 동기 신호를 탐지하는 알고리즘에서 Blind detection으로 낭비되는 소요시간을 대폭 감소시켰다. 특히 PHY layer의 Cell search 과정에서 시간 소모에 관련이 높은 Search offset, Cell ID등의 파라미터를 집중적으로 연구하여 안정적이면서도 높은 비율의 성능향상을 이루었다.
두번째로, Determination ARFCN by RSSI Sniffing 기법을 제안하여 Cell search 시도 횟수를 크게 줄였다. 가용 대역폭이 넓은 5G system에서 전략적인 RF channel scanning은 매우 중요하다. RSSI sniffing을 통해 RRC layer에서 Cell의 동기 신호를 탐색할 주파수 범위를 좁힘으로써 알고리즘 실행 횟수를 줄이며 동기화에 소요되는 시간을 대폭 줄일 수 있었다.
목차
제１장 서론 = 11.1. 연구 배경 = 11.2. 선행 연구 및 문제점 = 31.2.1. GNU Radio = 41.2.2. Amarisoft = 51.2.3. OpenAirInterface = 51.2.4. 문제 제기 = 51.3. 논문 구성 = 6제２장 Cell Search Protocol Design = 72.1. System Model = 82.1.1. Cell Search Algorithm = 102.1.2. Cell Search Scenario = 112.2. Design of PHY Layer = 182.2.1. 기존 코드의 문제점 = 182.2.2. Cell Search Scheduler = 202.3. Design of RRC Layer = 242.4. Regression Test = 25제３장 History Based Cell Search= 303.1. 배경 = 303.2. 제안 기법 = 323.3. 실험 방법 = 343.4. 실험 결과 분석 = 363.5. 결론 = 40제４장 ARFCN Determination with RSSI Sniffing = 414.1. 배경 = 414.2. 제안 기법 = 424.3. 설계 및 구현 = 444.4. 실험 방법 = 474.5. 실험 결과 분석 = 484.6. 결론 = 52제５장 결 론 = 53참고문헌 = 55ABSTRACT = 58
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