KR100805814B1

KR100805814B1 - 위성 방송 시스템에서의 프레임 동기 및 구조 검출 방법

Info

Publication number: KR100805814B1
Application number: KR1020060124831A
Authority: KR
Inventors: 김판수; 장대익; 오덕길; 김상태; 강석헌; 성원진
Original assignee: 한국전자통신연구원; 서강대학교산학협력단
Priority date: 2006-12-08
Filing date: 2006-12-08
Publication date: 2008-02-21
Anticipated expiration: 2026-12-08
Also published as: US20100007743A1; WO2008069452A1; US8085818B2

Abstract

1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야

본 발명은, 위성 방송 시스템에서의 프레임 동기 및 구조 검출 방법에 관한 것임.

2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제

본 발명은, 수신 심볼의 차등 상관값을 산출하여 문턱값을 초과하는 심볼의 인덱스 열을 생성하고, 각 프레임 구조별 프레임당 심볼 수를 이용하여 총 프레임 수에 상응하는 프레임 시작점 추정 위치에서 상기 생성한 인덱스 열이 정합되는 지점의 개수에 따라 프레임 동기 및 구조를 검출함으로써, 낮은 복잡도를 가지고 적은 메모리 용량으로 프레임 동기 및 구조를 검출하기 위한, 위성 방송 시스템에서의 프레임 동기 및 구조 검출 방법을 제공하는데 그 목적이 있음.

3. 발명의 해결방법의 요지

본 발명은, 프레임 동기 및 구조 검출 방법에 있어서, 수신 심볼의 차등 상관값을 산출하는 차등 상관값 산출단계; 상기 산출한 차등 상관값이 문턱값을 초과하는 심볼의 인덱스 열을 생성하는 인덱스 열 생성단계; 각 프레임 구조별 프레임당 심볼 수를 이용하여 총 프레임 수에 상응하는 프레임 시작점 추정 위치를 계산하는 단계; 및 상기 계산한 프레임 시작점 추정 위치와 상기 생성한 인덱스 열이 정합되는 지점의 개수에 따라 프레임 동기 및 구조를 검출하는 프레임 동기 및 구조 검출단계를 포함함.

4. 발명의 중요한 용도

본 발명은 위성 방송 시스템 등에 이용됨.

DVB-S2 위성방송, 프레임 동기, 문턱값, 차등 상관값, 프레임 구조, 심볼 인덱스

Description

위성 방송 시스템에서의 프레임 동기 및 구조 검출 방법{A Frame synchronization and structure detection method in DVB-S2 system}

도 1 은 본 발명에 이용되는 DVB-S2 시스템의 전송 프레임에 대한 일실시예 구조도,

도 2 는 본 발명에 따른 위성 방송 시스템에서의 프레임 동기 및 구조 검출 방법에 대한 일실시예 흐름도,

도 3 은 본 발명에 따른 프레임당 심볼 수를 이용한 정합 여부의 판단 과정에 대한 일실시예 설명도,

도 4 는 본 발명에 따른 프레임 동기 및 구조 검출 과정에 대한 일실시예 설명도,

도 5 는 본 발명에 따른 프레임 동기 위치 인덱스와 프레임 구조 인덱스 중 한가지 경우라도 검출에 실패할 확률에 대한 실제 시뮬레이션 모델을 활용한 일실시예 검증 곡선,

도 6 은 본 발명에 따른 정규화된 상관값에 대한 PDF를 나타내는 일예시도,

도 7 은 본 발명에 따른 상관도 분석값에 대한 ROC(Receiver Operation Characteristic) 곡선의 일예시도,

도 8 은 본 발명에 따른 활용 프레임 개수가 15개인 경우의 프레임 검출 오율 성능 분석을 나타내는 일예시도이다.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명

301 : 프레임당 심볼 수 302 : 프레임 동기 위치 검출

303 : 프레임 구조 검출

본 발명은 위성 방송 시스템에서의 프레임 동기 및 구조 검출 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 수신 심볼의 차등 상관값을 산출하여 문턱값을 초과하는 심볼의 인덱스 열을 생성하고, 각 프레임 구조별 프레임당 심볼 수를 이용하여 총 프레임 수에 상응하는 프레임 시작점 추정 위치에서 상기 생성한 인덱스 열이 정합되는 지점의 개수에 따라 프레임 동기 및 구조를 검출하기 위한, 위성 방송 시스템에서의 프레임 동기 및 구조 검출 방법에 관한 것이다.

본 발명의 일실시예에서는 위성 방송 시스템의 일예로 DVB-S2 시스템을 예로 들어 설명하기로 한다.

최근 방송과 통신의 경계가 모호해지고 양방향 서비스가 가능해짐에 따라 광대역 서비스 및 신뢰성 있는 전송 서비스가 요구되고 있다. 따라서, 주어진 대역폭과 신호전력으로 높은 전송용량을 확보해야 하는 위성 방송 시스템에서는 적응형 변조 및 부호화 기법을 사용한다.

특히, 유럽 디지털 비디오 위성 방송의 표준인 DVB-S2(Digital Video Broadcasting -ver.2)는 전송 효율을 최대화시키기 위하여, 채널 상태에 적응적으로 최적의 변조방식 및 부호화율을 선택하여 전송하는 적응형 변조 및 부호화 방식을 사용한다. 이 방식의 사용으로 인해 위성 방송 시스템의 각 수신기는 전파조건에 따라 적응적으로 링크를 제어함으로써 100~200%까지 전송 용량 확보가 가능하다.

그러나, 이러한 전송 방식을 사용하는 위성 방송 시스템의 각 수신단은, 가변된 전송 프레임을 구별하기 위한 프레임 구조 검출 과정과 프레임의 시작점을 판단하기 위한 프레임 동기 위치 검출 과정이 필수적으로 요구된다.

일반적으로, 초기 동기 모드에서 심볼 동기 직후 수행되는 프레임 동기 및 구조 검출 과정의 성능은, 시스템 전체에서 요구되는 성능 획득의 기본적인 가정이 되는 중요한 파라미터이다.

프레임의 동기 검출은 상관도 분석 후 상관도 분석값의 신뢰도 판별을 통해 프레임 시작점을 추정하는 방식이 일반적이다. 이러한 방식은 상관도 분석값의 신뢰도 판별 시 적용 가능한 방식으로 상관값을 모두 저장하여 최대값을 활용하는 방식을 고려할 수 있다.

종래의 최대값을 활용한 프레임 검출 방법을 소개한 논문으로, 'F. W. Sun, Y. Jiang and L. N. Lee'에 의해 제안되어, 'Int. J. Satell. Commun. Network, Vol.22, pp. 319-339, May/June 2004.'에 게재된, "Frame Synchronization and Pilot Structure for Second Generation DVB via Satellite"가 있다.

상기 논문에서 제안한 최대값을 활용한 프레임 검출 방법은, DVB-S2 프레임 구조 중 일정 구간 안에서 상관도 분석값의 최대값을 이용하여 프레임 동기를 검출하고, PLSC 비트를 "Reed Muller(64.7)" 복호를 통해 프레임 구조 및 프레임 동기 위치를 검출한다.

이러한 종래의 프레임 검출 방법은, PLSC 복호 시 주파수 및 위상 오차를 해결하기 위한 별도의 처리 과정이 필요하며, 더불어 PLSC 복호 이전에 프레임의 정확한 위치 정보를 파악하는 과정이 선행되어야 하기 때문에, 주파수 오차 환경에 적용하기에는 한계가 있다.

특히, 종래의 최대값을 활용한 프레임 검출 방법은, 고용량의 메모리 공간 및 높은 복잡도를 요구하는 문제점이 있다.

한편, 가변적인 프레임 길이를 가지는 전송 프레임에서의 프레임 검출 방법으로, "가변길이 프레임 전송방법과 전송장치 및 수신장치"(출원인: 엔.티.티.도.코.모, 출원번호: 10-1999-7000294)가 있다.

이러한 다른 종래의 프레임 검출 방법은, 각 가변 길이 프레임을 다수의 부호 스트림으로 전송하기 위하여 특정 분할 규칙에 의해 분할하고, 각각의 동기 플래그를 부가하여 수신 시 각각의 수신 플래그를 통해 프레임의 동기 위치 및 전송된 프레임 구조를 확인하기 때문에, DVB-S2와 같이 동기 워드가 고정되어 있는 프레임에는 적용할 수 없는 문제점이 있다.

본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 수신 심볼의 차등 상관값을 산출하여 문턱값을 초과하는 심볼의 인덱스 열을 생성하고, 각 프레임 구조별 프레임당 심볼 수를 이용하여 총 프레임 수에 상응하는 프레임 시작점 추정 위치에서 상기 생성한 인덱스 열이 정합되는 지점의 개수에 따라 프레임 동기 및 구조를 검출함으로써, 낮은 복잡도를 가지고 적은 메모리 용량으로 프레임 동기 및 구조를 검출하기 위한, 위성 방송 시스템에서의 프레임 동기 및 구조 검출 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 방법은, 프레임 동기 및 구조 검출 방법에 있어서, 수신 심볼의 차등 상관값을 산출하는 차등 상관값 산출단계; 상기 산출한 차등 상관값이 문턱값을 초과하는 심볼의 인덱스 열을 생성하는 인덱스 열 생성단계; 각 프레임 구조별 프레임당 심볼 수를 이용하여 총 프레임 수에 상응하는 프레임 시작점 추정 위치를 계산하는 단계; 및 상기 계산한 프레임 시작점 추정 위치와 상기 생성한 인덱스 열이 정합되는 지점의 개수에 따라 프레임 동기 및 구조를 검출하는 프레임 동기 및 구조 검출단계를 포함한다.

또한, 본 발명은 적응형 변조 및 부호화 기법에 의해 전송 프레임 구조가 가변적인 위성 통신 시스템의 수신기 구현에 있어서, 주파수 오차 및 수신기 복잡도를 고려한 프레임 동기 및 전송 프레임의 구조 검출 방안을 제시한다.

또한, 본 발명은 상관도 분석값의 신뢰도 판별을 위해 문턱값을 활용한 방안을 고려하며, 주파수 오차 발생 환경을 고려하여 차등 상관도 분석을 적용한다.

또한, 본 발명은 문턱값 검사를 통과한 상관값의 해당 인덱스 값만 저장함으로써 메모리 저장 공간을 감소시킬 수 있다.

또한, 본 발명은 문턱값 판별 시 발생하는 mis-detection(동기가 맞은 지점의 상관도 분석값이 문턱값보다 작아 검출에 실패하는 경우) 및 false-alarm(동기가 맞지 않는 지점의 상관도 분석값이 문턱값보다 커서 검출에 실패하는 경우)을 극복하기 위한 방안을 제시한다.

상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1 은 본 발명에 이용되는 DVB-S2 시스템의 전송 프레임에 대한 일실시예 구조도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 적용되는 DVB-S2 시스템의 전송 프레임은, 26개의 심볼을 가지는 SOF(Start of Frame)(103)와 62개의 심볼을 가지는 PLSC(Physical Layer Signaling Code)(104)로 구성된 PL 헤더(Header)(101), 및 파일럿 심볼과 데이터 심볼을 가지는 FEC 프레임(Frame)(102)을 포함한다.

여기서, SOF(103)는 프레임의 시작을 표시하는 동기 워드이다.

또한, PLSC(104)는 변조 방식, 부호화율, FEC 프레임 내의 파일럿 심볼 삽입 유무 정보를 부호화하고 있는 Reed Muller(RM) 부호어이다.

이러한 전송 프레임은 DVB-S2 시스템의 적응형 변조 및 부호화 방식에 따라 프레임 길이와 구조가 가변적인데, 이렇게 가변되는 전송 프레임의 구조 형태는 하기의 [표 1]과 같다.

여기서, 상기 [표 1]은 PLSC(104)가 포함하고 있는 변조방식(QPSK, 8PSK, 16APSK, 32APSK), 데이터 길이(64800 or 16200 bits/frame), 프레임당 심볼 수 및 파일럿 심볼의 삽입 유/무에 따른 16가지의 가변적인 프레임 구조를 나타낸다. 이때, 더미(dummy) 프레임 역시 가변 프레임 길이의 하나로 포함하여, 실제로 총 16가지의 프레임 길이와 17개 종류의 프레임 구조를 가진다.

여기서, m은 전송 프레임 구조의 인덱스를 나타내며, 각각의 구조 인덱스에 따라 프레임당 심볼 수(lm, m = 0~16)가 가변적이다. 또한, 전송 프레임당 심볼 수에 따라 SOF(Start of Frame) 및 파일럿 등과 같이 알려진(known) 심볼 열의 위치 정보 역시 가변적이다.

도 2 는 본 발명에 따른 위성 방송 시스템에서의 프레임 동기 및 구조 검출 방법에 대한 일실시예 흐름도로서, 총 N_F개의 프레임을 이용한 상관값과 문턱값의 비교 과정, 인덱스 열 생성 과정, 검출 알고리즘 적용 과정을 포함한다.

여기서, 상관값과 문턱값의 비교 과정과 인덱스 열 생성 과정은 문턱값 (N_th)을 이용한 경판정을 통해 메모리의 저장 공간을 감소시킬 수 있으며, 검출 알고리즘 적용 과정은 문턱값을 이용한 경판정 시 발생할 수 있는 검출 오류(mis-detection)와 알람 실패(false-alarm)를 효율적으로 극복할 수 있다.

먼저, 하기의 [수학식 1]을 이용하여 심볼 인덱스가 1씩 차이 나는 심볼과 심볼 인덱스가 2씩 차이 나는 심볼 사이의 차등 상관값을 산출한다(201). 이때, 하기의 [수학식 1]은 최대 20%의 반송파 주파수 오차 환경을 극복할 수 있다.

여기서, i는 심볼 위치를 의미하고, r_i는 i번째 수신 심볼을 의미하며, s_n은 n번째 SOF(Start of Frame) 심볼 계수 값을 의미한다.

상기 "201" 과정은 총 N_F개의 프레임에 대해 프레임당 심볼 수가 가장 많은 l₀(l₀=33282, [표 1] 참조)의 경우를 고려하여, l₀×N_F개 심볼의 각 위치에서 상기 [수학식 1]을 이용한 상관값 계산 과정이다.

이후, 상기 산출한 상관값이 문턱값(N_th)을 초과하는 심볼의 인덱스 열을 생성한다(202).

즉, 상기 산출한 상관값이 문턱값을 초과하는지 확인한다.

상기 확인 결과, 문턱값을 초과하지 않으면 심볼의 위치를 1 증가시킨 후 다음 심볼 위치에서 상관값을 산출한다.

상기 확인 결과, 문턱값을 초과하면 해당 심볼 인덱스를 저장한다.

상기 "202" 과정은 인덱스 열을 생성하는 과정으로, 문턱값을 초과하는 상관값이 k번째 발생한 경우 그때의 인덱스를 A_k라 할 때, 총 l₀×N_F개의 심볼 위치에서만 상관값을 계산하므로, A_k-A₀≥l₀×N_F인 경우에 인덱스의 정합 관계를 이용하여 프레임을 검출한다.

이후, 각 프레임 구조별 프레임당 심볼 수를 이용하여 총 프레임 수에 상응하는 프레임 시작점 추정 위치를 계산한다(203). 즉, [표 1]의 프레임당 심볼 수를 이용하여 총 프레임 수에 상응하는 프레임 시작점을 추정한다.

이후, 상기 계산한 프레임 시작점 추정 위치와 상기 생성한 인덱스 열이 정합되는 지점의 개수에 따라 프레임 동기 및 구조를 검출한다(204).

이때, 최적의 성능을 보이는 정합 인덱스 개수 및 문턱값은 하기의 [표 2]와 같다.

또한, 더미(dummy) 프레임은 32APSK, 16200frame, 파일럿이 없는 조건(프레임 구조 인덱스 15에 해당)과 프레임당 심볼 길이가 동일하므로, 3330 심볼 길이로 인덱스 카운팅이 되는 경우, 프레임 동기 획득 및 임시 프레임 구조 검출 판정 후에 복조기 후단에서 SOF를 통한 AGC(Automatic Gain Control), 주파수, 위상 동기 완료 후 성좌점의 형상(즉, 신호 레벨 검출)을 통해 구분한다.

상기 "203, 204" 과정은 검출 오류(mis-detection)와 알람 실패(false-alarm)를 극복하기 위한 과정이라 할 수 있다. 즉, 생성된 인덱스 열에 대해 [표 1]에 정리되어 있는 프레임당 심볼 수를 이용한 정합 여부의 판단 과정이다.

도 3을 참조하여 이를 좀 더 상세히 살펴보기로 한다.

도 3은 이용 프레임 개수 N_F=6인 경우, 정합되는 인덱스의 개수를 계산하는 과정을 나타낸다.

즉, 16가지 구조의 프레임당 심볼 수(l₀ ~ l₁₅)를 고려하여 각각 6개 지점의 프레임 시작점 추정 위치와, 상기 생성한 인덱스 열이 정합되는 지점의 개수를 계산한다.

여기서, q_0,j ~ q_15,j는 각각의 프레임 구조에 대해 정합되는 인덱스 개수의 계산 값을 나타낸다. q_0,j의 경우 [표 1]에서의 0번째 프레임 구조(총 33282개의 심볼, 변조방식 : QPSK, 데이터 길이 : 64800 Bits/frame, 파일럿 심볼 삽입)에 대한 정합 인덱스 개수의 계산 값을 나타내며, j의 경우 프레임 동기 인덱스를 의미한다.

q_0,j는 0번째 프레임 구조에 대한 정합 인덱스 계산 값으로, j=A₀ ~ A₀+l₀-1의 값을 갖는다. 이는 0번째 프레임 구조 전송 시 첫번째 알람(alarm)이 발생한 A₀ 위치부터 l₀만큼 떨어진 인덱스까지의 모든 지점에 대해 정합되는 인덱스의 개수를 계산함으로써, 프레임 시작점이 위치할 가능성이 있는 모든 지점을 검사하는 것을 의미한다.

마찬가지 방식으로, 나머지 15가지 구조에 대해서도 q_1,j~ q_15,j를 계산하게 되며, 각각의 프레임당 심볼 수 l₁~l₁₅를 고려하여 "301"과 같이 j는 서로 다른 범위를 가지게 된다. 각 구조에 대해 j의 최소값은 A₀로 동일하며, 최대값은 "301"과 같이 프레임당 심볼 수를 고려하여 서로 다른 값을 갖는다.

도 3의 예에서 q₀ _,j의 경우 정합되는 인덱스가 A₄, A₇, A₁₀, A₁₂의 4개 지점에서 카운터되므로, 정합되는 인덱스의 개수가 4가 됨을 알 수 있다. 마찬가지 방식으로 나머지 15가지 경우에 대해서도 정합되는 인덱스의 개수를 계산할 수 있다.

정합되는 인덱스의 개수가 4개 이상인 경우를 검출 지점으로 판단할 경우, "302", "303"과 같이 프레임 동기 위치 및 전송된 프레임 구조를 검출하게 된다. 검출 지점으로 판단할 수 있는 정합되는 인덱스의 개수를 N_C라 할 때, 도 3의 예의 경우는 N_F=6, N_C=4인 경우라 할 수 있으며, 이는 검출 오류(mis-detection)가 2번 이하로 발생하여도 검출이 가능함을 의미하며, 또한 반대로 알람 오류(false-alarm)가 우연히 4번 이상 발생할 경우 잘못된 위치로 검출을 하게 됨을 의미한다.

따라서, 상관값 자체의 검출 오류와 알람 실패에 영향을 미치는 문턱값뿐만 아니라 N_F, N_C 역시 프레임의 검출 성능 최적화를 위하여 적절한 값을 택해야 함을 알 수 있다.

도 4 는 본 발명에 따른 프레임 동기 및 구조 검출 과정에 대한 일실시예 설명도이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 프레임 동기 및 구조 검출 과정은, 크게 [Inner loop](401)과 [Outer loop](402), [프레임 검출](403) 과정으로 나눌 수 있으며, 각각의 내용을 요약하면 다음과 같다.

[Inner loop] : n(n = 0~15)번째 프레임 구조에 대한 검출 루프(loop)

ㆍ 프레임 동기 위치 인덱스인 j를 증가시켜 가며, n번째 프레임 구조에 대해 도 3에 도시된 방식과 같이 정합되는 인덱스의 개수(q_n _,j) 계산

ㆍ "403"과 같이 q_n _,j≥N_C인 경우를 검출 지점으로 판단하고, "404"와 같이 j값을 추정된 프레임 동기 인덱스 저장 위치인 f에 저장, n값을 추정된 전송 프레임 구조 인덱스 저장 위치인 s에 저장, 검출되는 지점의 발생 회수 자체를 카운터 하기 위해 N_D를 증가시킴

[Outer loop] : 프레임 구조 인덱스 변경 루프

ㆍ n<16인 경우 [Inner loop]으로 이동, n=16인 경우 프레임 검출 단계인 "407"로 이동

[프레임 검출] : 프레임 동기 및 전송 프레임 구조 검출

ㆍ "407"과 같이 [Inner loop]에서 카운터한 N_D=1인 경우 "408"과 같이 추정된 프레임 동기 인덱스인 f와 구조 인덱스인 s를 활용하여 검출, N_D=1이 아닌 경우 해당 프레임에서 검출 실패로 정의

이상적인 경우, 검출로 판단되는 지점은 n을 0부터 15까지 증가시키며 각각의 구조에 대해 q_n,j를 계산하는 동안 1개 지점에서만 발생하여야 하므로, "407"과 같이 N_D=1이 아닌 경우를 검출 실패로 정의한다.

한편, N_C값이 작으면 작을수록 검출 오류가 발생하여도 검출에 성공할 가능성이 높아진다. 반면, N_C값이 작을수록 알람 실패에 의해 검출에 실패할 확률이 높아지게 된다. 따라서, 이용되는 프레임 개수(N_F)가 주어진 경우 또는 프레임 검출 제한 시간이 주어진 경우, N_C를 변화시켜 가며 최적의 성능을 보이는 N_C값에 대한 성능 평가가 필요하다.

성능 평가 시 전체적인 시뮬레이션 모델을 정립하여 적용할 수 있으나, 이는 다양한 파라미터에 따른 성능 평가 적용 시에 시뮬레이션 실행 시간 측면에서 한계가 있다. 따라서, 시뮬레이션 모델을 대체할 수 있는 수학적 성능 분석 모델을 정립 및 검증한다.

본 발명에 따른 전반적인 프레임 검출 방법은, N_F개의 검사 지점과 정합되는 인덱스의 개수를 카운터 하여, 카운터 값이 N_C개 이상인 경우에 검출하는 방식으로 요약할 수 있다.

따라서, 전체 검출 오류 확률(MDP)과 알람 실패 확률(FAR)을 각각 하기의 [수학식 2] 및 [수학식 3]과 같이 유도할 수 있다.

MDP :

FAR :

상기 [수학식 2] 및 [수학식 3]에서

,

는 각각 상관값 자체에 대한 MDP, FAR을 나타내며,

은 정규화된 문턱값을 나타낸다.

,

의 경우 특정 실험 환경에서 문턱값에 따른 상관값의 통계적인 특성을 의미하므로,

,

는

의 함수로 나타낼 수 있다. 또한, 전체 검출 기법 적용 시 N_F와 N_C의 파라미터를 적용하므로, 전체 MDP와 FAR은 상기 [수학식 2] 및 [수학식 3]으로 나타낼 수 있다.

이러한 MDP와 FAR을 이용해 N_F개의 프레임 내에서 프레임 검출에 성공할 확률(프레임 동기 인덱스 및 프레임 구조 인덱스를 정확하게 검출할 확률)은 하기의 [수학식 4]와 같이 나타낼 수 있다.

여기서, l_m은 m(m=0~15)번째 프레임 구조의 프레임당 심볼 수를 나타내며, 이는 [표 1]에 정리되어 있다.

상기 [수학식 4]를 활용하여 N_F개의 프레임 내에서 프레임 검출에 실패할 확률(프레임 동기 인덱스 or 프레임 구조 인덱스 검출에 실패할 확률)은 하기의 [수학식 5]와 같이 나타낼 수 있다.

상기 [수학식 5]는 프레임 동기 위치 인덱스와 프레임 구조 인덱스 중 한가지 경우라도 검출에 실패할 확률을 의미하며, 이를 성능 평가 지표인 프레임 검출 오율(Frame Detection Error Rate)로 정의한다.

도 5 는 본 발명에 따른 프레임 동기 위치 인덱스와 프레임 구조 인덱스 중 한가지 경우라도 검출에 실패할 확률에 대한 실제 시뮬레이션 모델을 활용한 일실시예 검증 곡선이다.

도 5에 도시된 바와 같이, N_F=4, SNR = 3dB에서 정규화 문턱값

및 N_C의 변화에 따른 성능 최적점을 확인할 수 있으며, 시뮬레이션 모델과 수학적 분석 모델이 일치함을 확인할 수 있다.

수학적 분석 모델의 [수학식 2]과 [수학식 3]에 대입되는

와

의 경우, 실험적 PDF(Probability Density Function)를 활용하여 도출되었으며, 이에 대한 자세한 설명은 도 6, 7, 8에 대한 설명과 함께 이후 기술하기로 한다. 도 5의 결과를 통해 실제 시뮬레이션 모델 대신 수학적 분석 모델을 적용할 수 있음을 확인할 수 있으며, 문턱값 및 N_C의 변화에 따라 최적의 성능을 보이는 파라미터가 존재함을 확인할 수 있다.

한편, N_F개의 프레임을 활용하고 SNR 3dB에서

=0.58을 사용할 경우, 도 5의 통계적인 근거에 의해

의 값을 보이므로, 실질적으로 저장하게 되는 인덱스의 개수는 약

개이다.

도 6 은 본 발명에 따른 정규화된 상관값에 대한 PDF를 나타내는 일예시도로서, SNR 3dB에서 정규화된 상관값에 대한 동기 시와 비동기 시의 PDF(Probability Density Function)를 나타낸다.

이는 상기 [수학식 2]와 [수학식 3]의

,

의 실험적인 도출을 위해 필요한 곡선이며, 동기 시와 비동기 시의 PDF를 각각 f_sync(x), f_async(x)로 표기하였다.

동기 시와 비동기 시의 PDF로부터 문턱값 검사에 의한 상관값 자체의 검출 오류 확률(MDP : Mis-Detection Probability)과 알람 실패 확률(FAR: False-Alarm Rate)은 각각 하기의 [수학식 6], [수학식 7]과 같이 나타낼 수 있다.

MDP는 동기 위치에서의 상관값이 문턱값보다 작은 값이 나올 확률이므로, 동기 시의 PDF를 상기 [수학식 6]과 같이 적분하여 유도할 수 있으며, FAR의 경우 비동기 위치에서 상관값이 문턱값보다 큰 값이 나올 확률이므로 상기 [수학식 7]과 같이 유도할 수 있다.

도 7 은 본 발명에 따른 상관도 분석값에 대한 ROC(Receiver Operation Characteristic) 곡선의 일예시도이다.

도 7에 도시된 바와 같이, 정규화 문턱값에 따른 MDP와 FAR을 각각 확인할 수 있다. 성능 평가 시에는

,

을 실험적 분석 모델에 대입하여 계산할 수 있으며, SNR = 3dB, N_F = 15인 경우 문턱값 및 N_C의 변화에 따른 성능 평가는 도 8에 도시된 바와 같다.

도 8의 성능 평가 결과를 통해 15개의 프레임을 활용할 경우 N_C=9,

=0.56에서 약 1.2×10^-11의 프레임 검출 오율 성능을 얻을 수 있음을 확인할 수 있다.

본 발명에서 제안하는 검출 기법에 따라 15개 지점에서 9개 이상 정합되는 인덱스가 발생할 경우 프레임 검출로 판단하는 경우라 생각할 수 있다. 이는 15개 지점에서 6개 이하의 검출 오류가 발생하더라도 검출한다는 의미이며, 또한 9개 이상의 알람 실패가 발생하면 검출에 실패하게 됨을 의미한다.

상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(씨디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.

이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.

상기와 같은 본 발명은, 수신 심볼의 차등 상관값을 산출하여 문턱값을 초과하는 심볼의 인덱스 열을 생성하고, 각 프레임 구조별 프레임당 심볼 수를 이용하여 총 프레임 수에 상응하는 프레임 시작점 추정 위치에서 상기 생성한 인덱스 열이 정합되는 지점의 개수에 따라 프레임 동기 및 구조를 검출함으로써, 낮은 복잡도를 가지고 적은 메모리 용량으로 프레임 동기 및 구조를 검출할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 적응형 변조 및 부호화가 적용된 위성 통신 시스템의 수신기 구현 시, 메모리 저장 공간을 감소시킬 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명은 메모리 저장을 위한 경판정 시 발생할 수 있는 검출 오류(mis-detection)와 알람 실패(false-alarm)를 극복함으로써, 수신기 성능을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

Claims

프레임 동기 및 구조 검출 방법에 있어서,

수신 심볼의 차등 상관값을 산출하는 차등 상관값 산출단계;

상기 산출한 차등 상관값이 문턱값을 초과하는 심볼의 인덱스 열을 생성하는 인덱스 열 생성단계;

각 프레임 구조별 프레임당 심볼 수를 이용하여 총 프레임 수에 상응하는 프레임 시작점 추정 위치를 계산하는 단계; 및

상기 계산한 프레임 시작점 추정 위치와 상기 생성한 인덱스 열이 정합되는 지점의 개수에 따라 프레임 동기 및 구조를 검출하는 프레임 동기 및 구조 검출단계

를 포함하는 프레임 동기 및 구조 검출 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 프레임 동기 및 구조 검출단계는,

프레임 개수만큼의 검사 지점과 정합되는 인덱스의 개수를 카운터하여, 카운터 값이 정합되는 인덱스의 개수 이상인 시점을 검출시점으로 판단하는 것을 특징으로 하는 프레임 동기 및 구조 검출 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 차등 상관값 산출단계는,

심볼 인덱스가 1씩 차이 나는 심볼과 심볼 인덱스가 2씩 차이 나는 심볼 사이의 차등 상관값을 산출하는 것을 특징으로 하는 프레임 동기 및 구조 검출 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 인덱스 열 생성단계는,

상기 산출한 차등 상관값이 문턱값을 초과하는지 확인하는 단계;

상기 확인 결과, 차등 상관값이 문턱값을 초과하지 않으면 심볼의 위치를 1 증가시킨 후 다음 심볼 위치에서 상관값을 산출하는 단계; 및

상기 확인 결과, 차등 상관값이 문턱값을 초과하면 해당 심볼 인덱스를 저장하는 단계

를 포함하는 프레임 동기 및 구조 검출 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 프레임 구조는,

변조방식, 데이터 길이, 프레임당 심볼 수, 및 파일럿 심볼의 삽입 유/무 중에서 적어도 어느 하나에 따른 가변적인 프레임 구조인 것을 특징으로 하는 프레임 동기 및 구조 검출 방법.
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