https://doi.org/10.34163/jkits.2021.16.1.005
Journal of Knowledge Information Technology and Systems
ISSN 1975-7700 (Print), ISSN 2734-0570 (Online) http://www.kkits.or.kr
Design and Performance study of Smart Antenna Systems
Jae-Yeon Choi
*Department of Information & Communication Engineering, Namseoul University
A B S T R A C T
The MIMO technology and antenna configuration is analysed and suggested, which has helped to meet the tremendous growth of the increasing mobile broadband demand, and implements diversity using clustered array antenna elements with a fixed spacing to obtain radiation patterns and gains. The structure of the antenna output of the transceiver in the smart antenna is described, and the simulation and measured results for the smart antenna system and massive MIMO technology on the plane structure is presented. The SISO and MIMO system structures are compared, and the electric field pattern and antenna gain are obtained by assuming the antenna array in the planar massive MIMO, and the capacity of the MIMO channel according to the signal-to-noise ratio was analyzed as a cumulative distribution function. A theoretical overview of the smart antenna system and large-capacity MIMO is presented, and the implementation strategy of the simulator related to the mentioned technology is described. Using one of the widely used open source network simulators, it presents several functions that expand the basic functions provided by the simulator, and proposes a method of appropriately implementing the existing simulation equipment suitable for 5G wireless network communication environments. When the number of transmitters is fixed, the number of receivers is changed to analyze the change in channel capacity. A development platform for a MIMO system and a smart antenna was presented, and a method of improving the signal-to-noise ratio in the receiver and increasing the capacity of the mobile wireless system through this technology was presented.
Ⓒ 2021 KKITS All rights reserved K E Y W O R D S : Smart antenna, SISO, MIMO, Channel capacity, Uniform rectangular planar array A R T I C L E I N F O : Received 21 January 2021, Revised 9 February 2021, Accepted 9 February 2021.
*Corresponding author is with the Department of Information & Communication Engineering, Namseoul University, 91 Daehak-ro Seobuk-gu Cheonan,
Choongnam, 31020, KOREA.
E-mail address: [email protected]
1. 서 론
무선 통신이 시작된 이후로 네트워크 노드 물리 계층과 관련하여 송수신시 특정 동작을 수행하는 방법으로 사용할 수 있는 두 가지 주요 유형의 안 테나가 있다. 모든 방향으로 동일하게 전파를 방사 하거나 또는 수신할 수 있는 전방향성 안테나와 특정 방향으로 방사 할 수 있는 기능을 가진 지향 성 안테나가 바로 그 두 가지이다. 무지향성 접근 방식은 시스템의 스펙트럼 효율성에 직접적인 영 향을 미치고 주파수 재사용을 제한할 수 있다[1].
이러한 제한은 시스템을 설계할 때나 네트워크를 설계할 때, 앞선 응용 기술과 고비용의 해결책을 수반하게 된다. 최근 무선 시스템의 품질, 용량 및 범위에 대한 방송 안테나 기술의 요구 사항은 무 선 시스템에서 안테나의 기본 설계 및 역할 개발 에 동기를 부여하고 있다[2]. 모바일 애드호크 네 트워크 또는 무선 센서 네트워크와 같은 널리 퍼 져있는 환경에서 전방향성과 무지향성 접근 방식 을 사용하는 것은 효율적인 시스템을 만드는 데는 어려운 방법이다. 안테나는 다른 방향의 전력을 절 약하고 특정 방향으로의 에너지 소비를 최대화하 기 위해 우선적으로 고정된 방향으로 전송 및 수 신 방향을 갖도록 제작될 수도 있다[3]. 이러한 지 향성 안테나를 사용하면 패킷 지연 감소 또는 전 체 라우팅 프로세스 개선 측면에서 몇 가지 이점 을 얻을 수 있다[4]. 본 논문에서는 널리 사용되는 오픈 소스 네트워크 시뮬레이터중 하나를 이용하 여 시뮬레이터가 제공하는 기본 기능을 확장하는 여러 기능을 제시하며, 5G 무선 네트워크 통신 환 경에도 적합한 기존 시뮬레이션 장비를 적절하게 구현하는 방법을 제시한다. 논문의 구성은 다음과 같다. 먼저 스마트 안테나 시스템 및 대용량
MIMO에 대한 이론적 개요를 각각 제시하고 그 다
음 앞서 언급한 기술과 관련된 시뮬레이터의 구현전략을 설명하도록 한다
.
2. 스마트 안테나
2.1 페이딩과 다이버시티를 위한 스마트 안테나
스마트 안테나는 다음과 같이 작동한다. 스마트 안테나 시스템의 각 안테나 소자는 전파 경로를 다르게 인식하여 소자들의 집합이 특정 해상도내 에서 개별 경로를 구별할 수 있도록 하여 신호를 처리한다. 결과적으로 스마트 안테나 송신기는 독 립적인 데이터 스트림을 서로 다른 경로 또는 경 로의 선형 조합으로 인코딩하여 데이터 속도를 높 이거나, 수신기를 치명적인 페이딩 신호로부터 보 호하기 위해 독립적으로 페이딩 경로에 데이터를 중복 인코딩하여 다이버시티 이득을 제공한다. 스 마트 안테나 수신기는 스마트 안테나 송신기의 데 이터를 디코딩 할 수 있는데, 이것은 최고 성능을 낼 수 있도록 구성하거나 단순히 기존 송신기에서 전송되는 원하는 신호에 배열 이득 또는 다이버시 티 이득을 제공하고 간섭을 억제 할 수 있다[5]. 안 테나를 인위적으로 배치할 필요가 없고, 스마트 안테나는 환경에 전자적으로 적응하여 작동한다.
일반적으로 기지국과 같은 위치에 있는 스마트 안 테나 시스템은 안테나 어레이와 디지털 신호 처리 기능을 결합하여 적응적이고 공간적으로 민감한 방식으로 송수신하는 데, 이러한 구성은 다이버시 티 이득, 배열 이득 및 간섭 억제등의 조합을 통해 무선 링크의 용량을 크게 향상시킨다. 용량 증가는 주어진 사용자수 또는 사용자당 주어진 데이터 속 도보다 더 많은 사용자에 대하여 더 높은 데이터 속도로 변환된다. 즉, 이러한 시스템은 신호 환경 에 따라 방사 패턴의 방향을 자동으로 변경할 수 있다. 이는 무선 시스템의 성능 특성을 크게 증가
시킬 수 있다
.
전파의 다중 경로는 반사 및 산란에 의해 생성된다.
또한<
그림1>
과 같이 간섭 신호가 원하는 신호에 중첩되고,
측정 결과 각 경로는 반 사 표면의 굴곡 또는 불규칙성으로 인해 실제로 경로의 묶음 형태로 나타난다.
이러한 다중 경로 신호들의 불규칙한 이득을 다중 경로 페이딩이라 고 한다[6-9].
그림 1. 다중 경로 페이딩 채널 Figure 1. Multi-path fading channel
2.2 스마트 안테나 시스템의 유형
스마트 안테나 시스템은 우수한 공간 분할 다중 접근 처리를 가능하게 하는 지능형 시스템이다
[10-11]. 스마트 안테나 시스템의 예로는 디지털 빔
포밍 시스템, 적응형 안테나 시스템, 위상 배열 등 이 있다. 그러나 스마트 안테나는 일반적으로 빔 전환(switched beam) 또는 적응형 배열(adaptivearray)
시스템으로 분류되고, 작동 모드 측면에서스마트 안테나의 두 가지 주요 범주 사이에 다소 차이가 있을 수 있다. 빔 전환은 채널 피드백이 없 는 한정된 수의 고정 및 사전 정의 된 패턴을 의미 하고, 적응형 배열은 채널 노이즈 조건과 같은 매 개 변수를 기반으로 실시간으로 조정되는 무한한 수의 패턴을 의미한다[12-15].
공간 구조는 노드에 의한 도달 방향(direction of
arrive, DOA) 또는 도달 각도(angle of arrive, AOA)
를 추정하는 데 사용되는 데
,
두 시스템 모두 사용 자의 위치에 따라 이득을 높이려고 시도한다.
기본 스마트 안테나 시스템의 작동 원리를<
그림2>
에 나타내었다.
그림 2. 스마트 안테나 시스템의 기본 동작 Figure 2. Basic operation of smart antenna system
입력 ⋯ 는 적응형 알고 리즘에 따라 달라지는 가중치 벡터
=[
,
,⋯ ,
]
의 요소에 곱해지고,
이는 적응형 배열에서만 사용된다. 이러한 가중치 벡터 공간의 모델 해석은 선형 대수에 기반한 단순한 모델이고, 비이진 팩터의 가중치를 부여할 수 있고, 신호간의 유사도를 연속적 인 값으로 계산 가능하고, 신호의 연관도에 의한 우 선순위 또한 결정 가능하다. 여기서 는 출력이 고 는 오류를 나타낸다. 모든 항은 이산 시간 의 함수로 정의된다.
2.3 단일 입력 단일 출력과 다중 입력 다중 출력 구조
무선 통신에서 하나의 안테나가 송신기와 수신 기 모두에 사용되는 경우 단일 입력
,
단일 출력(single input single output, SISO)
시스템이라 한다[16].
최근에는 최신 안테나 기술과 관련하여 스마트 안테나 시스템의 개념이 확산되었는데
,
스마트 안테나 시스템은 고효율 데이터 처리 장치가 장착 된 지능형 시스템이다[17].
이러한 종류의 시스템은 무선 통신 시스템의 커버리지 영역과 기능을 향상 시킬 수 있고,
커버리지 영역은 단순히 모바일과 기지국 간의 통신 링크가 수행 될 수 있는 영역이 다.
특정 영역에서 시스템이 지원할 수 있는 사용 자 수를 측정하는 방법도 가능하다[18].
스마트 안 테나 시스템은 적응형 공간 분할 방식으로 송수신 하는 디지털 신호 처리 능력을 안테나 어레이에 부가하여 구현한다.
간단히 말해서 이러한 시스템 은 환경에 따라 방사 패턴의 방향을 빠르게 변경 할 수 있고,
이것은 처리용량과 같은 무선 시스템 의 성능 특성을 상당히 증가시킬 수 있다.
무선 모 바일 환경에서 스마트 안테나 시스템을 사용하면 기존의 전 방향성 방법과 비교하여 훨씬 더 안정 적인 매체 활용이 가능하다.
예를 들어 공간 분할 다중 접속 방식(Spatial Division Multiple Access, SDMA)
은 시스템의 용량을 늘릴 수 있게 하는데,
일반적으로 스마트 안테나는 단일 입력,
다중 출력(Single Input Multiple Output, SIMO),
다중 입력,
단 일 출력(Multiple Input Single Output, MISO)
및 다 중 입력,
다중 출력(Multiple Input Multiple Output,
MIMO)
의 세 가지 주요 범주로 분류된다. SIMO
기술에서는 전원측 또는 송신측에 하나의 안테나가 사 용되고 수신측에 두 개 이상의 안테나가 사용된다
.
MISO
기술에서는 송신측에 여러 개의 안테나를 사용하고 수신측지에 하나의 안테나를 사용한다
.
MIMO
기술에서는 송신측과 수신측 모두에서 여러개의 안테나가 사용된다
.
2.4 SISO와 MIMO 시스템의 비교
SISO의 경우 <그림 3>의 (a)와 같이 송신기나 수
신기는 통신 프로세스에 단일 안테나를 사용하고,MIMO
에서는<
그림3>
의(b)
와 같이 안테나 어레이 가 사용된다.
기존의 연구에서는 제한된 기능의 전 방향성 시스템에도 불구하고 고품질 서비스(QoS)
요구 사항을 충분히 허용할 수 있는 지향성 안테 나와 최신의 스마트 안테나 시스템 기술이 발표되 었다[17].
그러나 이러한 안테나 기술 해법도5G
무선 통신 시스템의 요구 사항을 충족하지 못할 것고,
따라서,
이를 위해 대규모MIMO
기술은 엄 청난 시스템 성능을 달성하기 위해 매우 높은 안 테나 이득과 매우 높은 데이터 전송률을 포함하는5G
요구 사항을 충족하기 위한 효율적인 해결책으 로 제안되었다[18].
그림 3. (a) SISO시스템의 예 (b)MIMO시스템의 예 Figure 3. Example of (a) SISO system (b) MIMO
system
대규모라는 용어는 이러한 종류의 시스템이 하 드웨어 아키텍처에서 최소
50
개 이상의 많은 수의 안테나 소자를 사용함을 의미하는 데,
실제로 최신 무선 네트워크와 관련하여 처리량 측면에서 높은 통신 이점을 얻으려면 안테나가70~80
개 이상인 다 수의 안테나 소자가 필요하다.
이는 이론적으로 소 자수가 증가함에 따라 시스템의 전체 이득도 증가하고 실제로 각 단일 안테나 소자가 전체 이득을 향상시키는 데 기여한다는 사실 때문이다
.
보다 구 체적으로 배열 안테나의 이론에 따르면 전체 이득 은 배열인자(array factor)
뿐만 아니라 단일 소자의 인자에도 영향을 받는 것으로 알려져 있으며,
이 이 득은 안테나 소자수에 따라 증가한다.
대용량의MIMO
는 최신의 표준에 따라 빔포밍 환경에 강력히 권장되고,
빔포밍 프로세스를 통해 노드간의 통신이 발생할 때 빔포밍 무선 네트워크를 참조하는 데,
빔 포밍은 특정 영역 또는 방향으로 안테나 빔패턴을 스캔하고 구동하는 노드의 용량으로서 정의된다.
무선 통신 환경에서 가장 중요한 측면 중 하나 는 적절한 실제 시나리오를 에뮬레이션하고 재현 할 수 있는 적절한 네트워크 시뮬레이터를 사용한 다는 것인데
,
불행히도 대부분의 기존 네트워크 시 뮬레이터는 방향성 및 비대칭 통신을 지원하지 않 고,
스마트 안테나 시스템 및MIMO
기술도 지원하 지 않는다.
이 분야에서는 극히 제한된 일부의 네 트워크 시뮬레이터만이 이러한 매우 복잡한 기술 을 에뮬레이션 할 수 있다.
여기서는 가장 많이 사 용되는 오픈 소스 네트워크 시뮬레이터가 제공하 는 기본 기능을 확장하는 기능 세트를 제시하며,
<
그림4>
와 같은 대용량의MIMO
의 경우에서 기존 시뮬레이션 장비를 적절하게 구현하는 방법을 제 시하고, 5G
무선 네트워크 통신 환경에도 적합한 스마트 안테나 시스템 및 대용량MIMO
에 대한 이 론적 개요를 제공하고,
시뮬레이터의 구현 전략을 제안한다.
그림 4. 대용량의 MIMO 동작 Figure 4. Massive MIMO operation
2.5 평면형 대규모 MIMO
설계 구조의 관점에서 대규모 MIMO는 기하학 패 턴에 따라 구조화되고, 일반적으로 시스템에 적용하 기 위한 여러 설계 구조가 있다. 대표적인 평면형 안테나 배열의 종류에는 균일 사각 평면 배열
(uniform rectangular square planar array, URPA),
육각 평면 배열(hexagonal planar array, HPA), 원형 평면 배열(circular planar array, CPA)등이 있으나, 여기서는 균일 사각 평면 배열을 고려한다. <그림5>는 대규모 MIMO
균일 사각 평면 배열 구성의 예이다. 기본적으로 균일 사각 평면 배열은 축과 축 을 따라 일정한 수의 안테나 소자로 채워진 2차원 행 렬인데, 이러한 안테나 소자는 연속된 소자 쌍 사이에 균등하게 ×
행렬로 배치되며 소자 간격은 일반적
으로 파장으로 표시된다.그림 5. 대용량의 균일 사각 평면 배열 안테나(×)
Figure 5. Massive uniform square planar array antenna(×)
방사되는 전계 패턴은 안테나 소자에 의해 식
(1)
로 표현된다.
× ×
(1)
여기서 는 계의 진폭
,
는 소자의 방사계 패 턴,
은 소자와 관측점사이의 거리이다.
패턴곱의 원 리에 따라 안테나 배열의 총 전게는 다음과 같이 표 현된다.
×
(2)
균일 사각 평면 배열에서 배열 요소
(array factor)
는 다음과 같이 구해진다.
×
(3)
여기서 위상상수를 라 할 때
,
=
+
,
=-
=
+
,
=-
이고
,
과 은 축과 축에 따른 각각의 배열 위상이다.
따라서 배열 요소로 표현된 균일 사각 평 면 배열의 이득은
(4)
이고
,
등방성 안테나의 경우에는 이므로
(5)
가 된다
.
3. MIMO 채널 용량 3.1 채널 용량
현실적인 환경에서
MIMO
채널의 용량을 조사하 는 것은 산란이 송신기와 수신기 사이의 관계를 상관관계에서 분리 해석할 만큼 충분한 지 확인하 기 위해서이다. Shannon
의 채널 용량은 임의의 낮 은 비트 오류 확률로 채널을 통해 전송될 수 있는 최대 가능한 비율이다.
하나의 부가적인 백색 가우 시안 채널 상에서 채널용량에 대한 표현은
bits/sec/Hz (6)
이고, 여기서 는 신호전력, 은 잡음전력이다.
평균이
0인 서로 독립이고 동일한 분포의 복소
가우시안인 채널 매트릭스 요소를 사용하여 수행 된 시뮬레이션 용량과 측정 데이터의 용량이 계산 되고 비교된다. 채널 행렬에서 전체적으로 비상관 행렬 소자같은 제어되지 않은 환경에서 평균상에 기대될 수 있는 가장 유리한 조건하에서
Rayleigh
페이딩 채널과 일치한다.그림 6. 서로 다른 신호 대 잡음비에서 균일 전력 입력 채널 용량
Figure 6. Average uniform input power channel capacity for different SNR, with three receivers
신호대 잡음비와 채널 용량을 서로 독립이고 동 일한 분포에서의 시뮬레이션값과 측정값을 비교한
결과가
<
그림6>
에 나타내었다.
이 결과는3
개의 수 신기에 대하여,
각각 송신기가1
개, 2
개, 3
개일 때를 시뮬레이션한 것과 측정한 결과를 비교한 것이고,
수 신기의 간격은1/4
파장이다.
주어진 결과에서 모의실험값과 측정값이 거의 일치함을 알 수 있다
.
3.2 균일 입력 전력 채널 용량
서로 독립이고 동일한 분포에서의 채널에 대한 시뮬레이션 곡선은 만족할 만큼의 결과를 보여주 고 있고, 행렬상의 요소사이에 적은 상관관계를 나 타내고 있다. 아래 그림은 신호 대 잡음비를
20dB
로 고정하고 얻은 결과이다.그림 7. 여러 개의 수신기에 대한 균일 입력 전력 채널 용량의 누적 분포 함수
Figure 7. The cumulative distribution function of the UIPC capacity for different numbers of receivers.
<그림 7>에서 20dB의 신호 대 잡음비를 갖는 두
개의 송신기를 채택하였고, 수신기의 간격은1/4파
장이다. 수신 및 송신 안테나의 수를 늘리면 채널 용량도 증가한다. 송신기의 수보다 수신기의 수가 커질수록 로그함수적인 곡선을 보이는 데, 이는 채 널상의 평균잡음으로부터 신호 대 잡음비가 증가하기 때문이다
.
또한 더 많은 채널의 다이버시티 이득으로 인해 더 많은 수신 안테나를 사용할 때 용량의 변화가 훨씬 더 제한된다.
4. 결 론
본 연구에서는 늘어나는 모바일 광대역 수요의 엄청난 성장을 충족시키는 데 도움이 된
MIMO
기 술과 안테나 구성에 대하여 설명하였고, 주어진 간 격의 클러스터형 배열 안테나 소자들을 이용하여 다이버시티를 구현의 상대적 이점을 나타내었다.또한 스마트 안테나에서의 송수신기의 안테나 출 력 구조를 설명하고 스마트 안테나 시스템 및 평 면상의 대용량
MIMO
기술에 대한 시뮬레이션과 측정된 결과를 제시하였다. SISO와 MIMO구조를 비 교하고 평면형 대규모MIMO에서의 안테나 배열을
가정하여 전계 패턴과 안테나 이득을 구하였고, 또 한 신호 대 잡음비에 따른MIMO채널의 용량을 누
적 분포 함수로 분석하였다. 송신기의 수가 고정일 때, 수신기의 수를 변화 시켜 채널 용량의 변화에 대하여 분석하였다. 섹터 기반 용량 제한과 스마트 안테나의 클러스터 이득을 모두 고려하면 향후 스 마트 안테나 및MIMO 무선 네트워크 배포에 대한
여러 가지 고려해야 할 문제들과 해결해야할 과제 들이 있는 데, 여기서는MIMO
시스템 및 스마트 안테나를 위한 개발 플랫폼을 제시하였고, 이러한 기술을 통해 수신기에서 신호 대 잡음비를 개선하 고 모바일 무선 시스템의 용량을 증가시킬 수 있 는 방법을 제시하였다. MIMO 및 능동 안테나 및 배열 안테나 구조의 다양한 스마트 안테나의 개발 과 설치 및 운영 특성에 대해 향후 고려해야 할 과 제이다.References
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스마트 안테나 시스템의 설계와 성능 연구
최재연
남서울대학교 정보통신공학과 교수
요 약
늘어나는 모바일 광대역 수요의 엄청난 성장을 충 족시키는 데 도움이 된 MIMO 기술과 안테나 구성에 대하여 분석하고, 주어진 간격의 클러스터형 배열 안 테나 소자들을 이용하여 다이버시티를 구현하여 방사 패턴과 이득을 구한다. 스마트 안테나에서의 송수신기 의 안테나 출력 구조를 설명하고 스마트 안테나 시스 템 및 평면상의 대용량 MIMO 기술에 대한 시뮬레이 션과 측정된 결과를 제시한다. SISO와 MIMO구조를 비 교하고 평면형 대규모 MIMO에서의 안테나 배열을 가
정하여 전계 패턴과 안테나 이득을 구하였고, 또한 신 호 대 잡음비에 따른 MIMO채널의 용량을 누적 분포 함수로 분석하였다. 송신기의 수가 고정일 때, 수신기 의 수를 변화 시켜 채널 용량의 변화에 대하여 분석 하였다. MIMO 시스템 및 스마트 안테나를 위한 개발 플랫폼을 제시하였고, 이러한 기술을 통해 수신기에서 신호 대 잡음비를 개선하고 모바일 무선 시스템의 용 량을 증가시킬 수 있는 방법을 제시하였다.
Jae-Yeon Choi received the B.S., M.S., and Ph.D.
degrees in electronic communication engineering from Hanyang University, Seoul Korea in 1985, 1987 and 1998, respectively. From 1987 to 1989, he was with Samsung Advanced Institute of Technology. From 1989 to 1992, he was with LG Information & Communication Research Center. Since 1996 he has been with Department of Information & Communication, Namseoul University, Korea, where he is now a professor.
E-mail address: [email protected]
