디지털 통신 프로젝트2

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a)와 b) 그래프를 보면 SNR에 따른 채널인코딩 없이 송신한 신호와 채널코딩을 하고 비터비 디코더로 디코딩한 신호의 BER차이를 볼 수 있다. 편의상 w/o 채널코딩 신호 그래프는 a라고 하고 채널코딩을 한 그래프는 b라고 하겠다. 우선 a,b그래프 둘 다 SNR이 증가함에 따라 BER이 낮아짐을 볼 수 있다. 이것은 신호의 세기가 노이즈에 비해 세기 때문에 직관적으로도 SNR이 높아질수록 송신한 신호들이 수신자에게 잘 전달이 될 거라고 추측이 가능하다.
BER이 10^-2일때를 보면 코딩되었을 때와 코딩이 안되었을 때의 차이, 약 5dB정도가 coding gain이라고 할 수 있다. 이 그래프를 통해 SNR이 0dB이상일 때 데이터들은 convolutional coding 통해 전송되면 확실히 시스템 performance가 좋아진다는 것을 알 수 있다. 우리가 코딩을 이용해서 shannon's limits인 -1.6dB까지 를 줄일 수 있으며 가 10^-2일 때 10dB정도 여유가 있다는 것을 볼 수 있다. convolution coding이 uncoded 신호에 비해 같은 SNR이라면 더 낮은 BER로 송신할 수 있고 같은 BER에서 더 적은 에너지로 송신할 수 있다는 장점이 있다. 대신에 BW를 더 많이 쓴다는 tradeoff가 있다.
주어진 channel은 t=2일 때까지 fading이 발생하는데 따라서 =1/ 이고 =1/에 비해 작다. 따라서 Time selective fading 채널이다.

<중 략>

fading channel이란 신호가 전송되면서 시간이나 거리의 변화에 따라 수신 신호의 세기 및 위상이 변하는데 이러한 변화를 fading이라고 한다. 흔히 대도시에서 송신신호가 건물들에 부딪히면서 세기 및 위상도 변하고 건물에 부딪혔느냐 바로 왔느냐에 따라 time delay도 발생하기도 한다. fading의 종류에는 크게 대규모 fading, 소규모 fading이 있으며 소규모 fading에는 multi path에 의한 time delay 확산 량에 따라 확산량이 크면 frequency selective fading이라고 하고 확산량이 적으면 frequency flat fading이라고 한다.

참고 자료

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