디지털 통신 Summary Note(1)

문서 내 토픽

1. 디지털 통신 신호처리

디지털 시스템은 아날로그 시스템에 비해서 손상된 신호를 복원하기 용이한 장점을 가진다. 디지털 회로는 아날로그 회로보다 왜곡 및 간섭에 의한 영향을 적게 받는다. 디지털 통신 시스템에는 다른 중요한 장점들도 존재한다. 디지털 회로는 아날로그 회로에 비해서 더 신뢰할 수 있고 낮은 비용으로 생산할 수 있다. 또한 디지털하드웨어는 아날로그 하드웨어보다 유연한 구현이 가능하다. 또한 신호가 영상, 음성, 데이터 등 종류에 관계없이 전송시 같은 비트 단위의 신호로 처리할 수 있다. 또한 디지털 신호는 원래의 신호로부터 암호화 등의 많은 신호처리 기법들이 개발되어 있어 보안성이 뛰어나다.
2. 신호의 분류

신호는 임의의 시간에서 그 값에 대한 불확실성이 전혀 없는 결정적 신호와 신호가 실제로 발생하여 확인하기 전까지 불확실성을 가지는 랜덤신호로 나눌 수 있다. 신호는 아래와 같은 조건을 만족하는 가 존재할 때 시간상 주기적이라고 한다. 아날로그 신호 x(t)는 시간에 대해 연속인 함수로써 즉 모든 시간 t에 대해 그 값이 정의된다. 이산신호는 이와는 달리 이산적인 시간에만 그 값이 존재하는 신호이다. 통신 시스템의 성능은 수신 신호의 에너지에 의존한다. 높은 에너지 신호는 낮은 에너지 신호보다 높은 신뢰도를 가지고 낮은 오류로 검출된다.
3. 스펙트럼 밀도

신호 스펙트럼 밀도는 주파수 영역에서 신호의 에너지와 파워의 분포를 나타낸다. 신호의 스펙트럼 밀도는 통신 시스 템에서 필터링와 관련하여 중요하다. 에너지 신호의 x(t) 의 에너지는 Parseval's theorem를 이용하면 주파수 영역에서 다음과 같이 연관 지을 수 있다. 파워 신호 x(t) 의 평균 파워 Px 는 아래와 같이 정의된다. 주기신호 의 파워 스펙트럼 밀도 함수 Gx(f) 는 0보다 큰 실수 우함수로 주파수 영역에서 χ(t) 의 파워의 분포를 나타내며 아래와 같이 정의된다.
4. Autocorrelation

Autocorrelation 은 어떤 함수가 원래의 함수와 자기 자신이 시간 지연된 새로운 함수와 얼마나 닮아있는가를 나타낸다. 실수 값을 가지는 에너지 신호 χ(t) 의 autocorrelation 함수 Rx(τ) 는 다음과 같이 정의된다. 실수 값을 가지는 autocorrealtion 함수는 다음과 같은 특성을 가진다. 파워 신호의 autocorrealtion함수는 에너지 신호와 유사한 다음과 같은 특징을 가진다.
5. 랜덤 신호

통신 시스템의 가장 중요한 목표는 정보를 이상적이지 않은 채널을 통해 전송 되어온 수신 신호를 왜곡없이 복원하는 것이다. 이러한 비이상적인 채널을 통과한 신호는 수신단에서 불규칙한 특성을 가진다. 랜덤변수는 특정 랜덤 사건과 실수간의 함수 관계를 나타내는 것이다. 랜덤프로세스는 랜덤변수의 집합으로써 X (A,t) 는 사건 A와 시간을 변수로 가지는 함수이다. 랜덤프로세스가 시간의 변화에 따른 통계적 특성이 전혀 변화하지 않는 경우, 즉 특정한 시간이 주어지면 그 시간에 무관하게 얻어진 랜덤변수의 확률밀도 함수가 동일하다고 해석할 수 있다. 이러한 경우에 이 랜덤프로세스가 Strict sense stationary (SSS) 라고 한다.
6. 선형시스템을 통한 신호전송

임펄스 응답은 LTI 시스템을 설명하는데 매우 중요한 개념이다. LTI 시스템의 입력으로 단위 임펄스 함수를 입력 하였을 때 시스템의 출력을 임펄스 응답이라 한다. 임펄스 응답의 Fourier 변환인 H(f) 는 주파수 응답이라 불리며 입력신호의 크기에 영향을 주는 magnitude response와 위상에 영향을 주는 phase response 구성되는 복소 형태로 표현될 수 있다. 이상적인 전송선로란 수신신호가 송신신호와 비교하여 단순히 scaling 되거나 시간지연만 발생한다고 고려한다.
7. 대역폭

Base-band 신호란 신호의 스펙트럼이 직류영역에서부터 수 GHz내의 스펙트럼의 분포를 가지는 신호를 말한다. 대역폭은 제한적인 자원이다. 다수의 사용자와 여러 통신시스템들이 base-band 신호를 사용할 경우 충돌이 생기며 상호간에는 서로 잡음으로 동작하게 된다. 이처럼 원거리 무선통신과 다수의 통신시스템의 사용을 위해 pass-band로 신호로 modulation하는 과정이 추가된다.
8. Formatting and Base band modulation

형식화는 다양한 형태를 가지는 source 정보를 디지털 통신의 구현의 필수적은 binary 정보로 변환하는 과정이다. 또한 base-band modulation은 형식화된 정보를 실제로 전 송이 가능한 전기적인 신호로 바꾸는 필수적인 단계이다. 샘플링과 양자화의 과정을 거쳐 디지털 신호로 변환되 게 된다. 샘플링 이론의 주된 요지는 샘플링 과정을 거친 PAM 파형이 원래의 아날로그 신호로 정확히 복원되기 위한 조건을 말하고 있다. 양자화 과정에서 생기는 잡음와 신호의 파워비는 양자화 과정에서 샘플 값들을 모두 몇 단계로 구분하는가에만 의 존한다. Base-band transmission이란 binary stream을 base-band channel을 통하여 전송하는 것을 의미하며 이를 위해서는 binary stream을 물리적인 전기신호로 변환하는 과정이 필요하다.
9. M-ary Pulse modulation waveforms

M-ary pulse modulation에는 pulse의 크기, 위상, 폭을 조정함으로써 PAM, PAM, PDM이라 부르는 3가지 방법이 있다. 주로 PAM이 많이 이용되며 M개의 사용 가능한 pulse 의 크기 level을 M개의 심볼 값들에 할당하게 된다. 이러한 개념에서 볼 때 앞에서 설명한 PCM waveform은 M=2인 특수한 경우의 M-ary pulse modulation waveform이라 할 수 있다. Multilevel modulation의 경우가 같은 data를 전송함에 있어서 좀 더 좁은 bandwidth를 차지하게 된다. 하지만 이러한 장점뿐 아니라 단점도 가지고 있다. 이는 송수신부에서 binary data로 변 환해야하는 추가적인 처리가 필요하며 이뿐 아니라 더 중요한 것은 noise에 약한 특징을 가진다는 것이다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 디지털 통신 신호처리

디지털 통신 신호처리는 디지털 통신 시스템에서 매우 중요한 역할을 합니다. 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하고, 이를 효과적으로 처리하여 정확한 정보 전달을 가능하게 합니다. 이를 위해 다양한 신호처리 기법들이 사용되는데, 이는 잡음 제거, 신호 복원, 데이터 압축 등 다양한 목적으로 활용됩니다. 특히 최근 들어 AI 기술의 발전으로 인해 신호처리 분야에서도 많은 혁신이 이루어지고 있습니다. 딥러닝 기반의 신호 처리 기법들이 개발되어 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 이를 통해 더욱 효율적이고 정확한 디지털 통신 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대됩니다.
2. 신호의 분류

신호의 분류는 신호처리 분야에서 매우 중요한 개념입니다. 신호를 적절히 분류하고 이해하는 것은 효과적인 신호 처리를 위한 필수적인 기반이 됩니다. 신호는 크게 연속 신호와 이산 신호로 구분되며, 이들은 다시 결정론적 신호와 확률론적 신호로 나뉩니다. 또한 신호는 주기성, 에너지, 전력 등의 특성에 따라 다양하게 분류될 수 있습니다. 이러한 신호 분류 기준은 신호 처리 기법의 선택, 분석 방법의 결정 등에 중요한 영향을 미칩니다. 따라서 신호 분류에 대한 깊이 있는 이해가 필요하며, 이를 바탕으로 다양한 신호 처리 기술을 효과적으로 활용할 수 있을 것입니다.
3. 스펙트럼 밀도

스펙트럼 밀도는 신호의 주파수 특성을 나타내는 중요한 개념입니다. 스펙트럼 밀도 함수를 통해 신호의 주파수 성분 분포를 파악할 수 있으며, 이는 신호 분석, 필터링, 변조 등 다양한 신호처리 기법에 활용됩니다. 특히 랜덤 신호의 경우 스펙트럼 밀도 함수가 매우 중요한데, 이를 통해 신호의 주파수 특성을 이해하고 적절한 처리 방법을 선택할 수 있습니다. 또한 스펙트럼 밀도는 통신 시스템의 대역폭 설계, 잡음 분석 등에도 활용되어 시스템 성능 향상에 기여합니다. 따라서 스펙트럼 밀도에 대한 깊이 있는 이해와 활용은 디지털 통신 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다.
4. Autocorrelation

Autocorrelation은 신호 처리 분야에서 매우 중요한 개념입니다. Autocorrelation 함수는 신호 자체의 상관관계를 나타내는 지표로, 신호의 주기성, 상관성, 잡음 특성 등을 파악하는 데 활용됩니다. 특히 랜덤 신호의 경우 Autocorrelation 함수 분석을 통해 신호의 통계적 특성을 이해할 수 있습니다. 이는 신호 검출, 추정, 예측 등 다양한 신호처리 기법에 활용되며, 통신 시스템의 성능 향상에 기여합니다. 또한 Autocorrelation은 스펙트럼 분석, 시계열 분석 등 다른 신호처리 기법과 연계되어 활용되기도 합니다. 따라서 Autocorrelation에 대한 깊이 있는 이해와 활용은 디지털 통신 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다.
5. 랜덤 신호

랜덤 신호는 디지털 통신 시스템에서 매우 중요한 역할을 합니다. 실제 통신 환경에서는 다양한 잡음과 간섭 신호가 존재하기 때문에, 이를 효과적으로 처리하기 위해 랜덤 신호 모델링이 필요합니다. 랜덤 신호의 통계적 특성을 이해하고 분석하는 것은 신호 검출, 추정, 예측 등 다양한 신호처리 기법의 기반이 됩니다. 또한 랜덤 신호 처리 기술은 통신 시스템의 성능 향상에 크게 기여합니다. 최근에는 AI 기술의 발전으로 인해 랜덤 신호 처리에서도 많은 혁신이 이루어지고 있습니다. 딥러닝 기반의 기법들이 개발되어 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 따라서 랜덤 신호에 대한 깊이 있는 이해와 함께 AI 기술의 활용은 디지털 통신 분야에서 매우 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
6. 선형시스템을 통한 신호전송

선형시스템을 통한 신호 전송은 디지털 통신 분야에서 매우 중요한 개념입니다. 선형시스템은 입력 신호와 출력 신호 간의 관계가 선형적으로 표현되는 시스템을 의미하며, 이러한 선형성은 신호 처리 및 분석에 많은 장점을 제공합니다. 선형시스템에서는 입력 신호의 주파수 특성이 출력 신호에 그대로 반영되므로, 주파수 영역에서의 신호 처리가 용이합니다. 또한 선형 시스템의 특성을 활용하여 다양한 신호 처리 기법, 예를 들어 필터링, 변조, 복조 등을 효과적으로 구현할 수 있습니다. 이를 통해 보다 효율적이고 정확한 신호 전송이 가능해집니다. 따라서 선형시스템에 대한 깊이 있는 이해와 활용은 디지털 통신 분야에서 매우 중요한 역할을 합니다.
7. 대역폭

대역폭은 디지털 통신 시스템에서 매우 중요한 개념입니다. 대역폭은 신호가 전송되는 주파수 범위를 나타내며, 이는 통신 시스템의 성능과 효율에 직접적인 영향을 미칩니다. 적절한 대역폭 설계는 통신 채널의 용량 극대화, 잡음 및 간섭 최소화, 데이터 전송률 향상 등에 기여합니다. 또한 대역폭은 변조 기법, 채널 코딩, 다중 접속 기술 등 다양한 통신 기술과 밀접하게 연관되어 있습니다. 최근에는 5G, 6G 등 차세대 통신 기술의 발전으로 인해 대역폭 활용의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 따라서 대역폭에 대한 깊이 있는 이해와 효율적인 활용은 디지털 통신 분야에서 매우 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
8. Formatting and Base band modulation

Formatting and Base band modulation은 디지털 통신 시스템에서 매우 중요한 역할을 합니다. Formatting은 디지털 데이터를 전송 가능한 형태로 변환하는 과정으로, 이를 통해 데이터의 무결성과 효율성을 높일 수 있습니다. 한편 Base band modulation은 디지털 데이터를 직접 반송파에 실어 전송하는 방식으로, 이는 주파수 효율성이 높고 구현이 비교적 간단합니다. 이러한 Formatting과 Base band modulation 기술은 다양한 디지털 통신 시스템에 적용되어 왔으며, 최근 들어 5G, 6G 등 차세대 통신 기술의 발전과 함께 더욱 중요해지고 있습니다. 특히 AI 기술의 발전으로 인해 Formatting과 Base band modulation 분야에서도 많은 혁신이 이루어지고 있습니다. 따라서 이 분야에 대한 깊이 있는 이해와 기술 발전은 디지털 통신 분야에서 매우 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
9. M-ary Pulse modulation waveforms

M-ary Pulse modulation waveforms은 디지털 통신 시스템에서 매우 중요한 역할을 합니다. M-ary Pulse modulation은 디지털 데이터를 펄스 신호로 변환하여 전송하는 방식으로, 이를 통해 주파수 효율성과 전송 속도를 높일 수 있습니다. 다양한 M-ary Pulse modulation 기법들이 개발되어 왔으며, 각각의 기법들은 서로 다른 특성과 장단점을 가지고 있습니다. 따라서 통신 환경과 요구사항에 따라 적절한 M-ary Pulse modulation 기법을 선택하는 것이 중요합니다. 또한 최근 들어 AI 기술의 발전으로 인해 M-ary Pulse modulation 분야에서도 많은 혁신이 이루어지고 있습니다. 딥러닝 기반의 기법들이 개발되어 기존 방식보다 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 따라서 M-ary Pulse modulation waveforms에 대한 깊이 있는 이해와 함께 AI 기술의 활용은 디지털 통신 분야에서 매우 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

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