통신실험 프로젝트전자공학도의 윤리 강령 (IEEE Code of Ethics)(출처: http://www.ieee.org)나는 전자공학도로서, 전자공학이 전 세계 인류의 삶에 끼치는 심대한 영향을 인식하여 우리의 직업, 동료와 사회에 대한 나의 의무를 짐에 있어 최고의 윤리적, 전문적 행위를 수행할 것을 다짐하면서, 다음에 동의한다.1. 공중의 안전, 건강 복리에 대한 책임: 공중의 안전, 건강, 복리에 부합하는 결정을 할 책임을 질 것이며, 공중 또는 환경을 위협할 수 있는 요인을 신속히 공개한다.2. 지위 남용 배제: 실존하거나 예기되는 이해 상충을 가능한 한 피하며, 실제로 이해가 상충할 때에는 이를 이해 관련 당사자에게 알린다. (이해 상충: conflicts of interest, 공적인 지위를 사적 이익에 남용할 가능성)3. 정직성: 청구 또는 견적을 함에 있어 입수 가능한 자료에 근거하여 정직하고 현실적으로 한다.4. 뇌물 수수 금지: 어떠한 형태의 뇌물도 거절한다.5. 기술의 영향력 이해: 기술과 기술의 적절한 응용 및 잠재적 영향에 대한 이해를 높인다.6. 자기계발 및 책무성: 기술적 능력을 유지, 증진하며, 훈련 또는 경험을 통하여 자격이 있는 경우이거나 관련 한계를 전부 밝힌 뒤에만 타인을 위한 기술 업무를 수행한다.7. 엔지니어로서의 자세: 기술상의 업무에 대한 솔직한 비평을 구하고, 수용하고, 제공하며, 오류를 인정하고 수정하며, 타인의 기여를 적절히 인정한다.8. 차별 안하기: 인종, 종교, 성별, 장애, 연령, 출신국 등의 요인에 관계없이 모든 사람을 공평하게 대한다.9. 도덕성: 허위 또는 악의적인 행위로 타인, 타인의 재산, 명예, 또는 취업에 해를 끼치지 않는다.10. 동료애: 동료와 협력자가 전문분야에서 발전하도록 도우며, 이 윤리 헌장을 준수하도록 지원한다.위 IEEE 윤리헌장 정신에 입각하여 report를 작성하였음을 서약합니다.학 부: 전자공학과제출일: 2017-12-12과목명: 통신실험교수명:조 :학 번:성 명:실험 프이며 따라서 상관기의 출력 z(T) 또한Gaussian random variable이 된다. 따라서 기준 신호를 이용한 판정은 다음 그림과같이 수행할 수 있다.FadingFading서로 독립적인 크기와 위상을 갖는 신호들간의 상호작용으로 인하여 위치나 시간, 환경에 따라 서로 다른 왜곡을 경험하게 된다. 이러한 현상을 페이딩이라고 한다.Large scale fadingpath loss, shadowing 등과 같이 송수신기 사이의 거리 또는 빌딩, 산 등과 상대적으로 큰 물체에 의한 신호의 차단으로 인하여 발생하며 상당한 거리 또는 시간을 두고 일정한 채널특성을 유지하는 페이딩 현상이 large scale fadingSmall scale fading송수신기 사이의 거리에는 별로 영향을 받지 않으며 주로 송수신기 주변에 위치한 다수의 산란체들에 의해 발생하여 아주 짧은 거리 또는 시간 동안에 그 특성의 변화를 심하게 일으키는 페이딩 현상을 small scale 페이딩이라고 한다.Path loss (Long-distance path loss model)여기서, 람다는 신호의 파장을 나타낸다. 거리가 do보다 큰 경우에는 거리 do에 대한 long-distance path loss model을 사용하여 다음과 같이 표현할 수 있다.Path loss는 전파가 어느 특정한 매질을 통과할 때 나타나는 신호 감쇄를 말한다. 신호 감쇄는 전파가 도달한 거리에 따라 항상 일정하게 나타나고 거리의 변화에 의해서만 전파의 변화가 나타나므로 실제 다른 채널요소들보다 변화의 정도가 빠르지 않다. 이상적인 경우에는 공기 중을 통과한다고 가정할 수도 있지만, 일반적으로는 거리에 따라 지수적으로 감소하는 모델을 사용하여 나타내게 된다. 이때 사용되는 path loss exponent는 지형지물의 모양이나 전체 지형에서의 환경 즉 나무, 건물과 같은 장애물의 분포정도에 의해 다양한 형태로 정의하고 있다. 무선통신 환경에 의해 path loss exponent n이 정의될 경우, 송신기와 가링할 수 있다. 이 경우, 확률적인 페이딩을 Rayleigh fading이라고 한다.이 경우, 복소 채널 계수의 크기는 Rayleigh 분포를 가지며, 위상은 0~ 2pi 에서 균일분포를 갖는다. Rayleigh fading은 채널의 실효값(RMS value: root mean square value) 오메가와 평균전력 오메가제곱 에 대한 확률 밀도 함수로 다음과 같이 표현할 수 있다. 각각 Rayleigh 확률 밀도 함수의 표준편차와 분산이기도 하다.Rician fading무선 통신 채널의 LOS가 확보되는 경우, small scale fading은 Rician fading으로 모델링된다. 신호의 실효값 오메가 시평균 전력 오메가제곱, 주요 신호의 최대 peak 값 A와 0차 Bessel 함수의 첫 번째 종류를 변형한 함수인 I0에 대한 Rician distribution은 다음과 같은 식으로 표현할 수 있다실험 과정 및 실험 결과1. BPSK와 QPSK에서 사용되는 심볼을 각각 복소평면 상에 나타내어라.- 입력 비트는 0또는 1의 값을 가지는 랜덤변수 10000개를 사용하라.0,1의 랜덤변수를 100개씩 만들어서 비트값을 1,-1로 만들어줬습니다. 그리고 BPSK 심볼을 나타낸 평면에는 바로 그래프에 그려주었습니다. QPSK의 홀수 번째 비트는 idata로, 짝수번째 비트는 qtada로 idata와 qdata가 위상차가pi /2가 나도록 변조시켜 그래프를 통해서 나타내었습니다.2. BPSK와 QPSK의 변조신호를 나타내어라.먼저 앞서 나타낸 100개(data=randi([0 1], 1, 100)에서 100을 10000으로 하면 10000개로 됨)의 신호를 비트값을 1,-1로 바꿔준 뒤 주기 1, 샘플링 값이 100인 코사인파를 만들고 100개의 랜덤한 입력비트에 신호 성분을 더하기 위해서 샘플링만큼 비트 1을 1, 비트 0을 -1로 반복시켜 주어 사각파 형태의 신호를 만들어주었다. 이러한 사각파에 코사인을곱해서 BPSK변조신호를 만들어 주었다. BPSK 변를 직접적으로 만들지 않고 간접적으로 만들어서 (H(S)->h(t)) 사각파의 transfer function이 sinc function인 것을 이용하여 입력신호와 sinc function을 컨볼류션 해서 적분기(저역통과필터)를 통과시키는 시스템으로 적분값을 구했다.적분 계산값을 샘플의 값을 합쳐서 개수만큼 나누어 평균를 구해주었다. 그리고, 각각 비트를 평균값을 이용하여서 평균값 약 0에서(앞에서 입력 신호의 사각파를 1, -1로 했다) 클 때를 1, 작을 때를 0으로 판별하였고, q데이터값은 ?처리를 해서 판정해주었다.C. 수신된 신호를 복소평면에 표현하라.1) B, 2)의 과정을 통해 얻은 결과를 이용하여 수신된 심볼을 x+y*i의 형태로 구한다. 여기서 x는 i data로부터, y는 q data로부터 얻을 수 있다.2) q data의 값을 imaginary 축으로 표현한다.(각 값에 허수 i를 곱함)3) 그림을 plot하여 수신된 심볼의 복소평면 상의 위치를 확인하라.BPSK에서 나온 데이터값이 1,0으로 나왔으므로 다시 1, -1로 비트값을 변경해주고 그래프를 통해서 나타내주었고, QPSK도 마찬가지로 idata, qdata의 값을 1,-1로 비트값을 변경해주고 qdata값은 복소수의 허수로 표현하기 위해 I를 곱하여 주어서 두 두값을 더하여 주어 그래프로 표현하였다.처음에 나온 복소평면의 그래프와 변조와 복조 과정을 통해서 나온 그래프가 일치하므로 정상적으로 설계가 되었음을 알 수 있다.복조된 데이터와 원 데이터를 확인하기 위해 bpsk는 데이터를 그대로 빼주고, qpsk는 idata와 qtada를 빼주어 확인했을 때, 에러가 생긴 것이 없이 출력되었음을 확인할 수 있었다.4. 중심 주파수가 500MHz이고 기지국과 사용자와의 거리가 100~1000m 사이인 경우 거리에 따른 Path loss를 구하라. (d _{0}=10m, path-loss exponent=4)-(1) -(2)path loss는 특정한 매질을 통과 할 때 나타나는 신호 감쇄를 말 실수부를 위하여 -1 ~ 1 사이의 Uniform distribution을 갖는 독립적인 12개의 랜덤변수를 생성하라.2) 12개의 랜덤변수를 합하여 새로운 하나의 실수 값으로 나타내어라.3) 복소수의 허수부를 위하여 1), 2) 과정을 반복하여 하나의 실수 값으로 나타내어라.4) 2), 3)에서 얻은 실수부와 허수부를 결합하여 하나의 복소수를 구성하여라.5) 1), 2), 3), 4)의 과정을 반복하여10 ^{4}개의 복소수를 생성하여라.6) 5) 과정에서 생성된 복소수의 실수부, 허수부, 복소수의 절대 값들 각각의 확률 밀도 함수를 그리시오.Uniform distribution들을 많을 개수를 합하거나 평균을 하게되면 Gaussian distribution을 얻게된다. 실수의 확률밀도 함수와 허수 확률밀도 함수가 평균이 0인 Gaussian distribution 분포를 따르는 것을 확인 할 수 있다. (주어진 조건은 10000개를 해야 하는데 10000개로하면 실행시간이 너무 오래 걸려서 1000개를 사용. 만약에 10000개로하게되면 확률밀도함수가 더 부드럽게 나타남) 복소수의 절대값의 확률밀도 함수는 log- normal distribution으로 나타나는 것을 확인 할 수 있다.7) 5)의 과정에서 생성한 복소수를 거리 1m 마다에 해당되는 Rayleigh fading 계수라고 할 경우, 거리에 따른 크기를 그림으로 나타내어라.(Rayleigh fading dB로 계산하여 나타낼 것)독립적으로 평균 0, 분산이 1인 complex gaussian 랜덤변수는 X, Y가 독립적일 때 E[X+Y]=E[X]+E[Y}, Var[X+Y]=Var[X]+Var{Y}를 만족하는 것을 이용해서 분산이 1/2, 평균이 0인 허수, 실수를 통해 구현했다. 7)번과 8)번을 구현하면 path loss와 달리 거리에 따라 신호감쇄가 일정하지 않고 랜덤한 신호로 거리에 따라 신호감쇄가 되기도 하고 신호가 덜 감쇄 되기도 한다.8) 상기 과정과는 독립적으로 평균 0, 분산이 된다.
