송신 다이버시티 시스템에서의 반송파 주파수 오차 추정
Carrier Frequency Estimation for Transmissions with Antenna Diversity
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초록
본 논문은 송신 다이버시티 시스템에서의 주파수 오차 추정 문제를 다룬다. 채널 및 주파수 오차의 동시 ML (Joint Maximum Likelihood) 추정이 유도되고 주기적인(periodic) 훈련 신호를 도입하여 ML 주파수 오차 추정기의 구현을 간단히 함과 동시에 추정기의 MSE(Mean Square Error)를 최소화 하는 시-공간(space-time) 훈련 신호(training sequence)를 설계한다. 통계적인 성능분석 결과에 의하여 주파수 추정기는 거의 치우침이없고(unbiased) 그 성능은 CRB(Cramer-Rao Bound)에 근접함을 보이고 이를 모의 실험 결과를 통해 확인한다. 또한 컴퓨터 모의 실험 결과는 이동 통신 환경에 있어 최적의 훈련 신호를 사용하였을 경우의 ML 주파수 오차 추정기가 임의의(arbitrary) 훈련 신호를 사용한 추정기보다 성능이 나음을 보인다.
Abstract
This paper deals with carrier frequency estimation for transmissions with antenna diversity. A joint maximum likelihood estimates (MLEs) of channel and frequency offset are derived and periodic space-time training sequences that can simplify the implementation of the ML frequency estimate, while minimizing the mean square error (MSE) of the estimate are designed. Statistical analysis indicates that the MLE is unbiased and almost achieves the Cramer-Rao bound (CRB). Simulation shows that MLE with optimal training sequences is preferable to one with arbitrary training sequences in mobile communications.