유·무인 복합무기체계를 위한 다중안테나 수신단 무선통신기술 고찰

연구 배경

우크라이나 전쟁과 이스라엘 중동분쟁이 동시 전개되는 다중분쟁 국면에서 글로벌 불안정성이 지속적으로 고조되고 있으며, 이에 따라 전 세계적으로 극단적인 자국 실리주의가 팽배해지는 국제적 환경이 형성되고 있습니다. 또한, 국가 전략적 차원에서 주요성이 커진 우주·사이버·AI 등 신기술에 대한 안보 주도권 경쟁이 격화되고 있으며, 특히, 무인기 및 유·무인함정(잠수함) 등 자율유·무인체계 전력화가 주목받고 있습니다. 실제 전장에서 유·무인 복합무기체계 활약에 따라 중요성이 커지고 있으며, 복합무기체계의 세밀한 제어 및 작전성능 향상을 위해 무선통신기술의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. 더불어, 유·무인 복합무기체계에 다중안테나(MIMO) 무선통신기법을 적용함에 따라 수신단에서의 무선통신기술의 복잡도가 급격하게 증가하고 있으며, 수신단에서 다중안테나 무선통신기술에 대한 적극적이고 상세한 분석 및 고찰이 필요하게 되었습니다.

위 그림 1같이 다중안테나를 적용하면 3가지 큰 이득을 가지게 됩니다. 첫 번째는 여러 개의 안테나(Array Antenna)를 사용하여 빔 포밍(Beamforming) 기법을 활용하여 보내고자 하는 곳에 더 많은 전파 빔을 형성하여 효율적으로 무선통신자원을 배분할 수 있는 이점이 생깁니다. 두 번째는 여러 개의 안테나에 같은 데이터를 송신하여 무선통신링크의 강건성(Link Robustness)을 높일 수 있다는 장점을 가질 수 있고 여러 가지 다양한(Diversity) 무선통신 채널경로(Channel path)를 거친 송신 신호가 수신단에 들어오므로 수신단에서 송신신호를 검출 시 보다 높은 확률로 송신 신호를 검출할 수 있습니다. 마지막으로 공간다중(Spatial Multiplexing, SM) 기법으로 현재 가장 중요한 다중안테나 잠점으로 각각의 안테나에 다른 신호를 송신하여 안테나 송신출력이나 추가적인 물리적 자원 배분 없이 무선통신 능력(Capacity)을 확대(Increasing Data Rates)할 수 있습니다. 이에 따라 이후 무선통신 데이터률(Data rates) 확보가 가능한 공간다중 기법을 중점으로 하여 다중안테나(MIMO) 수신단 검출 기법에 대해 설명을 하겠습니다.

또한, 공간다중(SM) 다중안테나(MIMO) 기법은 아래 그림 2와 같이 3가지 사용방식(Application)으로 이용이 되며 크게 개념적으로 시스템을 설명 하고자 합니다. 첫 번째 방식은 점 대 점 통신(Point to point communication) 방식으로 상용 무선통신에서 사용되는 백홀(Backhaul)로 사용되는 것이 대표적인 사례로 상용 무선통신에서 기지국의 변두리(Edge)에서 기지국 커버 범위(Coverage range)를 늘리기 위해서 사용됩니다. 두 번째는 업 링크(Up-link) 시스템으로 상용 기지국에 여러 명의 사용자(User)가 접속하는 방식의 시스템이 있습니다. 세 번째는 다운 링크(Down-link) 시스템으로 방송 시스템(Broadcasting system)이 대표적인 사용방법입니다. 이후 설명의 단순함을 위해서 첫 번째 점 대 점 무선통신방식에 대한 수신단 검출기법(Detection)에 대해서 분석하겠습니다.

공간다중 다중안테나(SM MIMO) 수신단 검출기법 고찰

기본적으로 무선통신에서 공간다중화 다중 안테나 각각에 독립적인 신호를 송신하는 경우, 신호 수신 시 다른 안테나에서 오는 간섭 신호를 제거하는 데 어려움이 발생합니다. 유·무인 복합무기체계의 좀 더 세밀한 제어와 관리를 위해서 더 많은 안테나를 사용할수록 수신단의 연산 복잡도는 지수적으로 증가하게 됩니다. 따라서 효과적으로 다른 안테나에서 오는 간섭 신호를 제거하는 것이 공간다중화 다중 안테나 수신단 검출 기술의 핵심이 되고 있으며, 유무인 복합 무기체계가 더욱더 진화할수록 문제는 더욱더 심각해질 것입니다. 그림 3은 점 대 점 무선통신방식에서 공간다중 다중안테나 시스템을 사용 시 안테나 숫자가 많아지면 많아질수록 다른 수신 안테나에 얼마나 많은 간섭을 줄 수 있는지를 확인할 수 있습니다. 각각의 송신 안테나 마다 다른 데이터가 송신되면 수신단의 안테나는 자기에게 맞는 안테나의 송신 신호만 받아야 합니다. 그렇게 되면 송신안테나가 추가될수록 다른 안테나에 다른 신호, 즉 채널내 간섭(Inter-channel interferences)이 증가하게 됩니다. 거기에 무선통신 시스템과 무선채널 및 시스템에서 오는 잡음(Noise)까지 추가되어 검출의 복잡도는 더욱더 심각해 집니다. 그럼 이런 채널내 간섭 현상 및 잡음을 제거하기 위해서 어떤 수신 기법들이 연구되고 적용되고 있는지 살펴보겠습니다.

기본적으로 무선통신 수신단에서 Maximum likelihood (ML) 검출 기법은 최적(Optimal)의 검출 성능을 제공하지만, 안테나 수가 증가할수록 연산 복잡도가 급격하게 증가하는 문제점이 있습니다. 예를 들어 그림 4처럼 4 PAM(Pulse Amplitude Modulation)에서 을 수신 했을 때 4개의 기본 수신점(심볼)과 수신한 유클리디언 거리(Euclidean distance, ED)를 계산했을 때 가장 작은 거리를 가지는 10(적색)심볼을 선정하는 것이 최적 검출기법이 됩니다. 하지만 이렇게 되면 고성능 변조기법을 사용하고 안테나가 많아 질수록 거리를 계산하는 계산량이 지수적으로 증가하게 됩니다. 따라서 성능은 높이고 연산 계산량의 복잡도를 낮추는 많은 기법들이 제안되었습니다.

이에 따라 ML기법에 대해 근사적 최적(Sub-optimal) 기법들이 많은 연구가 이루어져 왔으며, 이들 기법들은 크게 선형(linear) 및 비선형(non-linear) 기법으로 분류할 수 있습니다. 선형 기법의 대표적인 예로는 Matched filter (MF), Zero-forcing (ZF) 그리고 minimum mean-square-error (MMSE) 등이 있으며, 연산 복잡도는 매우 낮지만 검출 성능이 ML 기법에 비해 현저하게 차이가 큽니다. 기본적으로 그림 5처럼 수신 신호 y에 대해서 필터 W를 단순히 곱하여 수신신호 를 검출하는 기법으로 기법에 따라 필터 종류가 다르며, 사용 필터의 성능에 따라서 많은 오류들의 포함할 수 있어 성능이 열화되는 것이 특징입니다.

따라서, 선형기법의 경우, 추가적인 검출성능 향상을 위해 수신 신호 검출 순서를 높은 신호 대 잡음 및 간섭비(Signal-to-noise-plus- interference ratio, SNIR) 기준에 따라 반복적으로 수행하는 순차적 간섭제거(Successive interference cancellation, SIC) 기법과 수신 신호의 평균과 분산을 추정하는 기법을 기반으로 복잡도를 낮추기 위해 한 번에 신호 검출을 수행하는 병렬간섭제거(Parallel interference cancellation, PIC) 기법이 추가로 연구되어 왔습니다. 특히, 다수 공간다중 다중안테나 시스템에서 사용되는 선형 검출 기법 중 하나로, Iterative soft minimum-mean-squared-error parallel interference cancellation (ISMMSE-PIC)가 대표적입니다.

비선형기법(Non-linear)의 경우는 tree search (sphere decoding 등) 기법들이 대표적으로 연구되어 왔으며, 이 기법의 경우 수신필터를 바로 곱하는 선형 기법에 비해 유클리디언 거리를 실제 계산하는 기법으로 검출 연산 복잡도는 높지만, 검출 성능 측면에서는 더 우수한 성능을 보입니다. 그림 6과 같이 심볼을 구하기 위해서 채널(Channel)을 QR decomposition 하여 Tree search 문제로 변환하는 형상을 보여주고 있습니다.

특히, Sphere decoding은 ML 기법과는 달리 모든 가능한 심벌들에 대해 추정 심벌과 송신 심벌들 사이의 거리를 계산하지 않고, 일정 반경(Radius) 내에 들어오는 심벌들만 거리 계산을 수행합니다. 따라서 구의 반경(radius)에 따라 검출 성능과 연산 복잡도가 달라지는 특성을 가지고 있으며. 구의 반경이 크면 검출 성능이 향상될 수 있지만 연산 복잡도 또한 증가합니다. 반대로, 구의 반경이 작으면 연산 복잡도는 감소하지만 검출 성능이 떨어지는 특성이 있습니다. 이러한 특성 때문에, Sphere decoding 기법에서는 연산 복잡도와 성능 간의 균형을 맞추는 것이 중요하며, 신호 대 잡음비(signal- to-noise ratio, SNR)에 따라 연산 복잡도가 달라지게 됩니다.

이렇게 다중공간(SM) 다중안테나(MIMO)에 사용되어 채널간섭 및 잡음을 제거하기 위해서 수신단 검출 분야에서 어떤 연구가 진행되고 어떤 수신 기법들이 연구되고 적용되고 있는지 살펴보겠습니다. 그림 7은 수신단에서 사용되는 전체적인 검출 기법들을 최적과 근사로 구분하고, 근사 기법들은 선형과 비선형 및 간섭제거 기법에 대해서 나누어서 정리하였습니다.

결론

본 연구는 유·무인 복합무기체계의 무선통신 송·수신단에서 다중안테나(MIMO) 적용 시 수신단에서 사용할 수 있는 검출 기법을 선형(Linear)과 비선형(Non-linear) 방식 및 간섭제거(Interference Cancellation) 기법 등으로 구분 지어 설명하였습니다. 또한 각 기법들의 장점과 단점을 간략하게 정리하여 수신단의 검출기법에 대해 쉽게 이해하도록 하였습니다. 향후 유무인 복합무기체계에 적용되는 공간다중 다중안테나 무선통신기술, 특히 수신단에서의 검출기법에 대한 논의는 지속적으로 발생하고 연구에 대한 수요가 폭발적으로 발생할 것으로 예상이 됩니다. 따라서, 본 연구 자료가 이에 대한 이해 및 활용에 길잡이가 되고자 합니다.