[데이터 통신 4-2]Wireless Channels & Data Rate

Wireless Channels

• 시간 및 주파수에 따른 채널 강도 변화 (1hz가 겪는 채널과 2hz가 겪는 채널이 다르다.)

  

• 대규모 페이딩(Large-scale fading)
  • 거리의 함수에 따른 신호 경로 손실(path loss)로 인한 문제
  • 건물이나 언덕과 같은 대형 물체에 의한 그림자(shadowing) 발생
  • 셀 크기(cell size) 순, 일반적으로 주파수(frequency)와 무관함

• 소규모 페이딩(Small-scale fading)
  • 송신기(transmitter)와 수신기 사이의 여러 신호 경로의 건설적 및 파괴적 간섭(destructive interference)으로 인해 발생합니다.
  • 반송파 파장의 순서(Order of carrier wavelength) 및 주파수(frequency)에 따라 다름

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무선 통신은 기본적으로 전자기파 통신의 송 수신기를 사용합니다.

파장(wave length)

• sin wave는 주파수에 의해 결정된다.

Large Scale Fading

1. Path Loss (감쇠-amutation에 해당)

• 받는 power가 거리에 따라서 감소합니다.

• 거리의 제곱에 반비례 합니다. (1/d^2)

• 여러 반사등을 고려할 때 실제로 (1/d^4)정도입니다.

• 가끔 반사가 노이즈를 줄이는 경우도 있다는 것을 실제로 측정했던 데이터가 보여주기도 합니다.

2. Indoor Attenuation (실내 감쇄)

• 벽/바닥재

• 방/복도/창문/개방형 공간 레이아웃

• 장애물의 위치와 재질

• 객실 크기/층수

• 재료 침투 손실 등등

3. Lognormal Shadowing

• 동일한 Tx-Rx 거리라도 일반적으로 경로 손실이 다릅니다.

• 따라서 Path Loss 모델은 평균을 표현하는 것 입니다.

• 평균 경로 손실과 실제 경로 손실의 차이를 어떻게 표현하나요?

  경험적 측정에 따르면 무작위이고 정규 분포를 따른다.

4. Cell Coverage Area

• 셀 내에서 해당 위치의 수신 전력이 지정된 최소값 이상인 위치의 예상 비율입니다.

  

  • 건물의 회절 때문에 원이 아니다.

Small Scale Fading : Statistical Models (통계 모델)

• ⭐️Rayleigh fading: very rich scattering(확산)⭐️

  

  • 회절되어서 반사가 많이 일어난다.
  • 이것을 사용하면 확률 분포를 잘 알 수 있다.
  • 이것을 사용해서 확률 변수로 잘 모델링 할 수 있다.

• Rician fading : LoS (line of sight) path + NLoS (non-LoS) path(눈으로 송신기가 안 보이는 상황)
  • 확률 근사가 잘 안된다.

Data Rate

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데이터 Rate는 차지하는 주파수의 대역이 넓어야 합니다.

데이터의 속도를 결정하는 3가지 요소

1. The bandwidth(대역폭) available

2. The level of the signals we use (시그널에서 사용하는 레벨의 갯수)

3. The quality of the channel (the level of noise)

1. bandwidth (대역폭)

• 네트워크 성능을 측정하는 특성 중 하나는 대역폭입니다.

• 그러나 이 용어는 두 가지 다른 측정 값과 함께 두 가지 다른 맥락에서 사용될 수 있습니다:

• 대역폭(헤르츠)
  • 컴포지트 신호의 주파수 범위 또는 채널이 통과할 수 있는 주파수 범위.

• 초당 비트 단위의 대역폭.
  • 채널, 링크 또는 네트워크가 전송할 수 있는 초당 비트 수입니다.
  • 채널 또는 링크의 비트 전송 속도.

2. Throughput (처리량) (실제로 사용자가 경험할 수 있는 data rate)

• 처리량은 네트워크를 통해 실제로 데이터를 얼마나 빨리 전송할 수 있는지를 측정하는 척도입니다.
  • 언뜻 보기에는 초당 비트 단위의 대역폭과 처리량이 동일해 보이지만, 이 둘은 다릅니다.
  • 링크의 대역폭이 Bbps일 수 있지만, 이 링크를 통해 전송할 수 있는 대역폭은 Tbps이며, T는 항상 B보다 작습니다.

예제

• Q. 대역폭이 10Mbps인 네트워크는 분당 평균 12,000개의 프레임만 전달할 수 있으며, 각 프레임은 평균 10,000비트를 전달합니다. 이 네트워크의 처리량은 얼마입니까?

• A. (12,000* 10,000) / 60 = 2Mbps
  • 이 경우 대역폭은 겨우 1/5에 해당합니다.

Data Rate Limits: Shannon Capacity

• 실제로는 잡음이 없는 채널을 가질 수 없습니다. 채널은 항상 시끄러워요.

• 클로드 섀넌이를 결정하기 위해 Shannon 용량이라는 공식을 도입했습니다.
  • noise channel 의 이론적 최고 data rate를 결정합니다.

    

  • 이 공식을 보면 SNR을 올려도 log 스케일로 증가하기 때문에 계속해서 늘어나는것이 아니다.
  • 1+SNR 인 이유는 log 0 이 정의되지 않기 때문입니다.

예시 1

• 신호 대 잡음비의 값이 거의 0인 극도로 잡음이 많은 채널을 생각해 보자. 즉, 잡음이 너무 강해서 신호가 희미합니다. 이 채널의 경우 용량 C는 다음과 같이 계산됩니다

  

• A. 이는 대역폭에 관계없이 채널의 용량이 0임을 의미합니다.
  • 즉 채널을 통해 어떠한 데이터도 수신할 수 없습니다.

예시 2

• 일반 전화선의 이론상 최고 비트 전송률을 계산할 수 있습니다. 전화선에는 일반적으로 데이터 통신을 위해 할당된 대역폭이 3000Hz(300~3300Hz)입니다. 신호 대 잡음비는 일반적으로 3162(~35dB)입니다. 이 채널의 용량은 다음과 같이 계산됩니다.

• C = B log 2(1+SNR) = 3000*log2(1+3162) = 3000*11.62 = 34860bps

예시 3

• 신호 대 잡음비는 보통 데시벨 단위로 표시됩니다. SNRdB = 36이고 채널 대역폭이 2MHz라고 가정합니다. 이론적 채널 용량은 다음과 같이 계산할 수 있습니다.

• SNRdB = 36 = 10log10(SNR) , SNR= 10^3.6이 됩니다.

• C = Blog2(1+SNR) = 2* 10^6*log2(1+10^3.6) = 24Mbps

Shannon Capacity

🧑🏻‍💻

전체 공간의 반지름 / 노이즈 shere의 반지름

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