헬스쟁이 프로그래머

DPCM(Differential Pulse Code Modulation)

 - 이전 통신 블록도에서 소스 부호화 블록에서 ADC의 방법중 하나이다.

 - 기존 PCM 방식보다 SNR이 향상 되어있다.

 - 이전 신호와 현재 신호의 차이 값을 다룬다.

- 송신단에서는 데이터 기저 신호 m[0]을 기점으로 차이 값을 연달아 보낸다.

- 수신단에서는 처음 데이터 m[0]를 기저  신호로 취급하고 이후 데이터를 더하여 데이터를 해석한다.

- 수신단에서 데이터를 확인하는 공식

- 차이값(데이터의 증분)이 크면 양자화 범위를 벗어나 데이터에 오류가 발생할 수 있다.

- 오류 전파(error propagation)현상이 나올 수도 있다.

  - 오류 전파란 데이터의 오류가 난 시점 이후 데이터가 모두 에러가 나는 현상

  - 오류 전파를 제거 하기 위해 새로운 기준점 m[0]을 수신단에 보내어 DPCM 수신을 리셋 시킨다.

DM(delta modulation)

 - 이전 통신 블록도에서 소스 부호화 블록에서 ADC의 방법중 하나이다.

 - DPCM과 달리 차이값을 다루지 않고 차이값을 방향성만을 보낸다.

    (ex 차이값이 +2 일때 +델타 신호, 차이값이 -2일때 -델타 신호)

 - 수신단에서는 +델타 신호, -델타 신호 많을 받은 후 이를 로우패스 필터링을 통해 송신신호와 가까운 신호로

   복원시킨다.

-  DPCM방법의 단점과 같이 신호가 급격히 변하는 경우 델타신호의 한계로 변화 속도를 못따라 가는 단점이 있다.

1. 소스(source)

 - 소스는 정보를 의미 한다. 즉 우리가 보내고자 하는 순수 메세지 정보 소스(information source)를 가지고 있는 데이터 뭉치이다. 소스  정보는 아날로그 형식의 m(t)일 수도 있고, 디지털 신호의 01101... 일수도 있다.

2. 소스 부호화(source encoding)

 - 소스  부호화는 2가지 일을 하는데 A/D 변환(Analog-to-Digital Conversion), 데이터 압축 기능을 한다. 소스가 디지털 신호 일 경우 A/D 변환을 생략한다. 핵심은 소스 부호화를 통해 압축된 디지털 데이터가 출력으로 나오는 것이다.

 - A/D 변환 (Analog-to-Digital Conversion)은 샘플링, 양자화, 부호화를 거쳐 PCM(Pulse Code Modulation) 포맷을 만드는 과정이다. 샘플링은 나이퀴스트 샘플링 정리, 영자화에서는 양자화에 따른 잡음이 존재한다.

 - 압축 과정은 원래의 소스 데이터가 가지고 있는 리던던시 비트를 제거한다. 데이터 압축 과정은 정보이론에서 나온다고 한다. 

3. 채널 부호화(channel encoding)

 - 소스 부호화와 달리 리던던시 비트를 더하는 과정이며, 데이터를 정확히 전송하기 위한 블록이다. 오류 정정 부호(error correction code)를 사용하여 부호화를 수행한다.

 - 오류 정정 부호(error correction code)의 예로 (3,1) 반복 부호(repetition code)를 들 수 있는데 간단하게 0을 보낼때 000을 보내고 1을 보낼때 111을 보내는 방식이다. 수신 단에서는 010이 왔을대 0이 더 많으므로 0으로 추정한다.

4. 변조(modulation)

 - 채널 부호화까지 마친 디지털 신호를 받아 출력으로 아날로그 신호 s(t)를 채널로 보낸다. 예를 들어 위상변조(Binart Phase Shift Keying, BPSK)를 사용할때 0이면 cos(t), 1이면 -cos(t)를 보내는 간단한 방법이다.

5. 채널(channel)

 - 변조블록에서 출력으로 나온 s(t)데이터를 이동시키는 터널이다. 무선 통신 채널, 전화선 채널, 광섬유 채널 등이 있으며 각 채널들은 환경적인 요인으로 인한 잡음(n(t)) 이 생길 수도 있다.

6. 복조(demodulation)

 - 채널에서 감지된 신호 ((전송 신호)s(t) + (잡음)n(t))를 받아 0또는 1을 판정(detection)한다. 아날로그 신호에 비해 데이터가 훨신 적은 이진(0,1) 데이터만 판단 하므로 아날로그 신호에 비해 복조가 비교적 간결하고, 빠르다. 아날로그 통신에서는 수신단에서 오류 없이 m(t)를 복원할 수는 없다.

7. 채널 복호화(channel decoding)

 - 복조 과정에서 나온 데이터 (s(t) + n(t))에서 리던던시 코드를 보고 오류 정정을 수행한다. 너무 많은 오류가 발생했다면 고치지 못한다.

8. 소스 복호화(source decoding)

 - 이전 소스 부호화(source encoding)에서 압축, A/D Conversion(ADC) 했던 데이터를 압축을 풀고, D/A Conversion(DAC)를 수행한다. 원래의 소스 신호가 디지털 신호 였다면 DAC 과정은 생략한다.

9. 싱크(sink)

- 최종 데이터 m(t)는 정보 싱크(information sink)를 의미하는데, 음악 신호, 스피커 신호를 의미한다.

결론 : 

디지털 통신은 위의 9가지 블록도가 있으며 각 블록이 다른 기능을 수행해도 궁극적인 목표는 

오류없는 데이터 전송, 신속한 데이터 전송 이다.

디지털 통신은 아날로그 통신(AM, FM)방식 보다 빠르고 정확하다. 

1. 전력

2. 대역폭

3. 복잡도

전력, 대역폭, 복잡도의 관계에 따라 통신시스템의 성능 척도를 변화된다.

만약 통신시스템의 성능이 증가 하였다면 3가지 요인 중에 최소한 하나 이상의 자원이 증가 되었음을 알 수 있다.

1. 전력

전력 은 송신전력(transmisson power), 계산하는 데 필요한 전력으로 구분할 수 있다.

전력이 커질때 문제점 중 하나는 무선통신 환경에서 전력을 자주 사용함으로 써 더욱 많은 신호를 보냈을때

다중 사용자 간섭(multi-user-interference) 확률이 증가하는 하는 것이다. 이는 수신부에서 ACK신호가 없기 때문에 다시 보내야 하는 문제까지 초래가 된다. 또한 전력은 많이 사용한 송신부 뿐만 아니라 다른 송신부에도 간섭이 생기기 때문에 문제가 발생한다.

2. 대역폭

정보를 빨리 보내는 것과 연관되어 있다. 대역폭은 서로 다른 스위치간의 간섭을 회피하기위해 각기 다른 스위치, 시스템 마다 분리 되어 있다. (ex 900MHz~930MHz사이의 주파수 영역을 사용 할 경우 대역폭은 30MHz)

3. 복잡도

복잡도는 대부분 한정 되어있는 대역폭은 상수로 두고, 시스템 복잡도를 키우고 송신전력을 줄이는 방식으로 연구 되어 있다. 복잡도는 주로 정보를 정확히 보내는 데에 도움이 된다. 복잡도와 전력은 trade off 관계이다.

기본 지식 

주파수가 커질수록 회절 현상이 약해진다.

이는 주파수가 커질수록 주파수의 직진성이 올라간다는 뜻.

주파수가 커질수록 안테나를 짧게 만들 수 있는 장점.

예시 주파수 대역

5G : EHF 밴드, 밀리미터 파, 유료

WIFI, 블루투스, 지그비 : ISM 밴드, 무료

용어 정리

전파 속도(c)

 - 전파 속도(c) = 주파수 x 파장

 - 위의 관계식을 이용해서 주파수 대역 <-> 파장 으로 변환 가능

주파수 대역

 - 1초에 1번 진동시 : 1/㎐

 - 1초에 n번 진동시 : n/㎐ 일때

  1/㎐~n/㎐의 주파수 대역을 가지고 이때 주파수 대역폭(BandWidth)은 n/㎐라 한다.

(이유 1/㎐~n/㎐부터 시작했기 때문)

파장(wavelength)

 - 주파수 1 주기의 길이

 - 전파 속도(c)의 공식을 이용해서 주파수만을 가지고 계산가능

1. 송신단에서는 보내고자 하는 데이터 m 을 채널의 특성에 맞게 s(t)로 변환시켜 송신 신호를 채널로 흘려보낸다.

2. 채널은 유선 통신 채널, 무선 통신 채널 이있으며, 무선 통신은 사용하는 주파수 대역, 주변 빌딩의 위치 등에 따라 각기 다른 특성을 가지게 된다.

3. 수신 신호 r(t)는 채널에 의한 효과때문에 s(t)와는 다르다. (잡음, 회손..)

4. 수신단은 신호 r(t)를 받아 기본 데이터로 복원한다. 이때 복원 데이터와  송신 데이터는 같을 수도 다를 수도 있다.