New Constructions of Binary LCZ Sequence Sets With Flexible LCZ and Set Size
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In this paper, we construct new LCZ sequence sets with parameters . In this scheme, we can relatively freely choose the LCZ length and the resulting LCZ sequence set has the size , which is nearly optimal with respect to Tang, Fan, and Matsufuji bound. ※ 본 연구는 교육인적자원부, 산업자원부, 노동부의 출연금으로 수행한 최우수실험실지원사업과 정보통신부의 출연금으로 수행하고 있는 과제의 연구결과입니다. * 삼성전자([email protected], [email protected]), ** 서울대학교 전기.컴퓨터공학부 및 뉴미디어통신공동연구소([email protected]) *** 홍익대학교 전자전기공학부([email protected]) 논문번호:KICS2006-10-417, 접수일자:2006년 10월 11일, 최종논문접수일자:2007년 2월 6일 I. 서 론 부호 분할 다중 접속 (code division multiple access) 시스템에서는 많은 사용자들이 Gold 수열군 과 같은 좋은 상관 특성을 갖는 의사 불규칙 수열 을 사용해서 무선 자원을 공유할 수 있다. 하나의 Gold 수열 집합은 주어진 집합의 크기와 주기에 대 해서 이론적인 하한을 만족하는 최대의 상관 값을 갖는다는 의미에서 Sidel'nikov 한계에 대해서 최적 인 수열이다 . 이 하한은 대략 수열의 주기의 2배 의 제곱근과 같다. 그래서 수열군이 최적이라고 하 더라도 자기상관과 상호상관 값은 상대적으로 큰 값을 갖게 된다. 그래서 최적의 수열군을 사용한다 고 하더라도 상당한 양의 다중 접속 간섭이 생길 수 있다. Gaudenzi, Elia, 그리고 Vilola는 준동기 부호 분할 다중 접속 시스템(QS-CDMA)을 제안하였다. 이 시스템에서는 서로 다른 사용자간의 수 칩 이내 의 시간 지연이 허용되고 이것은 무선 통신 시스템 을 설계하는데 더 큰 유연성을 제공해 준다. 논문 / 유연한 LCZ와 집합 크기를 갖는 새로운 이진 LCZ 수열 집합의 생성 227 QS-CDMA 시스템을 위한 수열 집합을 설계할 때 가장 중요한 문제는 전체적인 상관 값의 최대값을 최소화 시키는 것이 아니라 원점 근처에서 낮은 상 관 구역을 (low correlation zone) 갖는 것이다. 사 실 구역 안에서 작은 상관 값을 갖는 LCZ 수열은 다른 잘 알려진 최적의 상관 특성을 갖는 수열군 보다도 더 좋은 성능을 보여주었다 . 가 주기가 인 개의 수열의 집합이라 하자. 만일 에 있는 임의의 두 개의 수열들 사이의 상관 함수의 크기가 offset 의 구간 안에서 보다 작거나 같은 값을 갖는다면 는 LCZ 수열 집합이라 부른다. Long, Zhang, 그리고 Hu는 [3] Gordon-Mills-Welch (GMW) 수열을 사용 해서 이진 LCZ 수열 집합을 제안하였다. 소수 에 대해서 Tang과 Fan은 Long의 연구에서 각각의 수열의 알파벳 크기를 확장해서 진 LCZ 수열을 제안하였다. Kim, Jang, No, 그리고 Chung은 최 적의 4진 LCZ 수열 집합을 제안하였다. 그리고 Jang, No, Chung, 그리고 Tang은 [6] 새로운 최적의 진 LCZ 수열 집합을 생성하였다. 최근에 Jang, No, 그리고 Chung은 unified 수열을 사용해서 최 적의 진 LCZ 수열 집합을 생성하는 방법을 발견 하였다 . 또한 LCZ 수열의 특수한 경우라 할 수 있는 인 ZCZ 수열에 대한 연구도 진행되어 왔 다. 이 논문에서는 파라미터 를 갖는 새로운 낮은 상관 구역 설계 방식을 제안한다. 이 방식에서는 자유롭게 낮은 상관 구간의 길이 을 선택할 수 있으며, 이에 따라서 집합의 크기 이 결정이 된다. 그리고 선택된 낮은 상관 구간의 길이 과 은 Tang, Fan, 그리고 Matsufuji 한계를 기 준으로 최적에 가까운 집합을 생성할 수가 있다.
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