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페이딩에는 어떤 유형이 있나요?

전자김치 2024. 5. 23. 14:33
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페이딩(Fading)은 무선 전파 중에 채널의 매개 변수와 조건이 다양해지면서 발생하는 현상입니다. 페이딩의 부작용을 더 잘 이해하고 제거하기 위해 다양한 유형으로 나뉩니다. 자세히 살펴보겠습니다.

위 그림은 페이딩의 다양한 유형과 하위 카테고리를 보여줍니다. 우리는 아래의 각 페이딩 유형에 대해 자세히 설명하고 파동 전파에 어떤 영향을 미치는지에 대한 정보를 제공하려고 노력했습니다.

1. 대규모 페이딩(Large Scale Fading): 송신기와 수신기 사이의 장애물로 인해 신호 전력이 감쇠되는 것을 말합니다. 또한 신호가 장거리(보통 킬로미터 단위)로 전송될 때 신호의 감쇠 및 변동도 다룹니다.

  • 경로 손실(Path Loss): 신호가 장거리로 전송될 때 감쇠되는 현상을 말합니다. 무선 신호는 매체를 통해 전파되면서 확산되고 거리가 증가함에 따라 단위 면적당 에너지가 감소하기 시작합니다( 경로 손실 계산기를 사용해 보려면 여기를 클릭하십시오 ). 이는 송신기 및 매체 유형과 무관한 기본 손실입니다. 하지만 수신기의 캡처 영역/크기를 늘려서 그 영향을 최소화할 수 있습니다. 아래 그림은 안테나에서 전송되는 신호의 방사 패턴 과 확산을 보여줍니다.

  • 섀도잉(Shadowing): 전파 경로의 장애물로 인해 신호 전력이 손실되는 것을 의미합니다. 그림자 효과를 사용하여 신호 손실을 최소화할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 가장 효과적인 방법 중 하나는 가시선 전파를 사용하는 것입니다.

    섀도우 손실은 EM파의 주파수에 따라 달라집니다. 우리가 알고 있듯이 EM 파동은 다양한 표면을 통과할 수 있지만 전력 손실, 즉 신호 감쇠라는 대가를 치르게 됩니다. 손실은 신호의 표면 유형과 주파수에 따라 달라집니다. 일반적으로 신호의 침투력은 신호의 주파수에 반비례합니다.

2. 소규모 페이딩(Small Scale Fading): 단거리 및 짧은 시간 동안 신호 강도 및 위상의 변동을 나타냅니다. 레일리 페이딩(Rayleigh Fading)이라고도 합니다. 소규모 페이딩은 거의 모든 형태의 무선 통신에 영향을 미치며 이를 극복하는 것은 효율성을 높이고 오류를 줄이는 데 필수적입니다.

  • 빠른 페이딩: 주로 표면 반사와 송신기 또는 수신기의 움직임으로 인해 발생합니다. 높은 도플러 확산은 신호의 대역폭과 비슷하거나 그보다 큰 도플러 대역폭을 갖는 빠른 페이딩에서 관찰되며 채널 변화는 신호 변화보다 빠르거나 빠릅니다. 이는 베이스밴드 신호 형태에 선형 왜곡을 일으키고 ISI(Inter Symbol Interference)를 생성합니다 . ISI를 제거하는 한 가지 방법은 적응형 등화 입니다 .
  • 느린 페이딩(Slow Fading): 대형 건물이나 지리적 구조물이 LOS를 방해하는 그림자 현상으로 인해 주로 발생합니다. 낮은 도플러 확산은 느린 페이딩에서 관찰되며 도플러 대역폭은 신호의 대역폭에 비해 작고 채널 변화는 신호 변화에 비해 느립니다. 이는 오류 정정 기술과 수신기 다이버시티 기술을 사용하여 극복할 수 있는 SNR 감소로 이어집니다.
  • 다중 경로 페이딩: 신호가 다양한 경로에서 수신기에 도달할 때, 즉 다중 경로 전파가 발생할 때 발생합니다. 다중 경로 페이딩은 저주파부터 마이크로파까지 그리고 그 이상까지 모든 주파수 범위에 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 위상 왜곡과 ISI를 유발하는 신호의 진폭과 위상 모두에 영향을 미칩니다. 다중 경로 페이딩은 두 가지 방식으로 신호 전송에 영향을 미칠 수 있습니다.
    • 플랫 페이딩: 플랫 페이딩에서는 모든 주파수 구성 요소가 거의 동일하게 영향을 받습니다. 플랫 다중 경로 페이딩으로 인해 일정 기간 동안 진폭이 변동됩니다.
    • 선택적 페이딩: 선택적 페이딩 또는 선택적 주파수 페이딩은 신호의 선택된 주파수 구성 요소가 영향을 받을 때 다중 경로 페이딩을 나타냅니다. 이는 선택한 주파수가 동일한 신호의 다른 주파수 구성 요소에 비해 오류와 감쇠가 증가한다는 것을 의미합니다. 이는 데이터 손실을 줄이기 위해 신호의 주파수 구성 요소 전체에 데이터를 분산시키는 OFDM과 같은 기술로 극복할 수 있습니다.
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