현재 이동 및 무선통신에서 전송방식으로 각광을 받는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 에서 CNIR(Carrier-to-Noise and Interference Ratio) 추정은 매우 중요한 의미를 갖는다. 특히 링크 적응 기술이 적용되는 시스템이라면 추정된 CNIR 값에 따라 그 변조기법과 코딩률이 결정되므로 정확한 CNIR의 추정이 필요해진다. 이러한 CNIR을 추정하는 방법에는 크게 송 수신단 모두 알고 있는 특정 심볼열을 이용하는 방법과 그러한 특정 심볼에 대한 정보 없이 CNIR 값을 추정하는 방법으로 나누어진다. 이 두 가지 방법 안에는 구체적으로 어떤 알고리즘을 이용하느냐에 따라 다시 여러 가지 방법이 있으며, 그 중 대표적인 두 가지 방법의 장점만을 살리는 것이 본 논문에서 제안하는 하이브리드 방식이다. 본 논문의 핵심 주제인 하이브리드 방식은 그 특성상 확장성이 뛰어나며 기존의 방법에 비교하여 우수한 성능을 보여주었다.
Carrier-to-noise and interference ratio (CNIR) measurement is important in providing accurate channel quality measurements for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems in different bit loading environments. Interference and noise power estimation for CNIR measurement nay be carried out either with known data or without any prior knowledge about the transmitted data. With prior knowledge on transmitted data, better estimation can be achieved. However, this results in huge increase in system load. As for estimation methods without any prior knowledge, poor system performance results under certain circumstances. In this paper, we investigate the effect due to different interference and noise power on decision-directed (DD) CNIR estimation for OFDM systems and propose a new CNIR estimation scheme that provides optimal trade off between the performance and system load.
