글 | 웨이 주(Wei Zhou), 애플리케이션 엔지니어, 아나로그디바이스
통합 RF 고속 트랜시버는 다중 서비스 분산 접근 시스템, 소형셀 등 휴대전화 기지국의 소프트웨어 정의 무선(SDR)[1] 아키텍처와 산업, 상업, 군용 애플리케이션에 필요한 무선 HD 영상 전송에도 폭넓게 사용된다.
이 글에서는 AD9361/AD9364[2], [3] 통합 트랜시버 IC를 이용한 광대역 무선 영상 신호 체인 구현, 이를 통해 전송된 데이터의 양, 상응하는 RF 사용 신호 대역, 전송 거리, 송신기 전력에 대해 살펴본다.
또한 직교 주파수 분할 다중화(Orthogonal Frequency Division Multiplexing: OFDM)에서의 물리계층 구현에 대해 설명하고, RF 간섭을 피하기 위해 주파수 도약 시간을 테스트한 결과를 제시한다. 끝으로 광대역 무선 애플리케이션에서의 Wi-Fi와 RF 고속 트랜시버의 장단점을 소개한다.
신호 블록도
〈그림 1〉은 AD9361/AD9364와 생체 발광 생체 리포터 집적 회로(Bioluminescent Bioreporter Integrated Circuit: BBIC)를 활용한 무선 영상 전송 과정을 단순화한 것이다. 여기서 카메라는 이미지를 캡쳐한 뒤, 영상 데이터를 이더넷, HDMI?, USB 등의 인터페이스를 통해 베이스밴드 프로세서로 전송한다.
이미지 코딩 및 디코딩은 하드웨어나 현장 프로그래머블 게이트 어레이(Field Programmable Gate Array, FPGA)에서 처리 가능하다. RF 프론트는 스위처, 저잡음 증폭기(LNA), 전력 증폭기(PA)를 포함하며, 이들은 프로그래머블 통합 트랜시버에 연결된다.
전송되어야 하는 데이터의 양
〈표 1〉은 압축된 데이터와 압축되지 않은 데이터의 전송 속도 사이에 상당한 크기 차가 존재함을 보여준다. H.264와 MPEG-H Part 2라고도 알려진 고효율 영상 코덱(High Efficiency Video Coding: HEVC)을 사용하면 데이터 전송 속도를 줄이고 대역폭을 줄일 수 있다.
H.264는 현재 영상을 녹화, 압축, 배포하는 데 가장 흔하게 사용되는 포맷 중 하나다. 이는 영상 압축 기술의 커다란 발전을 상징하며, 현재 널리 사용되는 AVC(H.264 또는 MPEG-4 Part 10)의 뒤를 이을 유력한 차세대 코덱 중 하나로 손꼽히고 있다.
〈표 1〉은 다양한 영상 포맷에서 압축된 데이터와 압축되지 않은 데이터의 전송 속도를 정리한 것이다. 이때 영상의 비트 심도는 32비트, 프레임률은 60 fps으로 가정한다. 1,080p의 경우 데이터 전송 속도는 압축 시 7.45 Mbps이며, 이는 베이스밴드 프로세서와 무선 물리계층 단에서 쉽게 처리 가능하다.
신호 대역폭
AD9361/AD9364는 샘플링 속도, 디지털 필터, 데시메이션을 변경해 200 kHz 이상부터 56 MHz까지의 채널 대역폭을 지원한다. AD9361/AD9364는 복잡한 데이터를 전송하기 위한 I/Q 채널을 가진 Zero-IF 트랜시버다. 복소수 데이터(Complex Data)에는 I-신호와 Q-신호에 각각 대응하는 실수부와 허수부가 있으며, 이들은 같은 주파수 대역폭에 위치하고 있어 하나만 포함한 경우에 비해 스펙트럼 효율이 두 배로 늘어난다.
압축된 영상 데이터는 I와 Q 채널에 맵핑되어 신호 성상도 상에 심벌(symbol)이라는 점을 생성한다. 〈그림 2〉는 각 심벌이 4비트를 나타내는 16 직교 진폭 변조(Quadrature Amplitude Modulation, QAM)를 예로 든 것이다.
단일 반송파 시스템의 경우, 신호를 제한된 대역폭 내에서 전송하려면 I/Q 디지털 파형이 Pulse Shaping 필터를 지난 뒤 DAC를 통과해야 한다. 펄스 형성에 유한 임펄스 응답 필터(Finite Impulse Response Filter, FIR Filter)를 사용할 수 있으며, 이때 필터 응답은 〈그림 4〉와 같다. 정보의 충실도(Fidelity)를 유지하려면 심벌 레이트(Symbol Rate)에 상응하는 최소 신호 대역폭이 존재해야 한다.
심벌 레이트는 아래 식에 나타난 바와 같이 압축된 영상의 데이터 전송 속도에 비례한다. OFDM 시스템의 경우, 복잡한 데이터는 역 고속 푸리에 변환(Inverse Fast Fourier Transform, IFFT)을 사용해 부반송파로 변조되어야 하며, 이는 또한 제한된 대역폭 내에서 신호를 전송한다.
각 심볼의 전송된 비트 수는 변조 차수에 따라 달라진다.
점유 신호 대역폭은 다음과 같이 구할 수 있다.
이때 α는 필터 대역 매개 변수이다.
따라서 위의 식들을 통해 다음과 같은 식을 도출해낼 수 있다.
따라서 RF 점유 신호 대역폭은 〈표 2〉에 정리한 것처럼 계산할 수 있다. 신호 대역이 최대 56 MHz인 AD9361/AD9364는 〈표 2〉의 영상 포맷 전송 방식을 모두 지원하며, 이보다 더 높은 프레임률도 지원 가능하다. 변조 차수가 더 높으면 점유하는 대역폭이 줄어들며, 심벌은 더 많은 정보/비트를 표시하지만, 이를 다시 복조하기 위해서는 더 높은 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio: SNR)가 요구된다.
전송 거리와 송신기 전력
무인항공기와 같은 애플리케이션에서 최대 전송 거리는 중요한 매개변수다. 그러나 제한된 거리에서 통신이 끊어지지 않는 것도 전송 거리만큼이나 중요하다. 신호는 산소나 수분 등 여러 장애물에 의해 약해질 수 있다(자유 공간에서의 신호 손실 제외).
〈그림 6〉은 무선 통신에서의 채널 손실 모형을 나타낸 것이다.
수신기 감도는 보통 송신기에서 받은 정보를 복조하거나 복구하는 데 필요한 최소 입력 신호(Smin)로 간주된다. 수신기의 감도를 구하면, 최대 전송 거리는 다음의 식을 사용해 계산할 수 있다.
이때 (S/N)min은 신호를 처리하는 데 필요한 최소 신호 대 잡음비 SNR, NF는 수신기의 잡음지수, K는 볼츠만 상수인 1.38×10-23J/k, T0는 수신기 입력의 절대 온도인 290K, B는 수신기 대역폭(Hz)을 뜻한다.
매개변수 (S/N)min은 변조/복조 차수에 따라 달라진다. 신호 대 잡음비 값이 일치한다면, 변조 차수가 낮을 때 심벌 오차가 줄어들며, 심벌 오차가 일치한다면, 변조 차수가 높을 때 복조 시 신호 대 잡음비가 더 높아야 한다. 따라서 송신기가 수신기로부터 멀리 떨어져 있을 때, 신호의 세기는 더 약해지고, 잡음비는 높은 차수의 복조를 지원할 수 없다.
송신기를 연결 상태로 두고 동일한 영상 데이터 전송 속도로 영상 포맷을 유지하기 위해서는 베이스밴드가 대역폭을 증가시키는 대신, 낮은 차수의 변조 방식을 사용해야 한다. 이렇게 하면 수신된 영상이 흐려지지 않는다. 다행히도, 디지털 무선 및 복조 방식을 사용하는 소프트웨어무선(SDR)은 변조 방식을 변경할 수 있다.
앞의 분석은 송신기 RF 전력이 일정하다는 가정 하에 이루어진 것이다. 안테나 이득이 동일한 상태에서의 RF 송신 전력 증가는 동일한 수신기 감도로 더 먼 곳에 위치한 수신기에 신호를 전송할 수 있는 반면, 최대 전송 전력은 FCC/CE 방사 표준에 부합해야 한다.
또한 반송파 주파수는 전송 거리에도 영향을 미친다. 파동이 공간을 통과해 전파되면 분산에 의한 손실이 발생한다. 자유 공간 손실은 다음의 식을 사용해 계산할 수 있다.
여기에서 R은 거리, λ는 파장, f는 주파수, C는 광속을 뜻한다. 그러므로 같은 자유 공간 거리에서 주파수가 커질수록 더 많은 손실이 발생한다. 예를 들어, 같은 전송 거리에서 반송파 주파수의 주파수 손실은 5.8 GHz일 때가 2.4 GHz일 때보다 7.66 dB 더 크다.
RF 주파수와 스위칭
AD9361/AD9364은 70 MHz부터 6 GHz 사이에서 프로그램에 의하여 주파수를 변경할 수 있다. 이는 1.4 GHz, 2.4 GHz, 5.8 GHz 등 다양한 허가 및 무허가 주파수를 포함하는 대부분의 비시선 주파수 애플리케이션 요건을 만족시킨다.
2.4 GHz 주파수가 Wi-Fi, 블루투스®, IoT 등 근거리 통신에 널리 사용되면서 점점 많은 사용자가 해당 대역폭에 몰리고 있다. 따라서 무선 영상 전송 및 신호 제어에 2.4 GHz 주파수를 사용하면 신호 간섭과 불안정이 발생할 가능성이 높다. 이로 인해 무인항공기에서는 이 주파수대역을 사용을 꺼려하며 때로는 위험할 수도 있는 상황이 발생하게 된다. 반면 주파수 스위칭 방식을 사용하면 주파수를 깨끗이 유지하면서 데이터와 제어 연결을 더욱 안정적으로 유지할 수 있다.
이 방식을 사용하면 송신기가 복잡한 주파수를 감지해 자동으로 주파수 대역을 교체한다. 예를 들어, 동일한 주파수를 사용하면서 가까운 거리에서 작동하고 있는 무인항공기가 있다면, 서로의 통신을 간섭하게 된다. 이때 송신기가 자동으로 LO 주파수를 교체하고 대역을 다시 선택하면 안정적으로 무선 연결을 유지할 수 있다. 무인항공기에 전원을 켜는 동안 상황에 따라 반송파 주파수나 채널을 선택하는 것은 고급 무인항공기 기종의 특별한 기능이다.
주파수 도약
전자 방해 기술(Electronic Countermeasures: ECM)에 널리 사용되는 고속 주파수 도약도 주파수 간섭을 줄이는 데 도움이 된다. 보통 주파수를 도약하고자 하면, 도약 후에 위상 고정 루프(Phase Locked Loop, PLL)가 주파수를 다시 고정시켜야 한다. 이는 주파수 등록 원부에 기록하는 과정이 포함되며, 전압 제어 발진기(Voltage Controlled Oscillator, VCO) 보정 시간과 PLL 고정 시간을 거치면 도약한 주파수 간격이 수백 마이크로초에 가까워진다.
〈그림 7〉은 송신기의 LO 주파수를 816.69 MHz에서 802.03 MHz로 도약한 예를 보여준다. AD9361는 일반 주파수 변환 모드에서 사용되며, 송신기 RF 출력 주파수는 기준 주파수가 10 MHz일 때 814.69 MHz에서 800.03 MHz으로 도약한다. 도약 주파수 시간은 〈그림 7〉에서처럼 E5052B을 사용해 테스트됐다. 〈그림 7b〉에서 나타났듯이 VCO 보정 및 PLL 고정 시간은 약 500 μs다. 신호원 분석기인 E5052B는 PLL 과도 응답을 포착하는 데 사용될 수 있다.
〈그림 7a〉는 과도 측정의 광대역 모드를 보여주며, 〈그림 7b〉와 〈그림 7d〉는 주파수 도약 시 주파수와 위상 과도 측정에서 상당히 선명한 해상도를 제공한다[6]. 〈그림 7c〉는 출력 전원 응답을 보여준다.
도약 애플리케이션에서 500 μs는 신호 간격이 상당히 긴 편에 속한다. 그러나 AD9361/AD9364는 고속 고정 모드를 지원해 장치의 레지스터나 베이스밴드 프로세서의 메모리 공간에 합성기 프로그래밍 정보(프로필)를 저장함으로써 일반적인 주파수 변화보다 빠르게 주파수를 고정시킬 수 있다.
〈그림 8〉은 고속 고정 모드를 사용해서 주파수를 882 MHz에서 802 MHz로 도약시켰을 때의 테스트 결과를 보여준다. 〈그림 8d〉의 위상 응답 그림을 보면, 신호 간격이 20 μs 미만으로 떨어지는 것을 알 수 있다. 위상 곡선은 802 MHz의 위상을 참조해 그릴 수 있다. 고속 고정 모드에서 SPI 기록 시간과 VCO 보정 시간은 모두 0이 되는데, 프로필에 주파수 정보와 보정 결과가 저장되기 때문이다. 〈그림 8b〉은 AD9361/AD9364의 빠른 주파수 도약 성능을 보여준다.
물리계층의 구현-OFDM
직교 주파수 분할 다중화(Orthogonal Frequency Division Multiplexing: OFDM)는 데이터 전송 속도가 높은 변조 스트리밍을 느린 변조 협대역 폐쇄 부반송파로 분할하는 신호 변조 방식이다. 이 방식을 사용하면, 선택 주파수 페이딩에 대한 감도가 줄어든다. 이러한 단점들은 출력비와 반송파 오프셋 및 드리프트에 대한 감도를 평준화할 때 최대가 된다. OFDM은 광대역 무선 통신의 물리계층에 널리 사용된다.
OFDM의 주요 기술에는 역 고속/고속 푸리에 변환, 주파수 동기화, 샘플링 시간 동기화, 심벌/프레임 동기화 등이 포함된다. 역 고속/고속 푸리에 변환은 FPGA를 통해 가장 빠른 방식으로 구현되어야 한다. 또한 부반송파의 간격을 정하는 것도 매우 중요하다. 해당 간격은 도플러 주파수 편이가 존재하는 이동 통신을 견딜 수 있을 만큼 커야 하며, 한정된 주파수 대역폭 내에서 더 많은 심벌을 전달해 스펙트럼 효율을 높일 수 있을 정도로 작아야 한다.
COFDM은 암호화 기술과 OFDM 변조가 결합됐음을 의미한다. 신호 감쇄에 대한 높은 저항력과 순방향 오류 정정(FEC)이라는 장점을 가지는 COFDM는 어떤 움직이는 물체에서라도 동영상 신호를 전송할 수 있다. 암호화는 신호 대역을 높이지만, 그로 인한 이득이 충분히 큰 경우가 많다.
이러한 모델을 기반으로 한 설계와 매스웍스(MathWorks)의 자동화 코드 생성 툴을 강력한 자일링스(Xilinx)®의 Zynq SoCs와 아나로그디바이스의 통합 RF 트랜시버와 결합하면, SDR 시스템을 훨씬 더 효과적으로 설계, 검증, 테스트하고 구현할 수 있어 무선 시스템의 성능이 향상되고, 시장 출시 기간을 단축시킬 수 있다[7].
Wi-Fi에서의 장점
Wi-Fi를 지원하는 드론은 휴대전화나 노트북 등 휴대기기와 연결하기 매우 쉬워서 사용이 훨씬 편리하다. 그러나 무인항공기 애플리케이션에서의 무선 영상을 전송할 때 FPGA 및 AD9361 통합 솔루션을 Wi-Fi에서 사용하면 여러 장점이 있다. 먼저 물리계층에서 AD9361/AD9364의 고속 주파수 스위칭 및 고속 주파수 도약은 간섭을 피하는 데 도움이 된다. 집적도가 가장 높은 Wi-Fi 칩의 경우, 주파수 대역을 재선택하지 않고도 복잡한 2.4 GHz 주파수 대역에서 동작이 가능해 더 안정적인 무선 연결이 가능하다.
다음으로, FPGA 및 AD9361 통합 솔루션을 함께 사용하면 설계자가 유연하게 전송 프로토콜을 정의하고 개발할 수 있다. Wi-Fi 프로토콜은 표준이자 모든 데이터 패킷과의 양방향 응답 확인 방식을 기반으로 한다. Wi-Fi에서 각 데이터 패킷은 패킷이 수신됐고, 패킷의 512바이트 모두가 손상 없이 수신되었음을 확인해야 한다.
1바이트라도 손실되면 512바이트 패킷 전체를 다시 전송해야 한다[8]. 이러한 프로토콜로 인해 데이터의 신뢰도가 보장되는 반면, 무선 데이터 연결을 다시 설정하려면 그 과정이 복잡하고 시간도 많이 걸린다. TCP/IP 프로토콜은 지연 속도가 높아서 동영상 및 제어가 실시간으로 이루어지지 않으며, 이로 인해 무인항공기의 충돌로 이어질 수 있다.
SDR 솔루션(FPGA 및 AD9361 솔루션)에서는 데이터의 단방향 스트리밍 방식이 사용되며, 이는 다시 말해 공중에 떠 있는 드론이 TV 방송처럼 동영상 신호를 전송함을 뜻한다. 이때 실시간 동영상 전송이 목적이라면 패킷을 재전송할 시간은 없다.
이 외에도 Wi-Fi는 다양한 애플리케이션에 적절한 수준의 보안을 제공하지 않는다. 따라서 FPGA 및 AD9361/AD9364 솔루션의 보안 취약성을 낮추기 위해서는 암호화 알고리즘과 사용자 정의 프로토콜을 사용해야 한다.
무엇보다 단방향 통신 데이터 스트리밍을 사용하면 Wi-Fi 방식에서보다 2~3배의 전송 거리 성능을 제공할 수 있다[8]. 소프트웨어 정의 무선 성능으로 인한 유연성 덕분에 디지털 변조/복조의 보정이 가능하며, 그 결과 전송 거리 요건을 만족시킬 수 있고, 복잡한 공간 방사 환경에서 변화하는 신호 대 잡음비에 따른 조정이 가능하다.
결론
이 글에서는 FPGA 및 AD9361/AD9364 솔루션을 사용해서 고화질 무선 영상 전송을 구현할 때 필요한 주요 매개변수를 살펴보았다. 고속 주파수 대역 스위칭과 고속 주파수 도약을 사용하면, 더욱 안정적이고 신뢰할 수 있는 무선 연결을 구축할 수 있어, 상당한 복합 방사를 제거하고, 고장 가능성을 줄일 수 있다.
프로토콜 단에서 FPGA 및 AD9361/AD9364 솔루션은 더욱 유연하기 때문에, 단방향 전송을 사용하면 무선 연결 시간을 단축시킬 수 있으며, 연결의 지연 속도를 낮출 수 있다. 농업, 송전선 점검, 감시 등의 산업 및 상업 애플리케이션에서 안정적이고 안전하고 믿을 수 있는 전송은 성공에 필수적인 요소임을 기억해야 한다.
● 참고 문헌 [1] Software-Defined Radio Solutions from Analog Devices. Analog Devices, Inc.[2] AD9361 data sheet. Analog Devices, Inc. [3] AD9364 data sheet. Analog Devices, Inc. [4] Ken Gentile. Application Note AN-922, Digital Pulse-Shaping Filter Basics. Analog Devices, Inc. [5] Scott R. Bullock. Transceiver and System Design for Digital Communications, 4th edition. SciTech Publishing, Edison, NJ, 2014. [6] E5052B Signal Source Analyzer, Advanced Phase Noise and Transient Measurement Techniques. Agilent, 2007. [7] Di Pu, Andrei Cozma, and Tom Hill. “Four Quick Steps to Production: Using Model-Based Design for Software-Defined Radio.” Analog Dialogue, Volume 49, 2015. [8] John Locke. “Comparing the DJI Phantom 4’s Lightbridge vs. Yuneec Typhoon H’s Wi-Fi.” Drone Compares. |
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