Propagation loss - Fading, Path loss, Delay spread, ISI

무선으로 전파되는 파동은 여러 가지 요인에 의해서 소실되거나 왜곡될 여지가 있다. 소실되거나 왜곡까지는 되지 않더라도 신호의 세기가 약해지고 노이즈가 생기는 것은 자연스러운 현상이다. 이런 신호손실을 Fading이라고 한다.

정확히 말하자면 Fading이란 경로가 다른 여러 전파가 서로 영향을 주어, 진폭 및 위상이 불규칙하게 변하거나 전파 경로 상의 매질 변동등에 의해 수신 전계강도가 불규칙 하게 변동되는 현상을 말한다.

 

Fading에는 Slow fading과 Fast fading이 있다.

 

Slow fading :

대규모 페이딩이라는 말도 쓴다. 영어로 Long-term fading 이라고도 한다.

이름 그대로 거시적인 관점에서의 페이딩이다. 송신측에서 수신측이 멀어지면서 강도가 약해지는 자연스러운 Path loss나 경로상의 공기저항, 빗방울이나 낙엽같이 작은 물체를 지나면서 에너지가 소실되는(이런 현상을 Shadowing이라 한다) 경우를 말한다. 변화 주기가 길다는 점 때문에 Slow fading 또는 Long-term fading이라고 불린다.

 

여기서 Path loss 는 단순히 거리에 따른 신호 약화를 말한다. 간단한 식으로 나타내자면 아래와 같다.

 

 

여기서 A는 전파 상수이다. 여러가지 조건에 의해 loss가 달라지므로 그 조건을 설정하는 상수이다. 보통 도시인가, 시골인가, 탁트인 평지인가 등에 따라서 구분한다.

 

Fast Fading :

반대로 소규모 페이딩, Short-term fading 이라고도 불린다.

주로 송신측에서 가까운 구조물에 의해 신호가 산란(Scattering)되면서 여러 경로로 시간차를 두고 들어오는 다중경로 수신에 의해 신호가 왜곡되는 Multi-path fading이 있다. 이 현상은 송신측과 수신측이 멀 경우 Rayleigh Distribution를 따르고 가까울 경우 Rician Distribution을 따른다. 이 분포에 대해서는 자세히 다루지 않는다.

 

그리고 송신측의 이동에 따라 Doppler shift 에 의해 발생하는 신호대역폭 변화 현상도 포함한다. 변화 주기가 짧다.

 

여기서 Doppler shift란 특정 주파수의 파동이 수신측에 도달 하려고 하는데 수신측이 멀어지거나 가까워 질 경우 수신측이 실제로 받게 되는 파동의 파장이 바뀌게 되는 현상을 말한다.

파동은 일정한 속도로 진행되고 있는데 파동이 오는쪽을 향해 달려라거나 파동이 오는 반대방향으로 달려갈 경우 수신측이 받아 들이는 파동의 주기는 달라질 수 없다. 이 현상이 심할경우(빨리 이동할 경우) 주파수 대역폭이 흔들리는 현상이 생긴다.

이와 관련되어 나오는 용어를 좀 더 짚어 보자면 (책이나 구글 자료, 위키 문서에서 등장하는 용어들)

Delay Spread는 다중경로 페이딩과 관련된 말이다. 용어의 구분이 모호한데.. 다중경로 페이딩은 Delay Spread가 생기는 현상 이라고 할 수도 있고 그냥 같은 뜻으로 간주해도 되겠다.

송신측에서 전파를 쐈는데 얼마 안가서 어딘가에 부딪혀 여러 갈래로 갈라지면, 그 갈라진 전파는 다른 방향으로 진행되므로 송신측에 도달할때 까지 전혀 다른 경로를 통해서 가게 될 수도 있다. 마치 나비효과 처럼 처음 한번 방향이 달라져 버리니 길이 완전 바뀌어 버리는 것이다. 전파가 아무리 빛의 속도라지만 한쪽은 거의 free space처럼 바로 수신측에 도달하고 다른 한쪽은 튕기고 튕기고 튕겨서 뒤늦게 도착한다면 그 차이는 꽤나 크게 된다. 즉, 같은 데이터가 일정 간격을 두고 점점 약해지는 신호강도로 여러번 도착 하는 것이다.

왼쪽 그림을 보면 이해가 쉬울 것이다. 결국 Multi-path Fading을 설명하는 말이다.

Inter-Symbol Interference (ISI) 는 위 Delay Spread와 관련하여 생길 수 있는 왜곡 현상을 가리키는 말이다. 같은 전파가 딜레이를 두고 들어오다 보면 심벌(모듈레이션을 통해 0, 1 등 값을 구분하는 단위. 다음에 다룬다) 끼리의 간섭이 생겨 데이터가 달라지거나 모호해 질 수 있게 된다. 이런 심볼끼리의 간섭을 ISI라 한다.