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J-GLOBAL ID：201702261635898685   整理番号：17A0105133

スパースチャネルにおけるスパースBAYES学習に基づくブラインド等化アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Reduced Constellation Equalization Algorithm for Sparse Multipath Channels Based on Sparse Bayesian Learning

著者 (4件)： Zhang Kai (Institute of Information System Engineering, Information Engineering University) ,  Yu Hongyi (Institute of Information System Engineering, Information Engineering University) ,  Hu Yunpeng (Institute of Information System Engineering, Information Engineering University) ,  Shen Zhixiang (Institute of Information System Engineering, Information Engineering University)
資料名： Dianzi yu Xinxi Xuebao  (Dianzi yu Xinxi Xuebao)
巻： 38  号： 9  ページ： 2255-2260  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2507A  ISSN： 1009-5896  CODEN： DKXUEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： スパースチャネルのブラインド等化問題を解決するために,化等化アルゴリズムのフレームワークの下で線形モデルを確立して,スパースチャネルにおける等化器の固有のスパース特性を利用して,等化係数に及ぼすスパースな促進効果を有する事前分布の制約を導入した。スパースBAYES学習法を用いて,最大事後推定値を得るために,等化器係数を反復的に解いた。本論文で提案した等化法は,データストリームの等化アルゴリズムのカテゴリーに属し,データの短い応用に適用できる。ランダム勾配法と比較して,提案したアルゴリズムの性能は等化器の長さに影響されず,収束性能はより良く,シミュレーション結果はアルゴリズムの有効性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 推定量 ,  学習 ,  *ブラインド等化 ,  等化器 ,  傾斜法 ,  *アルゴリズム ,  *透視図法 ,  シミュレーション ,  *等化
準シソーラス用語： データストリーム ,  事前分布 ,  線形モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Digital communication ,  Blind equalization ,  Sparse channel ,  Reduced Constellation Algorithm (RCA) ,  Sparse Bayesian learning

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： Bayes学習 ,  ブラインド等化 ,  アルゴリズム ,  提案