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J-GLOBAL ID：201702292059517715   整理番号：17A0173657

チャネル相関に基づく半ブラインドチャネル同定アルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Cross-Relation-Based Semi-blind Channel Identification Method

著者 (4件)： Bai Yaoming (Institute of Information System Engineering,PLA Information Engineering University) ,  Jiang Jianzhong (Institute of Information System Engineering,PLA Information Engineering University) ,  Liu Shigang (Institute of Information System Engineering,PLA Information Engineering University) ,  Sun Youming (Institute of Information System Engineering,PLA Information Engineering University)
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 31  号： 5  ページ： 1059-1066  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  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： 完全ブラインドチャネル同定アルゴリズムは,公零点チャネルを同定することができず,チャネル次数誤差に敏感であるという問題を解決するために,本論文はチャネルのCR相関に基づく単純で効率的なブラインドチャネル同定アルゴリズムを提案した。アルゴリズムは出力データ構造相関行列Wを構築し、相関行列Wとチャネルベクトルの直交性構造制約方程式に基づき、少量の既知符号と改良最小二乗法(MODIFIED LEAST SQUARE,MLS)基準を利用して、追加の制約を構築した。チャネル応答の閉形式解を最小二乗法により求めた。このアルゴリズムは,ブラインドチャネル同定アルゴリズムの限界を効果的に克服し,従来のブラインド法が直面する最適重み選択問題を避けることができ,アルゴリズムの複雑さが低く,性能が安定しており,チャネルノイズとチャネル次数に対して強いロバスト性を持っている。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムの有効性と優位性を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 制約条件 ,  *チャネル推定 ,  選択問題 ,  データ構造 ,  最小二乗法 ,  *アルゴリズム ,  零点 ,  ロバスト性 ,  直交性 ,  *チャネル
準シソーラス用語： アルゴリズム複雑性 ,  閉形式解 ,  チャネル応答 ,  相関行列 ,  次数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： semi-blind channel identification ,  single-input multiple-output(SIMO) ,  known symbols ,  second-order statistics ,  common zeros

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： チャネル ,  相関 ,  ブラインド ,  チャネル同定 ,  アルゴリズム ,  提案