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J-GLOBAL ID：201602262949109701   整理番号：16A1318511

実用シナリオの下での大規模MIMOシステムのための新しいパイロット除染法【Powered by NICT】

Novel pilot decontamination methods for Massive MIMO systems under practical scenarios

著者 (4件)： Cheng Qingqing (School of Computing and Communications, Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney, Australia) ,  Fang Gengfa (School of Computing and Communications, Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney, Australia) ,  Nguyen Diep (School of Computing and Communications, Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney, Australia) ,  Dutkiewicz Eryk (School of Computing and Communications, Faculty of Engineering and Information Technology, University of Technology Sydney, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISCIT  ページ： 77-81  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正確で効率的なチャネル推定法は,大量のアンテナの多入力多出力(大規模MIMO)システムにおける理論的な利得を実現する能力を持っている。パイロット再利用から,大規模MIMOチャネル推定プロセスにおけるパイロット汚染はシステムの性能をひどく劣化させることが重要な問題である。チャネル共分散行列は新しいユーザ到着とユーザ移動性のために変化する実用的なシナリオを考慮しながら,共分散支援チャネル推定法におけるパイロット汚染の問題を解決することを目的とした。目的のために,筆者らは,最初に,チャネル共分散行列を追跡し,次にBayes推定におけるこれらの推定値を利用する方法を設計した。シミュレーション結果は,チャネル共分散行列と著者らの提案した方法のCSI自体の両方のための正規化平均二乗誤差(NMSE)は最小二乗(LS)とBayes推定に基づく古典的方法よりもはるかに低いことを示した。,ユーザはゆっくりと移動する(例えば,歩行速度で)場合について,著者らの提案した方法は,システム再列チャネル共分散行列前古典的Bayes推定の三倍以上の満足な性能を提供することができる。換言すれば古典的なBayes手法と比較して,この提案した方法は再訓練過程の低周波数による架空と複雑さの少ない良好なシステム性能を得ることができた。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： Bayes推定 ,  利得 ,  チャネル推定 ,  推定量 ,  再利用 ,  最小二乗法 ,  *MIMOシステム ,  共分散 ,  正規化 ,  チャネル
準シソーラス用語： システム性能 ,  平均二乗誤差 ,  共分散行列 ,  MIMOチャネル ,  *MIMO , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： シナリオ ,  大規模MIMO ,  パイロット ,  除染