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J-GLOBAL ID：201002267843868028   整理番号：10A0287024

次元縮小最尤探索による低複雑さ復号化

Low-Complexity Decoding via Reduced Dimension Maximum-Likelihood Search

著者 (4件)： CHOI Jun Won (Univ. Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA) ,  SHIM Byonghyo (Korea Univ., Seoul, KOR) ,  SINGER Andrew C. (Univ. Illinois at Urbana-Champaign, IL, USA) ,  CHO Nam Ik (Seoul National Univ., Seoul, KOR)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 58  号： 3,Pt.2  ページ： 1780-1793  発行年： 2010年03月 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： MIMO技術により約束されているダイバシチと多重利得を達成するためには,最小誤差で送信符号を回復するための強力なMIMO検出方式を欠かすことはできない。近年,球面復号化(SD)と呼ばれる最尤(ML)木探索アルゴリズムが多くの関心を集めている。本論文では,複雑さを顕著に低減しML性能に近い性能を維持する次元縮小ML探索(RD-MLS)と呼ばれるML検出に近い技術を示した。複雑さを低減する次元縮小に加えて,探索空間の縮小により被る性能損失を緩和するための2つのアイデア:リスト木探索とそこで無視される符号の再計算を提案した。RD-MLSの漸近性能解析を記述し,シミュレーション結果を与えた。

シソーラス用語： *次元縮小 ,  アルゴリズム ,  検出 ,  性質 ,  *復号化 ,  木探索 ,  性能分析
準シソーラス用語： リスト木探索 ,  最尤検出 ,  *最尤探索アルゴリズム ,  漸近性能解析 ,  *低複雑さ

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 次元縮小 ,  最尤 ,  探索 ,  複雑さ ,  復号化