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J-GLOBAL ID：201502217489016817   整理番号：15A1217400

ネストされたスパース近似:幾何学ベース確率的チャネルモデルを用いたV2Vチャネルの構造推定

Nested Sparse Approximation: Structured Estimation of V2V Channels Using Geometry-Based Stochastic Channel Model

著者 (3件)： BEYGI Sajjad (Univ. Southern California, CA, USA) ,  MITRA Urbashi (Univ. Southern California, CA, USA) ,  STROEM Erik G. (Chalmers Univ. Technol., Goeteborg, SWE)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 63  号： 17/20  ページ： 4940-4955  発行年： 2015年09月01日 
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： 幾何学ベース確率的チャネルモデル化を用いて遅延ドップラー領域における車車間(V2V)チャネルの包括的な分析を提供した。特性分析によって,V2Vチャネルモデルは3つの主要領域を有し,これらの領域はチャネル推定の改善に使用できるスパースおよびハイブリッド構造を示すことを明らかにした。この構造を用いて一般的な正則化関数を用いた要素単位およびグループ単位統合スパース近似を提案した。要求される最適化に対する最適ソリューションは要素およびグループ単位ペナルティ関数に基づいたチャネルベクトルのネストされた推定であることを証明した。提案した方法は,近接演算子と乗算器の交互方向法を用い,優れた性能と適度な複雑性を有する。シミュレーションと実際のV2Vチャネル測定によって提案した方法が先に提案されている方法より大きい利得を達成していることを示した。

シソーラス用語： 構造 ,  性質 ,  *近似法 ,  *方式 ,  *確率モデル ,  *通信チャネル ,  *自動車通信 ,  *推定 ,  Doppler効果 ,  チャネル推定 ,  最適化 ,  ペナルティ関数 ,  乗算器
準シソーラス用語： *スパース性 ,  *ネスト ,  *幾何学アプローチ ,  *構造推定 ,  *車車間通信 ,  *無線チャネル ,  領域

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 (8件)： ネスト ,  近似 ,  幾何学 ,  確率 ,  チャネル ,  モデル ,  V2V ,  構造推定