文献

J-GLOBAL ID：201702259092513667   整理番号：17A1250665

ミリ波通信のためのトレーニング系列の設計と最適化:大規模なMIMOにおけるスパースチャネル推定のための新しいアプローチ【Powered by NICT】

Design and Optimization on Training Sequence for mmWave Communications: A New Approach for Sparse Channel Estimation in Massive MIMO

著者 (5件)： Ma Xu (Electronic Engineering Department, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Yang Fang (Electronic Engineering Department, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Liu Sicong (Electronic Engineering Department, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Song Jian (Electronic Engineering Department, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Han Zhu (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Houston, Houston, TX, USA)
資料名： IEEE Journal on Selected Areas in Communications  (IEEE Journal on Selected Areas in Communications)
巻： 35  号： 7  ページ： 1486-1497  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0908B  ISSN： 0733-8716  CODEN： ISACEM  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： セルラネットワークの次世代では,ミリ波(ミリ波)通信が重要な役割を果たすであろう。ミリ波通信を利用して,大量の多重入力多重出力(MIMO)技術を効果的に用いることができる,これはシステム容量を著しく向上させるであろう。しかし,効果的なチャネル推定方式は,システムの安定性と大規模MIMOシステムにおける改善のための大きな必要性の前提条件である。本論文では,高い精度とスペクトル効率を持つ訓練シーケンス(TS)の設計と最適化に基づくチャネル推定方式は,構造化圧縮センシングの枠内で研究した。センシング行列のブロックコヒーレンスを最適化するための新しい展望として,ブロックの自己コヒーレンスと相互コヒーレンスは二種類の重要な性能因子のとして提案し,特定した。二因子を最適化するために,特定のTSは周波数領域二元トレーニング系列の逆離散Fourier変換を用いて設計,得られ,遺伝的アルゴリズムはその後採用TSの性能因子を最適化することである。センシング行列のブロックコヒーレンスが提案したTS設計と最適化法によって顕著に減少できることをシミュレーション結果により実証した。さらに,提案した最適化TSを用いて,チャネル推定は,正確な回収確率,平均二乗誤差およびビット誤り率の観点から力ずく探索で得られた従来のTS設計性能的に優れており,また,Cramer-Rao下限に近づくことができる。Copyright 2017 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： *EHF波 ,  遺伝的アルゴリズム ,  MIMOシステム ,  コヒーレンス ,  *通信 ,  *ミリ波通信 ,  周波数利用効率 ,  *チャネル推定 ,  周波数領域 ,  多重化 ,  *最適化
準シソーラス用語： ビット誤り率 ,  圧縮センシング ,  セルラーネットワーク ,  *MIMO , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (8件)： ミリ波通信 ,  トレーニング ,  系列 ,  設計 ,  最適化 ,  大規模 ,  MIMO ,  チャネル推定