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J-GLOBAL ID：201702274405643657   整理番号：17A0304006

特異値分解に基づく改良SN比推定法を提案した。【JST・京大機械翻訳】

Improved blind SNR estimation algorithm based on singular value decomposition

著者 (3件)： Xu Weiwei (Institute of Electronic Engineering, China Academy of Engineering Physics) ,  Ye Jiangfeng (Institute of Electronic Engineering, China Academy of Engineering Physics) ,  Hu Maohai (Institute of Electronic Engineering, China Academy of Engineering Physics)
資料名： Tai Hezi Kexue Yudianzi Xinxi Xuebao  (Tai Hezi Kexue Yudianzi Xinxi Xuebao)
巻： 14  号： 5  ページ： 771-777  発行年： 2016年 
JST資料番号： C3004A  ISSN： 2095-4980  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： 空間分解信号対雑音比(SNR)推定アルゴリズムのための中性子空間次元推定の複雑さが高く,低SNRでの推定誤差が大きいという問題を解決するために,改良サブ推定アルゴリズムを提案した。まず第一に,サンプルの自己相関行列の特異値シーケンスを使用して,勾配シーケンスを得て,勾配シーケンスの各々の項と後の5つの比率の比率を探索して,信号対雑音比の最大値に対応する特異値番号を信号部分空間の次元として計算した。適切なデータ長さのシミュレーション結果は以下のことを示した。SN比が5DB~20DBの範囲内で,従来の通信信号のSNR推定の平均偏差は0.5DB未満であり,標準偏差は1DB未満であった。このアルゴリズムは低SNRでの推定性能を向上させ,計算量が少なく,変調モード,キャリア周波数,シンボル率などの事前情報を知る必要がなく,低SNRではSNR推定時の追跡がより正確で,複雑な高次変調信号にも適用できる。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 通信信号 ,  計算量 ,  *SN比 ,  標準偏差 ,  アルゴリズム ,  *特異値分解
準シソーラス用語： 事前知識 ,  平均偏差 ,  部分空間 ,  *特異値 ,  相関行列 ,  推定誤差 ,  低SN比 ,  推定アルゴリズム ,  *SN比推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： SNR estimation ,  singular value decomposition ,  deviation principle ,  dimension estimation ,  SNR tracking

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 特異値分解 ,  SN比推定 ,  提案