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J-GLOBAL ID：201802210242323878   整理番号：18A1387638

大規模SCMAにおけるGABP反復検出のための構造化ランダムコードブック設計【JST・京大機械翻訳】

Structured Random Codebook Design for GABP Iterative Detection in Massive SCMA

著者 (4件)： Inagaki Keisuke ,  Takahashi Takumi ,  Ibi Shinsuke ,  Sampei Seiichi
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： VTC Spring  ページ： 1-6  発行年： 2018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： 本論文では,大量スパース符号多重アクセス(SCMA)におけるGauss信念伝搬(GBP)に対するランダム符号表設計とその制約を提案した。典型的なSCMAにおいて,メッセージパッシングアルゴリズム(MPA)は,あらかじめ定義された最適コードブックの仮定に関するマルチユーザ検出(MUD)のための検出方式として適用可能である。しかし,送信ストリームの数が増加するにつれて,多数の候補により最適なコードブックを設計することは非常に困難になる。このような不都合な問題を扱うために,大規模MUDにおけるダイバーシチ利得により,近最適性能を達成する可能性がある構造化ランダム符号表とGBP反復検出を採用した。さらに,GBPにおいて誘導された異常な雑音増強は,ランダム符号表設計における適切な制約によって抑制できる。GBP反復検出の収束特性を改善するために,著者らは,新しいランダム符号表設計とそれのGBPに対する制約を提案した。最後に,ビット誤り率(BER)性能の改善に関して,提案した方法の妥当性を実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *構造形成 ,  雑音 ,  *符号表 ,  多重化 ,  マルチユーザ検出 ,  *逐次検出
準シソーラス用語： ビット誤り率 ,  ダイバーシチ利得 ,  信念伝搬 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 符号理論  (ND02030R) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (7件)： 大規模 ,  GABP ,  反復検出 ,  構造化 ,  ランダムコード ,  ブック ,  設計