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J-GLOBAL ID：201802210776620831   整理番号：18A1624587

FDDシステムにおいて大規模MIMO利得を達成する方法【JST・京大機械翻訳】

How to Achieve Massive MIMO Gains in FDD Systems?

著者 (3件)： Barzegar Khalilsarai Mahdi (Technische Universitaet, Communications and Information Theory Group, Berlin) ,  Haghighatshoar Saeid (Technische Universitaet, Communications and Information Theory Group, Berlin) ,  Caire Giuseppe (Technische Universitaet, Communications and Information Theory Group, Berlin)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SPAWC  ページ： 1-5  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： 大規模MIMOは,基地局側で非常に多数のアンテナを利用する強力なマルチユーザ/マルチアンテナ技術であり,大ビーム成形と多重化利得を達成するために,基地局アンテナと複数ユーザ間のチャネル行列の知識を利用する。古典的な大規模MIMOは時間分割二重化(TDD)とチャネル相反性を利用し,チャネル行列はユーザにより送られた入力アップリンクパイロット信号から基地局で学習できる。しかしながら,今日展開されている大多数のセルラネットワークは,チャネル相反性が保持されない周波数分割多重化(FDD)を利用し,いくつかの空間多重化利得を達成するために,明示的ダウンリンクプロービングとアップリンクCSIフィードバックが必要である。残念ながら,チャネルが高次元ランダムベクトルであるので,明示的なプロービングとフィードバックによって引き起こされるオーバーヘッドは,大量のMIMOにおいて非常に大きい。本論文では,FDD大規模MIMOにおける空間多重化利得とプロービング/フィードバックオーバヘッドとの間の非常に競争的なトレードオフを達成するための新しいアプローチを提案した。このアプローチは2つの新しい概念に基づいている。1)アップリンクからダウンリンクへのチャネル共分散行列を外挿するための効率的で数学的に厳密な手法は,各ダウンリンクチャネルの二次統計をアップリンクパイロットから自由に正確に学習できる。2)任意の指定されたオーバーヘッド(すなわちダウンリンクパイロット次元)のためのチャネルにスパース性を導入する新しい「スパース化予符号化」アプローチは,スパース化後の「有効」チャネルを低い平均二乗誤差で推定できる最適スパースレベルを設定することが可能である。この方法を最先端の圧縮センシング(CS)ベースの方法と比較した。その結果,提案した方法は圧縮センシング法よりもはるかにロバストであることが示された。これは,自然のmercy(すなわち,自然スパース性のmercyによる自然スパース性)の代わりに,望ましいものとして「チャネルスパース性を形状」することができるからである。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： フィードバック ,  ベクトル ,  ビーム成形 ,  アンテナ ,  *利得 ,  チャネル ,  ロバスト性 ,  基地局
準シソーラス用語： 予符号化 ,  ダウンリンク ,  *MIMO ,  オーバヘッド ,  セルラーネットワーク ,  アップリンク ,  マルチアンテナ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： FDD ,  大規模MIMO ,  利得