文献

J-GLOBAL ID：201802226197491294   整理番号：18A0520080

スパースチャネル推定のための線形関数近似ペナルティを用いた同時最適化NLMSアルゴリズム【Powered by NICT】

A joint-optimization NLMS algorithm with linear function approximation penalty for sparse channel estimation

著者 (3件)： Wang Yanyan (College of Information and Communications Engineering, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Li Yingsong (College of Information and Communications Engineering, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Shi Fanping (College of Information and Communications Engineering, Harbin Engineering University, Harbin, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PIERS - FALL  ページ： 2140-2144  発行年： 2017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,丘陵地形通信環境におけるマルチパスチャネルのスパース性を利用する同時最適化正規化最小平均二乗(JO NLMS)アルゴリズムに導入した線形関数近似ペナルティ。提案したアルゴリズムは,線形関数近似(LFA)ペナルティJO NLMSアルゴリズム(LFAJO NLMS),JO NLMSの費用関数にLFAを統合することにより,実現されると表される。提案LFAJO NLMSアルゴリズムを数学的に詳細に提示し,そのチャネル推定挙動は,マルチパスモデルで確認された。スパースチャネル推定から得られた計算機シミュレーション結果は,著者らが開発したLFAJO NLMSアルゴリズムを以前報告されたNLMSとそれに対応するスパースバージョンよりも優れていることを示した。Copyright 2018 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： *アルゴリズム ,  *ペナルティ ,  *チャネル推定 ,  *線形性 ,  正規化 ,  計算機シミュレーション ,  *関数近似 ,  費用関数
準シソーラス用語： スパース性 ,  マルチパスチャネル ,  *同時最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： チャネル推定 ,  線形関数 ,  近似 ,  ペナルティ ,  同時最適化