文献

J-GLOBAL ID：201802233255885919   整理番号：18A0028146

最小誤差エントロピー基準を用いた添加剤非Gauss雑音チャネル推定【Powered by NICT】

Additive non-Gaussian noise channel estimation by using minimum error entropy criterion

著者 (2件)： Heravi Ahmad Reza (Electrical Engineering Department, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran) ,  Hodtani Ghosheh Abed (Electrical Engineering Department, Ferdowsi University of Mashhad, Mashhad, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCKE  ページ： 181-186  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： チャネル推定は,無線通信の重要な成分である。本論文は,加法性非Gauss雑音チャネル推定におけるニューラルネットワーク基づく平均二乗誤差(MSE)に基づくニューラルネットワークと最小誤差エントロピー(MEE)の比較をしている。ニューラルネットワークを利用したいくつかのチャネルモデルにおけるMEEとMSEアルゴリズムを解析した。本研究の第一の目的はMEEベースBP法を用いたMSEに基づく共役勾配逆伝搬(BP)アルゴリズムの性能を比較した。訓練されたニューラルネットワークは受信機における等化器として適用することができる。,方法間の完全な比較をするために,著者らは低及び高SNR領域でそれらを比較した。数値結果は,MEEベース逆伝搬アルゴリズムであるチャネル推定のためのMSEに基づくアルゴリズムよりもできることを示した。事実,相加性非ガウス雑音を持つMSEの性能は,高SNR領域におけるMEE結果として約と同じであるが,MEE非Gaussノイズをもった低SNR領域におけるMSEに基づく手法よりも性能的に優れた。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： *添加剤 ,  共役 ,  受信機 ,  無線伝送 ,  加成性 ,  ニューラルネットワーク ,  *非Gauss雑音 ,  アルゴリズム ,  等化器 ,  *チャネル推定 ,  *エントロピー ,  *雑音
準シソーラス用語： 低SN比 ,  逆伝搬アルゴリズム ,  平均二乗誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 信号理論  (ND02020G) ,  移動通信  (ND08030H) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 誤差 ,  エントロピー ,  添加剤 ,  非Gauss雑音 ,  チャネル推定