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J-GLOBAL ID：201802248048304431   整理番号：18A1507277

TDD大規模MIMOシステムのための最適トレーニング長のスケーリング則【JST・京大機械翻訳】

Scaling Laws of Optimal Training Lengths for TDD Massive MIMO Systems

著者 (4件)： Kim Taehyoung (Samsung Electronics Company, Ltd., Suwon, South Korea) ,  Min Kyungsik (Samsung Electronics Company, Ltd., Suwon, South Korea) ,  Jung Minchae (School of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University, Seoul, South Korea) ,  Choi Sooyong (School of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University, Seoul, South Korea)
資料名： IEEE Transactions on Vehicular Technology  (IEEE Transactions on Vehicular Technology)
巻： 67  号： 8  ページ： 7128-7142  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0244A  ISSN： 0018-9545  CODEN： ITVTAB  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 本研究では,最適訓練長さのスケーリング則を,大規模多入力多出力システムの時間分割に対して調べた。最初に,アップリンクとダウンリンク訓練の両方を考慮することによって,一般化漸近達成可能率を引き出した。一般形式から,零強制(ZF)と整合フィルタ(MF)プリコーダの達成可能な速度を,有効チャネルの平均と分散を用いて直接得た。次に,アップリンクとダウンリンク訓練に関してZFとMFのレートギャップを分析した。速度ギャップの解析により,達成可能な速度はZFとMFの両方に対するダウンリンク訓練よりもアップリンク訓練により支配されることを示した。スペクトル効率を最大化する訓練長さのための結合最適化問題を,速度ギャップの関数として定式化した。システムパラメータによる最適訓練長のスケーリングを研究するために,対数関数に対する近似を用いて閉形式表現として最適訓練長を導出した。解析から,アンテナ数が増加すると最適訓練長が減少し,コヒーレンスブロック長が増加すると増加することを示した。さらに,最適トレーニング長はZFに対して送信電力が増加すると増加するが,MFに対しては変化しない。最後に,非コヒーレント検出のための優れた領域(統計的情報のみがダウンリンク訓練なしの復調に使用される)を,ダウンリンク訓練の有無によるスペクトル効率を比較することによりシステムパラメータを用いて調べた。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： 周波数利用効率 ,  整合フィルタ ,  チャネル ,  *スケール則 ,  アンテナ ,  *MIMOシステム ,  最適化問題 ,  時分割処理 ,  定式化
準シソーラス用語： 送信電力 ,  閉形式 ,  システムパラメータ ,  プリコーダ ,  ダウンリンク ,  アップリンク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： TDD ,  大規模MIMO ,  トレーニング ,  スケーリング則