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J-GLOBAL ID：201802248102870074   整理番号：18A1387674

大規模MIMOミリ波システムのための反閉塞ビームトレーニング【JST・京大機械翻訳】

Anti-Blockage Beam Training for Massive MIMO Millimeter Wave Systems

著者 (4件)： Li Zhaoqiang ,  Liu Danpu ,  Wu Xiaoyong ,  Yu Feng
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： ミリ波(mmWave)の短波長と高指向性ビーム成形のために,60GHzの大規模MIMOシステムはリンク閉塞に非常に脆弱である。非ブロック方向へのビームスイッチングは,閉塞を克服する有効な解決策である。この目的のために,ビームスイッチング用のバックアップビーム対のセットを初期ビーム訓練で同定しなければならない。本研究では,バックアップビーム同定を支援する低複雑度ビーム訓練方式を提案した。ミリ波チャネルのスパース性とクラスタ化特性を考慮して,隣接するビームのための高い確率を同時にブロックするために,著者らは,ピークビーム分類に基づくバックアップビームの選択のための新しい基準を提案して,2つのビーム分類アルゴリズムを設計した。遮断が起こるときのビームスイッチングのための詳細な手順も示した。シミュレーション結果は,提案したビーム訓練方式が初期のビーム訓練段階で近最適性能を達成することを示した。さらに,バックアップビーム対を同定するための新しい方法は,閉塞環境下でのシステムのスペクトル効率を改善するためにより効果的である。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： バックアップ ,  ビーム成形 ,  *閉塞 ,  クラスタ化 ,  シミュレーション ,  周波数利用効率 ,  チャネル ,  指向性 ,  *EHF波 ,  スイッチング
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  スパース性 ,  複雑度 ,  脆弱性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W) ,  アンテナ  (ND06000M)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模MIMO ,  ミリ波 ,  閉塞 ,  ビーム ,  トレーニング