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J-GLOBAL ID：201802254988135132   整理番号：18A1354769

測定選択:ランダム行列理論アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Measurement Selection: A Random Matrix Theory Approach

著者 (4件)： Elkhalil Khalil (Electrical Engineering Program, King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal, Saudi Arabia) ,  Kammoun Abla (Electrical Engineering Program, King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal, Saudi Arabia) ,  Al-Naffouri Tareq Y. (Electrical Engineering Program, King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal, Saudi Arabia) ,  Alouini Mohamed-Slim (Electrical Engineering Program, King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Transactions on Wireless Communications  (IEEE Transactions on Wireless Communications)
巻： 17  号： 7  ページ： 4899-4911  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1329A  ISSN： 1536-1276  CODEN： ITWCAX  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： 本論文は,n利用可能なセンサ観測からk測定のセットを選択する問題を考察した。選択された測定は,あるm次元パラメータベクトルの推定における誤差を評価する特定の誤差関数を最小化するべきである。(nk)可能な選択の各々を検査する徹底的探索は,非常に高い計算複雑性を必要とし,大きなnとkに対しては実用的ではない。最近,複雑さの低い代替法が研究されているが,それらの主な欠点は,測定マトリックスの完全な知識を必要とし,それらは測定マトリックスの変化のペースで適用される必要があるということである。これらの問題を克服するために,k,n,mが同じペースで大きく成長する漸近領域を考察した。次に,ランダム行列理論からのツールを用いて,一般的に用いられる最も重要な誤差測度を閉形式で近似した。漸近近似は,漸近誤差測度に対して低い値を示すk測定を適切に選択するために活用される。2つの発見的アルゴリズムを提案した。最初のものは,漸近誤差測度に凸最適化を適用するだけである。2番目のアルゴリズムは,元の最小化問題に対する十分に良い解を探すことを試みる低複雑度gre欲アルゴリズムである。gre欲なアルゴリズムは,厳密および漸近誤差測度の両方に適用することができ,ブラインドおよびチャネルを意識したファfasに実装することができる。提案したアルゴリズムを用いることができる2つの潜在的応用,すなわち大規模マルチユーザシステムにおけるアップリンク伝送のためのアンテナ選択と無線センサネットワークに対するセンサ選択を示した。また,数値結果を提示して,チャネル認識アルゴリズムの性能に達することにおいて,提案したブラインド方法の効率を維持した。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： アルゴリズム ,  *測度 ,  ベクトル ,  近似法 ,  最小化問題 ,  計算量 ,  センサ ,  チャネル
準シソーラス用語： マルチユーザ ,  無線センサネットワーク ,  アップリンク ,  複雑性 ,  閉形式 ,  複雑度 ,  凸最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 通信方式一般  (ND07010E) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (1件)： ランダム行列理論