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J-GLOBAL ID：201802259578623126   整理番号：18A1256627

マルチビーム衛星信号の近最適検出のための進化的アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Evolutionary algorithms for near-optimum detection of multi-beam satellite signals

著者 (4件)： Sacchi Claudio (University of Trento, Dept. of Information Engineering, and Computer Science (DISI), Via Sommarive 9, 38123, Trento (Italy)) ,  Rahman Talha Faizur (Center for Advanced Study, in Telecommunications (CAST), COMSATS, Institute of Information Technology, Islamabad (Pakistan)) ,  Stallo Cosimo (University of Rome Tor Vergata, Department of Electronic Engineering, Via del Politecnico 1, 00133, Rome (Italy)) ,  Ruggieri Marina (University of Rome Tor Vergata, Department of Electronic Engineering, Via del Politecnico 1, 00133, Rome (Italy))
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： AERO  ページ： 1-8  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： マルチビーム衛星は将来の衛星システムの可能な技術の一つである。周波数サブバンドの再利用因子を増加させることが知られているが,マルチビーム衛星容量をブーストすることが可能であり,共同チャネル干渉が地球局側で都合よく減少することを示した。この目的のために,適切なマルチユーザ検出技術が必要である。最適検出は最大尤度(ML)基準に基づいており,これは大きな再利用因子に対する禁止的計算負荷を含む。代替最先端の準最適解は最小二乗誤差(MMSE)検出と反復干渉除去に基づいている。本研究では,進化的アルゴリズム,すなわち遺伝的アルゴリズム(GA)と粒子群最適化(PSO)に基づく近最適マルチビーム検出技術を試験することを目的とし,両者とも許容できる計算複雑性を持つ複雑な非線形最適化問題の解決に適している。特に,GAとPSO支援最大尤度検出を考慮し,したがって,合理的な基数の探索空間内で,近最適ML解を発見するGAとPSOの能力を利用した。シミュレーションテストベッドは,結合伝送と受信アンテナを有するビームアンテナシステム(SFBA)当たりのマルチビーム単一Feedを考慮することによって実行される。進化支援ML検出により得られた結果を,準最適MMSEマルチビーム検出および単一ユーザ限界と比較した。シミュレーション結果により,提案した進化技術のほぼ最適な可能性を示した。特に,理論的ML検出が手頃な計算負荷を示した。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： 遺伝的アルゴリズム ,  周波数 ,  マルチユーザ検出 ,  シミュレーション ,  受信アンテナ ,  *最尤法 ,  検出法 ,  再利用 ,  計算量 ,  地球局
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  干渉除去 ,  最小平均二乗誤差 ,  準最適解 ,  計算負荷 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  宇宙通信  (ND08040S)

タイトルに関連する用語 (3件)： マルチビーム ,  衛星 ,  進化的アルゴリズム