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J-GLOBAL ID：201802277938063584   整理番号：18A0942253

OSTBC-MIMO-OFDMシステムにおけるSBLベースの結合スパースチャネル推定と最尤シンボル検出【JST・京大機械翻訳】

SBL-Based Joint Sparse Channel Estimation and Maximum Likelihood Symbol Detection in OSTBC MIMO-OFDM Systems

著者 (3件)： Mishra Amrita (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Kanpur, Kanpur, India) ,  S. Yashaswini N. (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Kanpur, Kanpur, India) ,  Jagannatham Aditya K. (Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Kanpur, Kanpur, India)
資料名： IEEE Transactions on Vehicular Technology  (IEEE Transactions on Vehicular Technology)
巻： 67  号： 5  ページ： 4220-4232  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： 本論文では,直交空間時間ブロック符号化(OSTBC)多重入力多出力(MIMO)直交周波数分割多重(OFDM)無線システムにおける近似的にスパースなチャネル推定のためのスパースBayes学習(SBL)に基づく方式を提案した。パラメータ化された優先ベースのSBLフレームワークを用いて,不良設定OSTBC-MIMO-OFDMチャネル推定シナリオのためのパイロット方式を提示した。最大尤度記号検出(MLSD)を,SBLベースのチャネル推定のための期待値最大化フレームワークに組み込んだ。これにより,近似的にスパースなチャネル推定とシンボル検出のための新しい方式の開発が可能になった。提案した方式は,EステップにおけるSBLベースのチャネル推定を実行し,次にMステップにおける修正ML決定計量ベースのシンボル検出を実行する。Bayes Cramer’r-Rao限界を,SBL方式に対応するgenie最小平均二乗誤差推定器に対して得た。SBLに基づくチャネル推定誤差の存在下で,MLSDに対する閉形式ビット誤り確率表現を導出した。シミュレーション結果を最後に提示し,理論的限界を検証し,提案した技術の性能を説明した。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： *最尤法 ,  *OFDM ,  近似法 ,  *チャネル推定 ,  シミュレーション ,  直交性
準シソーラス用語： ビット誤り率 ,  閉形式 ,  最小平均二乗誤差 ,  MLSD ,  *MIMO ,  時空間ブロック符号 ,  *シンボル検出 ,  *直交時空間ブロック符号 ,  *MIMO-OFDM , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (3件)： チャネル推定 ,  最尤 ,  シンボル検出