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J-GLOBAL ID：201902219031357329   整理番号：19A2692202

iotベース5GネットワークにおけるOFDMのためのチャネル,非線形性パラメータおよびシンボルの結合推定-検出のための一般フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A general framework for joint estimation-detection of channel, nonlinearity parameters and symbols for OFDM in IoT-based 5G networks

著者 (2件)： Olfat Ehsan (100 44 Stockholm, Stockholm, Sweden) ,  Bengtsson Mats (100 44 Stockholm, Stockholm, Sweden)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 167  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0102B  ISSN： 0165-1684  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 将来のセルラネットワークに対する強い候補であるにもかかわらず,OFDMの主な欠点は高いピーク対平均電力比である。これは,製造が困難で高価な高ダイナミックレンジ電力増幅器を展開するために送信機を必要とする。それは,将来のIoTベースの5Gネットワークにおいて特に問題があり,そこでは,多くの低コスト低電力デバイスがデータを高品質受信機に伝送する。このような送信機をできるだけ簡単で安価にするために,受信側非線形性補償とシンボル検出を考慮した。特に,多経路フェージングOFDMシステムにおける周波数領域櫛型パイロットを用いて,チャネルと非線形性パラメータとシンボルの結合最大尤度推定検出の問題を研究し,それを解決するための反復最適化アルゴリズムを提案した。また,一般型の記憶性非線形性に対するCramer-Rao下限を計算し,提案したアルゴリズムが高い信号対雑音比に対してそれを達成することを示した。次に,数値評価により,アルゴリズムが高速に収束することを示し,非線形性パラメータとチャネルの事前知識を完全に用いて,遺伝支援シナリオの一つと性能の差を無視できることを示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *チャネル ,  受信 ,  SN比 ,  櫛形 ,  *ネットワーク ,  受信機 ,  *OFDM ,  高速度 ,  送信機 ,  アルゴリズム ,  *非線形性
準シソーラス用語： 事前知識 ,  マルチパスフェージング ,  モノのインターネット ,  *第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： OFDM ,  非線形 ,  検出 ,  推定 ,  CRLB

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (9件)： IoT ,  5G ,  OFDM ,  チャネル ,  非線形性 ,  パラメータ ,  シンボル ,  推定 ,  フレームワーク