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J-GLOBAL ID：201902222753403505   整理番号：19A0520009

絶対値緩和を用いたMAP推定によるマルチユーザ検出【JST・京大機械翻訳】

Multiuser detection by MAP estimation with sum-of-absolute-values relaxation

著者 (3件)： Sasahara Hampei (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Japan) ,  Hayashi Kazunori (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Japan) ,  Nagahara Masaaki (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICC  ページ： 1-6  発行年： 2016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： 本論文では,スタートポロジー機械-機械(M2M)通信において引き起こされる多重アクセス干渉に対処するマルチユーザ検出を考察した。送信信号は,検出における事前情報として考慮される離散値(例えば,±1の値を取る二値信号)であると仮定した。最大事後確率(MAP)推定として検出問題を定式化した。これは,絶対値(SOAV)最適化と呼ばれる凸最適化に緩和される。SOAV最適化は,閉形式で近接演算子を与える,近位分割アルゴリズムにより効率的に解くことができる。数値シミュレーションにより,線形最小平均二乗誤差(LMMSE)および最小絶対収縮および選択演算子(LASSO)法と比較して,提案手法の有効性を示した。Copyright 2019 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： 通信 ,  *緩和現象 ,  *マルチユーザ検出 ,  有効性 ,  定式化 ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  *絶対値
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  閉形式 ,  凸最適化 ,  最大事後確率 ,  事前知識 ,  多元接続干渉 ,  M2M , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 音声処理  (JE05000E) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  符号理論  (ND02030R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 絶対値 ,  緩和 ,  MAP推定 ,  マルチユーザ検出