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J-GLOBAL ID：201902225115375992   整理番号：19A0498179

干渉アラインメントのための低複雑性高精度ARベースチャネル予測法【JST・京大機械翻訳】

A Low-Complexity High-Accuracy AR Based Channel Prediction Method for Interference Alignment

著者 (6件)： Ozawa Masayoshi ,  Ohtsuki Tomoaki ,  Panahi Fereidoun H. ,  Jiang Wenjie ,  Takatori Yasushi ,  Nakagawa Tadao
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： GLOBECOM  ページ： 1-7  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： 干渉アラインメント(IA)は,送信重みを用いて干渉信号をアラインメントすることにより,少数のアンテナで干渉を抑制できる技術である。これらの重みは,各受信機からフィードバックされたチャネル状態情報(CSI)に基づいて設計されるが,時間変化チャネルの下では,推定されたCSIは遅延/出力され,不完全なIAをもたらす。したがって,チャネル予測によるIAは,多くの注意を引きつけた。自己回帰(AR)モデルは,過去の状態のみに基づいて将来の状態を予測する予測法として知られている。従来のチャネル予測ベースのIA法において,過去のチャネルは予測のために直接使用される。したがって,予測のための計算数は大きすぎる。本論文では,ARモデルに基づいて,IAのための低複雑性と高精度チャネル予測法を記述した。将来のチャネルを予測するために,過去のチャネルを直接使用する代わりに隣接時間のチャネルの差を使用するだけである。これは非常に低いチャネル予測誤差をもたらす。シミュレーションは,提案方法が予測精度を改善して,従来のものより少ない計算を必要とすることを示した。さらに,提案したチャネル予測法によるIAは,より高い伝送速度を達成した。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： *アラインメント ,  受信機 ,  *チャネル ,  アンテナ ,  経時変化 ,  伝送速度 ,  *予測技法 ,  予測誤差 ,  自己回帰モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  チャネル状態情報 ,  *チャネル予測 ,  *高精度 ,  *低複雑性 ,  *干渉アラインメント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 干渉アラインメント ,  低複雑性 ,  Ar ,  チャネル予測