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J-GLOBAL ID：201902240165627877   整理番号：19A0517213

有向大規模MIMOシステムにおける重複ユーザグルーピング【JST・京大機械翻訳】

Overlapping User Grouping in IoT Oriented Massive MIMO Systems

著者 (4件)： Tian Run (Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  Liang Yuan (Michigan State University, East Lansing, MI, USA) ,  Tan Xuezhi (Harbin Institute of Technology, Harbin, China) ,  LI Tongtong (Michigan State University, East Lansing, MI, USA)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 14177-14186  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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,インターネット(IoT)指向の大規模MIMOシステムにおけるネットワーク容量とユーザカバレッジの改善について考察した。文献において,ユーザが一般的に非重複グループに分割され,より好ましくないチャネル条件を持つユーザが容量最適化のために低下するネットワーク容量を改善するために,ユーザグループ化アプローチが大規模MIMOにおいて使用されてきた。結果として,ユーザは予測されない中断と遅延,ネットワークからの長い時間の分離を受ける可能性がある。さらに,重複していないユーザグループ化も不要な資源廃棄物をもたらす。これらの限界を克服するための努力として,本論文では,大量MIMOにおける好ましい伝搬特性を利用することにより,オーバラッピングユーザグループ化の概念を導入した。より具体的には,2つの新しいユーザグループ化手法を提案した。最初に,選択されたサブグループ間の重なりを可能にすることにより,gre欲な検索ベースのユーザグループ化手法を提案した。第二に,著者らは新しいチャネル類似性測度を導入して,機械学習におけるスペクトルクラスタリングアルゴリズムに基づく低複雑性重複ユーザ分類方式を開発した。理論的および数値的結果の両方により,オーバーラップユーザグループ化がはるかに高いネットワーク容量を達成でき,任意の時間で,各IoTデバイスが少なくとも1つのサブグループに役立つことを保証できることを実証した。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： 最適化 ,  チャネル ,  類似性 ,  *ネットワーク ,  スペクトル ,  インターネット ,  機械学習 ,  測度
準シソーラス用語： 低複雑性 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  *MIMO ,  カバレッジ【プログラム検証】 ,  ネットワーク容量 ,  モノのインターネット ,  *Massive MIMO , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 大規模MIMO ,  グルーピング