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J-GLOBAL ID:201902261489249785   整理番号:19A1955621

適応変調符号化のためのニューラルネットワークを用いたSNR推定法

SNR Estimation by using Neural Network in Adaptive Modulation and Coding
著者 (3件):
資料名:
巻: 119  号: 90(RCS2019 37-100)(Web)  ページ: 333-338 (WEB ONLY)  発行年: 2019年06月12日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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IoTなどの革新的通信技術の普及に伴い,次世代の移動体無線通信技術には,高速移動環境下等の厳しい環境においても高速かつ高品質な通信を実現することが求められている.適応変調符号化(AMC)技術は,フェージングなどの様々な条件下でスループット性能を最大化するための技術であり,現在広く利用されている.AMCの制御には,信号対雑音比(SNR)を利用する方法が広く知られているが,このSNR情報を生成・フィードバックする過程で生じる処理遅延は,特に高速移動環境では高速・大容量通信の実現の際のネックとなってしまう.そこで本稿では,ニューラルネットワーク(ANN)を用いて電力スペクトル密度(PSD)からSNRを推定する手法を提案する.PSDはドップラーシフトによってほとんど影響を受けないため,高速移動環境に強いロバスト性を持つ.スループットに関する提案法の有効性を,既存のエラーベクトル振幅(EVM)ベースのリンクAMC方式と比較し,シミュレーションによって検証した.(著者抄録)
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分類 (2件):
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移動通信  ,  信号理論 
引用文献 (10件):
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