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J-GLOBAL ID：201902269688244968   整理番号：19A0516433

修正粒子群最適化アルゴリズムに基づくマルチスケールマルチラグ水中音響チャネルのパラメータ推定【JST・京大機械翻訳】

Parameter Estimation for Multi-Scale Multi-Lag Underwater Acoustic Channels Based on Modified Particle Swarm Optimization Algorithm

著者 (4件)： Zhang Xing (Key Laboratory of Underwater Acoustic Signal Processing of Ministry of Education, Southeast University, Nanjing, China) ,  Song Kang (Key Laboratory of Underwater Acoustic Signal Processing of Ministry of Education, Southeast University, Nanjing, China) ,  Li Chunguo (Key Laboratory of Underwater Acoustic Signal Processing of Ministry of Education, Southeast University, Nanjing, China) ,  Yang Luxi (Key Laboratory of Underwater Acoustic Signal Processing of Ministry of Education, Southeast University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 4808-4820  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： 広帯域水中音響多経路チャネルは,異なる経路からの信号が異なるDopplerスケールを経験する可能性があるので,マルチスケールマルチ遅れ(MSML)チャネルとしてモデル化できる。これはチャネルパラメータ推定に大きな挑戦をもたらす。本論文では,MSMLチャネルのパラメータ推定のための新しいアルゴリズムを提案した。この新しいアルゴリズムは,修正粒子群最適化(MPSO)アルゴリズムであり,Dopplerスケール,時間遅れ,および各個々の経路に対する振幅のパラメータを同時に推定できる。PSOアルゴリズムと比較して,MPSOアルゴリズムは,適合性値がlbestsとして選ばれる粒子の位置と適合性値を記録するために,多経路リストを使用して,各反復における粒子の速度を更新するためにこれらのリストを使用する。訓練シーケンスに関しては,優れた相関特性を持つゼロ相関ゾーンシーケンスを用いた。計算機シミュレーションを用いて,マッチング追跡(MP)ベースの方法および分数Fourier変換(FrFT)ベースの方法と比較して,提案したアルゴリズムを評価した。シミュレーション結果は,提案したMPSOアルゴリズムが,計算複雑さだけでなく,推定精度においてMPベースの方法とFrFTベースの方法より優れていることを確認した。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： *チャネル ,  *アルゴリズム ,  適応性 ,  広帯域 ,  モデリング ,  シミュレーション ,  *パラメータ推定 ,  *水中音響 ,  計算機シミュレーション ,  *パラメータ
準シソーラス用語： 推定精度 ,  時間遅れ ,  *マルチスケール ,  多経路 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 粒子群最適化アルゴリズム ,  水中音響 ,  チャネル ,  パラメータ推定