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J-GLOBAL ID：201902272029876465   整理番号：19A0512718

LMMSEフィルタリング後のベクトルGauss近似はLLR品質を改善するか【JST・京大機械翻訳】

Does Vector Gaussian Approximation After LMMSE Filtering Improve the LLR Quality?

著者 (4件)： Haselmayr Werner (Johannes Kepler University Linz, Linz, Austria) ,  Lang Oliver (Johannes Kepler University Linz, Linz, Austria) ,  Springer Andreas (Johannes Kepler University Linz, Linz, Austria) ,  Huemer Mario (Johannes Kepler University Linz, Linz, Austria)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 24  号： 11  ページ： 1676-1680  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  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： 本稿では,ターボ等化システムで使用されるソフト入力ソフト出力等化器の外因性対数尤度比(LLR)計算を検討した。最適LLRsは,計算的に高価である可能性がある最大事後ベースの等化器によって得られる。したがって,いくつかの低複雑性等化器が提案されている。最も有望な手法は,最初に線形最小二乗誤差フィルタリングをチャネル出力に適用し,次にフィルタ出力のスカラーGauss近似に基づいてLLRsを計算する。得られたLLRsは最適LLRsの近似と見なすことができる。近似を改善するために,フィルタ出力のベクトルGauss近似に基づくLLRsの計算を調べ,フィルタリング後の推定シンボル間の相関を組み込んだ。驚くべきことに,それらの誘導は異なるが,両方のアプローチは同じLLRsを与えることが分かった。解析的証明とビット誤り率シミュレーションによりこの顕著な結果を検証した。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： *フィルタリング ,  線形性 ,  計算機シミュレーション ,  *品質 ,  等化器 ,  チャネル ,  *ベクトル ,  *近似法 ,  *Gauss近似 ,  スカラー
準シソーラス用語： ビット誤り率 ,  最小平均二乗誤差 ,  低複雑性 ,  対数尤度比 ,  ターボ等化 ,  *線形最小平均二乗誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  その他の伝送回路素子  (NC04070U)

タイトルに関連する用語 (4件)： LMMSE ,  フィルタリング ,  ベクトル ,  Gauss近似