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J-GLOBAL ID：201902278574577055   整理番号：19A0526203

マルチキャリア伝送におけるQ学習ベースの重畳帯域検出【JST・京大機械翻訳】

Q-learning based superposed band detection in multicarrier transmission

著者 (7件)： Al-Shaikh Ali B. (Graduate School of Science and Technology, Keio University, Japan) ,  Panahi Fereidoun H. (Graduate School of Science and Technology, Keio University, Japan) ,  Ohtsuki Tomoaki (Department of Information and Computer Science, Keio University, Japan) ,  Suzaki Kouhei (NTT Corporation, 1-1 Hikarinooka, Yokosuka 239-0847, Japan) ,  Sasaki Hirofumi (NTT Corporation, 1-1 Hikarinooka, Yokosuka 239-0847, Japan) ,  So Hideya (NTT Corporation, 1-1 Hikarinooka, Yokosuka 239-0847, Japan) ,  Nakagawa Tadao (NTT Corporation, 1-1 Hikarinooka, Yokosuka 239-0847, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICC  ページ： 1-6  発行年： 2017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： 重畳マルチキャリア伝送は,いくつかの無線システムが同じスペクトルを共有するとき,周波数利用効率を改善するための既知の方法である。明らかに,増強されたスペクトル効率は干渉を犠牲にする。干渉の影響を抑制するために,前方誤差補正(FEC)計量マスキングを適用することができた。FECにおいて,重畳バンドの対応する対数尤度(LLR)は,望ましくない電力比(DUR)のような他のパラメータによって決定されるゼロまたは他の適切な値に設定される。FEC測定マスキングを適用することができるように,受信側において,重畳したバンド副搬送波に関する情報を必要とした。そこで本論文では,Q学習を用いてマルチキャリア伝送の重畳帯域を検出するための新しい方法を提案した。従来の方法よりも低いDURにおける重畳バンド検出精度のより高い速度を示すシミュレーション結果と,他のDURに対する同様の精度を示した。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： *周波数帯 ,  周波数利用効率 ,  受信 ,  *畳込み ,  誤り訂正 ,  マスキング ,  シミュレーション ,  スペクトル ,  電力 ,  副搬送波
準シソーラス用語： 検出精度 ,  対数尤度 ,  無線システム ,  *Q学習 ,  *マルチキャリア伝送 , 【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)： マルチキャリア伝送 ,  Q学習 ,  重畳 ,  帯域