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J-GLOBAL ID：201902281408498048   整理番号：19A0526108

FDD大規模MIMOシステムのための凝集ユーザクラスタ化とダウンリンクグループスケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Agglomerative user clustering and downlink group scheduling for FDD massive MIMO systems

著者 (4件)： Sun Xiaoyu (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Gao Xiqi (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Li Geoffrey Ye (School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30332 USA) ,  Han Wei (Huawei Technologies Co., Ltd.)
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： 二段階予符号化は,ダウンリンクチャネル推定とチャネル状態情報(CSI)フィードバックの両方におけるオーバヘッド低減によるその大きな多重化利得により,マルチユーザ周波数分割二相(FDD)大規模多入力多出力(MIMO)システムのための有望な伝送戦略である。既存の2段階予符号化方式の性能は,主にユーザの適切な選択とクラスタ化に依存する。それは,異なる共分散固有空間を持つ限られた数のユーザによる現実的なシナリオで実現することが難しい場合がある。本論文では,現実的なシナリオで容易に実装できるユーザグループ化のための新しい凝集クラスタリング法を提案した。また,特定の時間-周波数スロットにおけるユーザグループの組合せを達成するために,平均的な信号対漏れプラス雑音比(SLNR)ベースのダウンリンクグループスケジューリング法を開発した。数値結果により,既存の方法に対する提案方法の性能改善を検証した。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： チャネル推定 ,  周波数逓降 ,  *クラスタ化 ,  フィードバック ,  共分散 ,  *凝集 ,  雑音
準シソーラス用語： 固有空間 ,  *MIMO ,  マルチユーザ ,  多重化利得 ,  オーバヘッド ,  チャネル状態情報 ,  予符号化 ,  *ダウンリンク , 【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)： FDD ,  大規模MIMO ,  凝集 ,  クラスタ化