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J-GLOBAL ID：202002225472023309   整理番号：20A2587001

歴史的情報に基づくソフトKalmanフィルタの反復時変チャネル推定法【JST・京大機械翻訳】

Historical information based iterative soft Kalman time-varying channel estimation method

著者 (5件)： Cheng Lu (南京郵電大学江蘇省无線通信重点実験室,江蘇南京210003) ,  Yang Lihua (南京郵電大学江蘇省无線通信重点実験室,江蘇南京210003) ,  Wang Zenghao (南京郵電大学江蘇省无線通信重点実験室,江蘇南京210003) ,  Zhang Jie (南京郵電大学江蘇省无線通信重点実験室,江蘇南京210003) ,  Liang Yan (南京郵電大学江蘇省无線通信重点実験室,江蘇南京210003)
資料名： Dianxin Kexue  (Dianxin Kexue)
巻： 36  号： 9  ページ： 23-31  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3333A  ISSN： 1000-0801  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 高速移動MIMO-OFDMシステムに対して、歴史的情報に基づくソフトカルマンフィルタの反復時間変化チャネル推定方法を提案した。高速鉄道環境における異なる列車の同じ位置におけるチャネルの強い相関を考慮し,最初に,最適基底関数を,歴史的列車のチャネル情報を用いて得て,そして,チャネル推定を,基本係数推定に変換し,そして,計算複雑性を減少させ,そして,チャネル推定精度を改善した。次に,ソフトカルマンフィルタとデータ検出の組合せを反復法に採用し,データ検出誤差伝搬の影響を減らすため,ソフトデータ検出方法を採用し,ソフトデータ検出誤差を反復毎に雑音として処理した。そのほか、採用したソフトカルマンフィルタはARモデル追跡因子に関わりなく、推定追跡因子導入の計算複雑度を避けた。シミュレーション結果は,提案した方式がより良い推定性能を持ち,実際の高速移動シーンの時変チャネル取得に適していることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  シミュレーション ,  逐次近似 ,  高速鉄道 ,  経時変化 ,  計算量 ,  検出法 ,  *Kalmanフィルタ ,  自己回帰モデル ,  *チャネル ,  基底関数 ,  *チャネル推定
準シソーラス用語： *時変チャネル ,  *推定法 ,  MIMO-OFDM , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 通信方式一般  (ND07010E) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 歴史的情報 ,  ソフト ,  Kalmanフィルタ ,  反復 ,  時変チャネル ,  推定法