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J-GLOBAL ID：202002229270708930   整理番号：20A2322983

MIMOアドホックネットワークのための最良応答と機械学習ベースビーム成形と電力適応に対する良い近傍代替【JST・京大機械翻訳】

Good Neighbor Alternative to Best Response and Machine Learning Based Beamforming and Power Adaptation for MIMO Ad Hoc Networks

著者 (3件)： Kuzminskiy Alexandr M. (University of Surrey,5G Innovation Center,UK) ,  Xiao Pei (University of Surrey,5G Innovation Center,UK) ,  Tafazolli Rahim (University of Surrey,5G Innovation Center,UK)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： PIMRC  ページ： 1-6  発行年： 2020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： マルチユーザ干渉環境で動作する多重アンテナ無線アドホックネットワークのための分散結合送信電力とビーム成形選択を考察した。考察された環境の重要な特徴は,いくつかのノードでの送信ビーム成形パターンの変更が,送信電力の変化よりも隣接ノードに対する干渉シナリオに対して,より重要な変化を生成することである。この前提に基づいて,検出ノードで,新しいビームフォーマが,現在のビームフォーマに必要な送信電力の与えられた部分より少ない場合のみ,新しいビームフォーマが選択される方法で定式化される。さもなければ,それは現在のビームフォーマを保って,電力適応によってのみ性能目標を達成した。大規模ネットワークに対する小規模およびシミュレーションのための半解析的Markov連鎖性能解析により,最良の応答およびレグレットマッチング解と比較して,提案アルゴリズムの平衡性能および収束挙動を実証した。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  干渉 ,  *電力 ,  Markov連鎖 ,  定式化 ,  性能分析 ,  *ビーム成形 ,  *機械学習 ,  *アドホックネットワーク
準シソーラス用語： 送信電力 ,  マルチユーザ干渉 ,  *MIMO ,  マルチアンテナ ,  大規模ネットワーク ,  隣接ノード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (8件)： MIMO ,  アドホックネットワーク ,  応答 ,  機械学習 ,  ビーム成形 ,  適応 ,  近傍 ,  代替