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J-GLOBAL ID：202002230013172233   整理番号：20A0958549

メディアベース変調可能な大規模機械型通信のための圧縮センシングに基づく結合ユーザとシンボル検出の改善【JST・京大機械翻訳】

Improved Compressed Sensing-Based Joint User and Symbol Detection for Media-Based Modulation-Enabled Massive Machine- Type Communications

著者 (3件)： Ma Xiangxue (Shandong Provincial Key Laboratory of Wireless Communication Technologies, Shandong University, Qingdao, China) ,  Guo Shuaishuai (Shandong Provincial Key Laboratory of Wireless Communication Technologies, Shandong University, Qingdao, China) ,  Yuan Dongfeng (Shandong Provincial Key Laboratory of Wireless Communication Technologies, Shandong University, Qingdao, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 70058-70070  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： メディアベース変調(MBM)は,その高いエネルギー/スペクトル効率,良好な誤り性能および低複雑性無線周波数ハードウェア実装のため,将来の大規模機械型通信(MMTC)の有望な技術と見なされている。本論文では,アップリンクMB-可能MMTCシステムにおけるユーザ活動のスパース性とMBM信号のスパース性の両方を考察した。コヒーレント時間における静的ユーザ活性化または動的ユーザ活性化に従って,著者らは,伝送方式を2つの型に分類して,対応する改良圧縮センシング(CS)ベースの結合ユーザ識別と,チャネル状態情報(CSI)の事前情報の有無によるデータ検出を提案した。シミュレーション結果は,最新のCSベースのユーザ検出法またはCSベースのシンボル検出法に対する提案アルゴリズムの性能優位性を実証し,異なるシステムパラメータによる性能を評価した。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 ,  コヒーレンス ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  検出法 ,  *通信 ,  送信方式 ,  周波数利用効率
準シソーラス用語： 事前知識 ,  チャネル状態情報 ,  スパース性 ,  無線周波数 ,  アップリンク ,  *シンボル検出 ,  ハードウェア実装 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 変調 ,  大規模 ,  圧縮センシング ,  シンボル検出