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J-GLOBAL ID：202002246894251411   整理番号：20A0079811

PAM8水中可視光システム通信におけるシンボル間干渉を解くためのGauss混合モデルの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of Gaussian Mixture Model to Solve Inter-Symbol Interference in PAM8 Underwater Visible Light System Communication

著者 (4件)： Wu Xingbang (Department of Communication Science and Engineering, Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (MoE), Fudan University, Shanghai, China) ,  Hu Fangchen (Department of Communication Science and Engineering, Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (MoE), Fudan University, Shanghai, China) ,  Zou Peng (Department of Communication Science and Engineering, Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (MoE), Fudan University, Shanghai, China) ,  Chi Nan (Department of Communication Science and Engineering, Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (MoE), Fudan University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Photonics Journal  (IEEE Photonics Journal)
巻： 11  号： 6  ページ： ROMBUNNO.7907810.1-10  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2436A  ISSN： 1943-0655  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： 線形と非線形の損傷を除去するシンボル間の相関を直接的に無視する従来のソフトまたはハード決定は,情報の不足に導き,システム性能の劣化をもたらす可能性がある。情報の不足によって引き起こされるシステムの性能劣化を減少させるために,著者らは,水中可視光通信システムのための連続シンボル間の相関の影響を考慮するために,Gauss混合モデルを用いる方法を提案した。実験結果は,連続シンボル間の相関が考慮されると,システムの性能が大幅に改善されることを示した。より連続したシンボルが存在すると,性能はより大きくなる。順方向誤差補正(FEC)閾値が満たされるとき,3つの隣接シンボルを結合するGauss混合モデル(GMM)のQ因子は,GMMクラスタリングアルゴリズムのない場合より1.19dB大きい。達成できる最高のデータ速度はGMMで1.5Gbpsを超える。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： 誤り訂正 ,  *通信 ,  Q値 ,  線形性 ,  *符号間干渉 ,  *可視光
準シソーラス用語： データレート ,  クラスタリングアルゴリズム ,  可視光通信 ,  性能劣化 ,  システム性能 ,  *Gauss混合モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 水中 ,  可視光 ,  シンボル間干渉 ,  Gauss混合モデル ,  応用