文献

J-GLOBAL ID：202002266901996698   整理番号：20A1614488

環境OFDM信号上の環境後方散乱通信のための非コヒーレント最尤検出【JST・京大機械翻訳】

Noncoherent Maximum-Likelihood Detection for Ambient Backscattering Communications Over Ambient OFDM Signals

著者 (1件)： Darsena Donatella (Parthenope University,Department of Engineering,Naples,Italy,I-80143)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICASSP  ページ： 8314-8318  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： 後方散乱通信は,最近,大規模モノのインターネット(IoT)開発のための効果的な可能技術として提案されている。環境後方散乱(AmBC)と呼ばれる後方散乱の新しい応用は,多くの注目を集めており,そこでは,後方散乱通信は,専用送信機を必要とせずに,既存のRF信号を利用する。そのようなシステムにおいて,データ復調プロセスは,レガシー信号のランダム性,ならびにレガシーシステムからの直接リンク干渉(DLI)の存在によって強く複雑である。これらの短所を克服するために,信号復調を確実に行うために必要な先験的情報量の低減または無効化を目的とする,非コヒーレント検出戦略に頼ることができる。本論文は,環境OFDM上の後方散乱通信のための非コヒーレント最大尤度(ML)信号検出の問題を扱う。提案した検出器の性能は,モンテカルロシミュレーションによって裏付けられた。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： 干渉 ,  *コヒーレンス ,  信号検出 ,  最尤法 ,  送信機 ,  情報量 ,  復調 ,  *後方散乱 ,  *通信 ,  *OFDM
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  RF信号 ,  ランダム性 ,  *最尤検出 ,  モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 環境 ,  OFDM信号 ,  後方散乱 ,  コヒーレント ,  最尤検出