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J-GLOBAL ID：202002284161166305   整理番号：20A0956939

Grant-free Nomaシステムのためのディープニューラルネットワークに基づくアクティブユーザ検出【JST・京大機械翻訳】

Deep Neural Network-Based Active User Detection for Grant-Free NOMA Systems

著者 (3件)： Kim Wonjun (Institute of New Media and Communications, Seoul National University, Seoul, South Korea) ,  Ahn Yongjun (Institute of New Media and Communications, Seoul National University, Seoul, South Korea) ,  Shim Byonghyo (Institute of New Media and Communications, Seoul National University, Seoul, South Korea)
資料名： IEEE Transactions on Communications  (IEEE Transactions on Communications)
巻： 68  号： 4  ページ： 2143-2155  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0239A  ISSN： 0090-6778  CODEN： IECMBT  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： 大規模な機械型通信装置のアクセスをサポートする手段として,granフリーアクセスと非直交多重アクセス(NOMA)は近年多くの注目を集めている。granフリー伝送において,各デバイスはgranティングプロセスなしで情報を伝送するので,基地局はすべての可能なデバイスの中でアクティブデバイスを同定する必要がある。アクティブユーザ検出(AUD)と呼ばれるこのプロセスは,重畳受信信号からアクティブデバイスを同定することが困難であるため,NOMAベースシステムにおいて困難な問題である。本論文の目的は,深いニューラルネットワーク(DNN)に基づく新しいタイプのAUDを提案することである。適切に設計されたDNNにおける訓練データを供給することによって,提案されたAUD方式は,受信されたNOMA信号とアクティブデバイスのインデックスの間の非線形マッピングを学習する。結果として,訓練されたDNNは,全体のAUDプロセスを扱うことができ,アクティブユーザの正確な検出を達成することができる。数値結果により,提案したAUD方式は,AUD成功確率と計算複雑性の両方において,大きなマージンにより従来の手法より優れていることを実証した。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： 畳込み ,  通信装置 ,  *ニューラルネットワーク ,  基地局 ,  計算量 ,  多重化 ,  直交性
準シソーラス用語： 訓練データ ,  受信信号 ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  通信方式一般  (ND07010E)

タイトルに関連する用語 (1件)： ディープニューラルネットワーク