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J-GLOBAL ID：202002291053874764   整理番号：20A2615336

クリッピングによるフィルタ付きOFDMのためのスパース性学習ベース反復補償【JST・京大機械翻訳】

Sparsity-Learning-Based Iterative Compensation for Filtered-OFDM With Clipping

著者 (5件)： Jiang Wenjin (“National Laboratory of Science and Technology on Communications” and “Center for Intelligent Networking and Communications”, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Kuai Xiaoyan (“National Laboratory of Science and Technology on Communications” and “Center for Intelligent Networking and Communications”, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Yuan Xiaojun (“National Laboratory of Science and Technology on Communications” and “Center for Intelligent Networking and Communications”, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Liu Wei (7th Research Institute, China Electronics Technology Group Corporation, Guangzhou, China) ,  Song Zhiqun (7th Research Institute, China Electronics Technology Group Corporation, Guangzhou, China)
資料名： IEEE Communications Letters  (IEEE Communications Letters)
巻： 24  号： 11  ページ： 2483-2487  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0941A  ISSN： 1089-7798  CODEN： ICLEF6  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： このレターはフィルタ直交周波数分割多重化(f-OFDM)システムにおける高いピーク対平均電力比(PAPR)問題に関係する。反復クリッピングとフィルタリング(ICF)は,PAPRを抑制する簡単で効果的な方法として採用されるが,信号歪を導入する。受信機において,歪みのスパース性を利用することによって,歪み補償のためのスパース性学習ベースの反復アルゴリズムを提案した。特に,著者らの反復アルゴリズムは,線形推定量,ソフト復調器,および歪推定器から成る。3つのモジュールの間の反復は,ターボメッセージ通過に基づく。著者らは,著者らの方式が,複雑性と性能の両方において従来の反復法より優れていることを示した。数値結果は,著者らのアルゴリズムがより効果的なPAPR抑制とより良い誤り率性能を達成することを証明した。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 ,  フィルタ ,  *学習 ,  逐次近似 ,  受信機 ,  フィルタリング ,  信号歪 ,  復調器 ,  線形予測 ,  *OFDM
準シソーラス用語： *クリッピング ,  PAPR ,  *スパース性 ,  反復アルゴリズム ,  歪補償 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： クリッピング ,  OFDM ,  スパース性 ,  学習 ,  反復 ,  補償