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J-GLOBAL ID：202002299649143712   整理番号：20A2142234

大規模MIMOシステムにおける位相雑音によるダウンリンク圧縮チャネル推定【JST・京大機械翻訳】

Downlink Compressive Channel Estimation With Phase Noise in Massive MIMO Systems

著者 (3件)： Zhang Ruoyu (Ministerial Key Laboratory of JGMT, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing, China) ,  Shim Byonghyo (Department of Electrical and Computer Engineering and the Institute of New Media and Communications, Seoul National University, Seoul, South Korea) ,  Zhao Honglin (Communication Research Center, Harbin Institute of Technology, Harbin, China)
資料名： IEEE Transactions on Communications  (IEEE Transactions on Communications)
巻： 68  号： 9  ページ： 5534-5548  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： 基地局とユーザ側の発振器によって導入された位相雑音(PN)は,チャネル推定性能をひどく劣化させる。本論文では,大規模多入力多出力(MIMO)システムにおけるダウンリンク圧縮チャネル推定に対するPNの影響を調べた。特に,PNによるダウンリンク圧縮チャネル推定を,非同期および同期PNの両方に対する一般的定式化であるパイロット行列上の付加的相関摂動によるスパース信号回復問題としてモデル化した。この信号モデルに基づいて,等価センシングマトリックスの性能を,圧縮センシングにおける制限等値特性(RIP)を呼び出すことによって解析した。さらに,l_1最小化ベースチャネル推定法とタイトチャネル推定限界の上限を,それぞれRIPとOracle最小二乗法のフレームワークにおいて導いた。最後に,同期PNの存在下でチャネル推定性能を改善するためにPN認識スパースBayes学習(PNA-SBL)アルゴリズムを提案した。シミュレーション結果は,提案したPNA-SBLアルゴリズムの解析と優位性を実証した。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： アルゴリズム ,  最小二乗法 ,  シミュレーション ,  発振器 ,  基地局 ,  定式化 ,  摂動 ,  *位相雑音 ,  *チャネル推定
準シソーラス用語： *MIMO ,  Bayes学習 ,  *ダウンリンク ,  信号モデル ,  圧縮センシング ,  疎信号回復 , 【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)： 大規模MIMO ,  位相雑音 ,  ダウンリンク ,  チャネル推定