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J-GLOBAL ID：202102218048806826   整理番号：21A0612862

ダウンリンク大規模MIMOシステムにおけるGS予符号化のための最適反復数の効率的推定【JST・京大機械翻訳】

An Efficient Estimation of the Number of Optimal Iterations for GS Pre-coding in Downlink Massive MIMO Systems

著者 (6件)： Ro Jae-Hyun (Department of Information and Communication Engineering and Convergence Engineering for Intelligent Drone, Sejong University, Seoul 05006, Korea) ,  Lee Woon-Sang (Department of Information and Communication Engineering and Convergence Engineering for Intelligent Drone, Sejong University, Seoul 05006, Korea) ,  Hwang Hyun-Sun (Department of Information and Communication Engineering and Convergence Engineering for Intelligent Drone, Sejong University, Seoul 05006, Korea) ,  Hwang Duckdong (Department of Information and Communication Engineering, Sejong University, Seoul 05006, Korea) ,  You Young-Hwan (Department of Computer Engineering, Sejong University, Seoul 05006, Korea) ,  Song Hyoung-Kyu (Department of Information and Communication Engineering and Convergence Engineering for Intelligent Drone, Sejong University, Seoul 05006, Korea)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 23  ページ： 8735  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,ダウンリンク大規模多重入力多重出力(MIMO)システムにおける最適GaussSeidel(GS)予符号化のための数反復の推定方式を提案した。GSプレコーディングにおける反復の数は,キーパラメータの1つであり,ダウンリンクシステムにおける信号伝送の前に正確に推定されるべきである。GS予符号化記号のための閉形式解の提示のない効率的推定のために,提案した推定スキームは,GS解の単調減少関数の特性を用いて,連続GS解の間の正規化ユークリッド距離(NED)を計算する相対方式を使用する。さらに,GS前符号化のための効率的な初期解を,GS解の収束速度を加速および加速するための階段行列に基づく2項Neumann級数(NS)として提案した。評価した推定性能は,低負荷因子でさえ,ダウンリンク大規模MIMOシステムにおける高精度を検証した。さらに,最適反復の数を推定するための付加的複雑性はほとんど無視できた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *多重化 ,  信号伝送 ,  正規化
準シソーラス用語： 収束速度 ,  *MIMO ,  *ダウンリンク ,  *予符号化 ,  複雑性 ,  高精度 ,  Euclid距離 ,  閉形式解 ,  Massive MIMO , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： GS ,  反復 ,  大量MIMO ,  NED

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

引用文献 (29件)：

• Marzetta, T.L. Fundamentals of Massive MIMO; Cambridge University Press: Cambridge, UK, 2016.
• Björnson, E.; Hoydis, J.; Sanguinetti, L. Massive MIMO Networks: Spectral, Energy, and Hardware Efficiency. Found. Trends Signal Process. 2017, 11.
• Rusek, F.; Persson, D.; Lau, B.K.; Larsson, E.G.; Marzetta, T.L.; Edfors, O.; Tufvesson, F. Scaling up MIMO: Opportunities and challenges with very large arrays. IEEE Signal. Process. Mag. 2013, 30, 40-60.
• Larsson, E.G.; Edfors, O.; Tufvesson, F.; Marzetta, T.L. Massive MIMO for next generation wireless systems. IEEE Commun. Mag. 2014, 52, 186-195.
• Cao, J.; Yu, S.; Yang, J.; Zhang, Y.; Zhao, S. Massive MIMO two-hop relay systems over Rician fading channels. KSII Trans. Internet Inf. Syst. 2019, 13, 5410-5426.

タイトルに関連する用語 (5件)： ダウンリンク ,  大規模MIMO ,  予符号化 ,  反復 ,  推定