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J-GLOBAL ID：202102245505046823   整理番号：21A0666622

グラフスパース性に基づくブラインドSINR推定【JST・京大機械翻訳】

Blind SINR Estimation Based on Graph Sparsity

著者 (3件)： Yan Kun (School of Information and Communication, Guilin University of Electronic Technology,Guilin,P. R. China) ,  Wu Hsiao-Chun (School of Electrical Engineering and Computer Science, Louisiana State University,Baton Rouge,Louisiana,U. S. A.) ,  Huang Xuemei (School of Information and Communication, Guilin University of Electronic Technology,Guilin,P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： GLOBECOM  ページ： 1-7  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： 本論文では,グラフスパース性に基づいて,新しいブラインド信号対雑音プラス干渉比(SINR)推定器を提案した。時間-,周波数-および変換-ドメイン波形に対する新しい有望な代替として役立つグラフ表現は,通信信号のための十分で簡潔な情報を抽出することができる。元の信号波形から変換された極限グラフのスパース性を利用して,訓練記号の必要なしに受信通信信号のSINRを測定することができることを見出した。この目的のために,新しいブラインドSINR推定アルゴリズムを導入した。高次統計を用いたよく知られたブラインドSINR推定器との比較におけるモンテカルロシミュレーションによると,提案した新しいグラフベースのSINR推定スキームは,特に比較的小さなサンプルサイズに対して優れた性能を示した。Copyright 2021 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 ,  雑音 ,  受信 ,  *通信信号 ,  高次統計量
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  *SINR ,  *スパース性 ,  推定アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： グラフ ,  スパース性 ,  ブラインド ,  SINR ,  推定