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J-GLOBAL ID：202102251970534534   整理番号：21A0540171

MIMO仮想ビーム設計における応用による結合近似共分散対角化【JST・京大機械翻訳】

Joint Approximate Covariance Diagonalization with Applications in MIMO Virtual Beam Design

著者 (3件)： Khalilsarai Mahdi Barzegar (Technische Universitaet Berlin,Communications and Information Theory Group) ,  Haghighatshoar Saeid (Technische Universitaet Berlin,Communications and Information Theory Group) ,  Caire Giuseppe (Technische Universitaet Berlin,Communications and Information Theory Group)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： GLOBECOM  ページ： 1-6  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： 関連するi.i.dベクトル実現の収集を与える共分散行列の集合に対して,近似共通固有構造,すなわち近似共通固有ベクトル集合(CES)の最大尤度(ML)推定問題を研究した。この問題はマルチユーザMIMO通信に直接応用され,基地局(BS)はパイロット伝送を通して瞬時ユーザチャネルベクトルにアクセスし,共同マルチユーザダウンリンク(DL)プリコーディングを実行する試みである。ユーザチャネル共分散間の共通の固有構造を捉える一般的「仮想ビーム」のセットの適切な設計で,このタスクの効率的実装は広く受け入れられている。本論文では,ML推定問題としてそれを鋳造することにより,この共通固有構造を得るための新しい方法を提案した。共分散が共同対角化可能な特殊な場合において,提案したML問題の大域的最適解は共通の固有構造と一致することを証明した。次に,単一行列の多様体上のML最適化問題を解くための投影勾配降下(PGD)法を提案し,定常点への収束を証明した。徹底的なシミュレーションを通して,著者らは共同対角化共分散の場合において,著者らの提案方法が正確なCESに収束することを示した。また,共分散が共同対角化できない一般事例では,すべての共分散を近似的に対角化する解を与える。さらに,経験的結果は,著者らの提案方法が,文献における固有行列(JADE)法のよく知られた共同近似対角化より優れていることを示した。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： 多様体 ,  ベクトル ,  最適化問題 ,  最尤法 ,  *共分散 ,  *近似法 ,  基地局 ,  通信 ,  固有ベクトル ,  *対角化
準シソーラス用語： 最適解 ,  共分散行列 ,  *MIMO ,  予符号化 ,  マルチユーザーMIMO , 【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 (8件)： MIMO ,  仮想 ,  ビーム ,  設計 ,  応用 ,  近似 ,  共分散 ,  対角化