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J-GLOBAL ID：202102264367118032   整理番号：21A0673966

ミリ波高速列車通信システムのためのビームアラインメント:Bayesバンディット学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Beam Alignment for Millimeter Wave High Speed Train Communication Systems: A Bayesian Bandit Learning Approach

著者 (2件)： Park Jeonghun (Kyungpook National University,The School of Electronics Engineering,Daegu,South Korea,41566) ,  Baek Seungkwon (ETRI,Future Mobile Communication Research Division,Daejeon,South Korea,34129)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： VTC2020-Fall  ページ： 1-5  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,ミリ波高速列車システムにおけるビームアラインメントのための新しいアプローチを提案した。本アプローチのコアアイデアは,ビーム探索プロセスにおけるBayesマルチアームバンドを用いた。提案手法では,Gauss確率変数として各ビーム方向に信号を近似することにより,ビーム方向が探索されると,事後平均と分散を更新する。得られた事後平均と分散によって,著者らは,上下の信頼限界を計算し,それによって,ビーム候補を次の時間で探索する。信頼ギャップが大きいものを選択することにより,大量の不確実性を含むビーム方向,すなわち,あまり探索されていない。また,この方法を用いて,レグレット結合を解析した。シミュレーションにより,提案したBayes帯域学習アプローチが,ビームアラインメント確率に関して他の方法と比較して優れた性能を提供することを実証した。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： *アラインメント ,  *学習 ,  不確実性 ,  信頼限界 ,  *通信方式 ,  *EHF波 ,  周波数帯
準シソーラス用語： 確率変数 ,  *高速列車 ,  ビーム探索 , 【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 (6件)： ミリ波 ,  高速列車 ,  通信システム ,  ビーム ,  アラインメント ,  学習