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J-GLOBAL ID：202102274816898570   整理番号：21A0004519

一般化空間変調のためのブロック深層ニューラルネットワークベース信号検出器【JST・京大機械翻訳】

Block Deep Neural Network-Based Signal Detector for Generalized Spatial Modulation

著者 (5件)： Albinsaid Hasan (Institute of Communications Engineering, National Sun Yat-sen University, Kaohsiung, Taiwan) ,  Singh Keshav (Institute of Communications Engineering, National Sun Yat-sen University, Kaohsiung, Taiwan) ,  Biswas Sudip (Department of ECE, Indian Institute of Information Technology Guwahati, Guwahati, India) ,  Li Chih-Peng (Institute of Communications Engineering, National Sun Yat-sen University, Kaohsiung, Taiwan) ,  Alouini Mohamed-Slim (CEMSE Division, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Thuwal, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Communications Letters  (IEEE Communications Letters)
巻： 24  号： 12  ページ： 2775-2779  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0941A  ISSN： 1089-7798  CODEN： ICLEF6  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： 一般化空間変調(GSM)は,将来の高容量とエネルギー効率の良いネットワークのために考慮されている。しかし,アクティブアンテナ間のチャネル間干渉による信号検出はGSMシステムにおける課題であり,このレターの焦点である。特に,GSMにおける信号検出のための深層ニューラルネットワーク(DNN)の使用の実現可能性を調べた。特に,アクティブアンテナとそれらの伝送配置記号をより小さなサブDNNによって検出するブロックDNN(B-DNN)ベースのアーキテクチャを提案した。N-通常DNN検出の後,ユークリッド距離ベースのソフト配置アルゴリズムを実行した。提案したB-DNN検出器は,従来のブロックゼロフォーシング(B-ZF)およびブロック最小平均二乗誤差(B-MMSE)検出方式よりも優れ,古典的最尤法(ML)検出器と同様のBER性能を達成した。さらに,提案方法は計算時間が少なく,代替の従来の数値法よりも正確である。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： アルゴリズム ,  *信号検出 ,  *ネットワーク ,  最尤法 ,  アクティブアンテナ ,  *信号検出器 ,  検出器 ,  計算機アーキテクチャ ,  チャネル間干渉 ,  エネルギー効率
準シソーラス用語： 最小平均二乗誤差 ,  Euclid距離 ,  *空間変調 ,  *ディープニューラルネットワーク , 【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)： 一般化 ,  空間変調 ,  深層ニューラルネットワーク ,  信号検出器