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J-GLOBAL ID：202102291795596365   整理番号：21A1760510

置換対角行列を用いた低複雑性ニューラルネットワークベースMIMO検出器【JST・京大機械翻訳】

Low-complexity Neural Network-based MIMO Detector using Permuted Diagonal Matrix

著者 (5件)： Liao Siyu (Rutgers University,Department of Electrical & Computer Engineering) ,  Deng Chunhua (Rutgers University,Department of Electrical & Computer Engineering) ,  Xie Yi (Rutgers University,Department of Electrical & Computer Engineering) ,  Liu Lingjia (Virginia Tech,Department of Electrical & Computer Engineering) ,  Yuan Bo (Rutgers University,Department of Electrical & Computer Engineering)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IEEECONF  ページ： 111-115  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： DNNはMIMO検出問題において最先端の性能を達成した。しかし,深い大規模モデルは,資源制約プラットフォームに展開するのが難しい。本研究では,交換対角行列を用いたMIMO検出のためのスパースDNNモデルの提供を提案した。その結果,著者らのモデルは,低い複雑性であり,他のスパース性方法のようにインデクシングオーバヘッドを持たない。実験は,著者らの方法がモデル性能を維持しながら高いスパース性を達成できることを示した。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： *行列 ,  *信号検出 ,  *性質 ,  *制約条件
準シソーラス用語： スパース性 ,  *対角行列 ,  オーバヘッド ,  複雑性 ,  低複雑性 ,  *MIMO検出 ,  資源制約 , 【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)： 置換 ,  対角行列 ,  低複雑性 ,  ニューラルネットワーク ,  MIMO検出