大規模MIMOシステムにおける悪意なIRSに対するアップリンクチャネル推定と信号抽出【JST・京大機械翻訳】

Zheng Xiaofeng; Cao Ruohan; Ma Lidong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204215685399 整理番号：22P0186288

大規模MIMOシステムにおける悪意なIRSに対するアップリンクチャネル推定と信号抽出【JST・京大機械翻訳】

Uplink Channel Estimation and Signal Extraction Against Malicious IRS in Massive MIMO System

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発行年： 2020年08月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年11月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,悪意のある知能反射表面(IRS)の影響を調べた。悪意のあるIRSは,ベースステーション(BS)に正当なユーザ(LU)のランダムに反映するデータシーケンスによって攻撃を実行するために利用される。LUsのデータシーケンスは,悪意のあるIRSによって反映された信号と相関があることを見出した。相関は,従来の固有値分解(EVD)ベースのチャネル推定(CE)方式の性能に劣っている。この課題に取り組むために,著者らは,悪意のあるIRSの存在における経験的分布ベースのチャネル推定アプローチを提案した。提案方法は,その経験的分布に基づいて,悪意のあるIRSによって妨害された信号から所望の凸包を捕えることによって動作する。シミュレーション結果は,提案したアプローチが,正規化平均二乗誤差(NMSE)において,ほぼ5dBの従来のEVDベースの方法より優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

無線通信一般 , 信号理論 , 移動通信

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