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J-GLOBAL ID：202202210472037182   整理番号：22A0456723

射影コンステレーションベクトル学習ネットワークによる5G OSTBC-OFDMシステムのためのブラインド高次変調認識【JST・京大機械翻訳】

Blind High-Order Modulation Recognition for Beyond 5G OSTBC-OFDM Systems via Projected Constellation Vector Learning Network

著者 (5件)： An Zeliang (School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Zhang Tianqi (School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Ma Baoze (School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Yi Chen (School of Communication and Information Engineering, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China) ,  Xu Yuqing (School of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing, China)
資料名： IEEE Communications Letters  (IEEE Communications Letters)
巻： 26  号： 1  ページ： 84-88  発行年： 2022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： 高次変調型のブラインド変調認識(BMR)は,圧縮タスクであり,そして,超過5G(B5G)OSTBC-OFDM(Orthogonal Space-Time Block Coded-Orthogonal周波数分割多重化)システムのために,カレンダーで上げる必要がある。本レターでは,高次1024QAMと2048QAMのような13変調フォーマットを認識するために,時間畳込みネットワーク(PCV-TCNet)を採用したプロジェクト配置ベクトルに基づくBMRアルゴリズムを提案した。事前情報なしで,ゼロフォーシングブラインド等化アルゴリズムを利用して,障害信号を再構成した。さらに,PCV-TCNetの学習内容はPCV特徴であり,再構成信号の配置図によって変換される。さらに,PCV-TCNetは,BMRプロセスを加速するために因果的および拡張的畳込みを利用する。シミュレーション結果は,B5G OSTBC-OFDMシステムにおける高次変調型を認識するための提案したPCV-TCNetを検証し,既存の方法に対して最も低い複雑性を有する好ましい認識性能を示した。Copyright 2022 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 ,  シミュレーション ,  畳込み ,  *ベクトル ,  *学習 ,  *ネットワーク ,  FDM【信号】 ,  再構成 ,  *射影 ,  *OFDM ,  ブラインド等化
準シソーラス用語： 事前知識 ,  ゼロフォーシング ,  複雑性 ,  変調フォーマット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  通信方式一般  (ND07010E)

タイトルに関連する用語 (9件)： 射影 ,  コンステレーション ,  ベクトル ,  学習 ,  5G ,  OSTBC ,  OFDMシステム ,  ブラインド ,  変調認識