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J-GLOBAL ID：202202248438399174   整理番号：22A1172178

凸結合ベースアルゴリズムを用いたマルチユーザ大量MIMOチャネル推定とBER解析【JST・京大機械翻訳】

Multiuser Massive MIMO Channel Estimation and BER Analysis Using Convex Combination Based Algorithms

著者 (2件)： Sahoo Madhusmita (Department of ECE, ITER (Faculty of Engineering), Siksha O Anusandhan University, Bhubaneswar, India) ,  Sahoo Harish Kumar (Department of Electronics and Telecommunication Engineering, Veer Surendra Sai University of Technology, Burla, Sambalpur, India)
資料名： Wireless Personal Communications  (Wireless Personal Communications)
巻： 123  号： 4  ページ： 3025-3049  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2022A  ISSN： 0929-6212  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大規模多入力多出力(MIMO)は,大きなアンテナアレイを採用し,5G通信標準におけるキー技術として用いられる。本研究では,同じ帯域幅が双方向データ転送に利用できるので,時間分割二重(TDD)をアップリンク(UL)とダウンリンク(DL)チャネルに用いた。本論文は,計算効率の良い適応アルゴリズムベースのチャネル推定モデルを提案した。これらのモデルは多数のチャネル係数から成るマルチユーザMIMO(MU-MIMO)システムに適用可能である。チャネル状態情報(CSI)はULチャネルの推定チャネル係数から得られ,DLのCSIはチャネル相反性を通して得られる。MIMOチャネルの動特性は,一般的にはまばらであり,スパース度は時間とともに変化する。最小二乗(LMS)アルゴリズムへのl0ノルムペナルティの導入によるコンベックス組合せベースのモデリングは,効率的で安定したスパースチャネル推定モデルを開発して,それは論文の最も重要な貢献であった。本論文で提示した研究作業は,運動量-分数LMSアプローチの凸結合と大規模MIMOチャネルのための等化を用いたチャネル推定に同時に焦点を合わせた。シミュレーション結果は,提案方法が既存の従来の圧縮センシング(CS)ベースのチャネル推定より優れていることを示した。システムのULとDL性能を,ビットエラー率(BER),平均二乗誤差(MSE),および推定CSIから計算したチャネル容量に関して調査した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 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 ,  最小二乗法 ,  シミュレーション ,  情報 ,  リンク ,  アレイアンテナ ,  通信路容量 ,  通信 ,  帯域幅 ,  *通信チャネル ,  *利用者 ,  ノルム ,  *チャネル推定
準シソーラス用語： *マルチユーザ ,  チャネル状態情報 ,  *MIMO ,  *MIMOチャネル ,  ダウンリンク ,  アップリンク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： MU-massive MIMO ,  l_0ノルム ,  TDD ,  スパースチャネル推定 ,  凸結合 ,  m-FLMS

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 凸結合 ,  アルゴリズム ,  マルチユーザ ,  MIMOチャネル ,  推定 ,  BER ,  解析