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J-GLOBAL ID：202202262369194296   整理番号：22A0287146

ハイパーネットワークに基づく適応MIMO検出器:設計,シミュレーションおよび実験的試験【JST・京大機械翻訳】

Adaptive MIMO Detector Based on Hypernetwork: Design, Simulation, and Experimental Test

著者 (3件)： Zhang Jing (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University, Nanjing, China) ,  Wen Chao-Kai (Institute of Communications Engineering, National Sun Yat-sen University, Kaohsiung, Taiwan) ,  Jin Shi (National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Journal on Selected Areas in Communications  (IEEE Journal on Selected Areas in Communications)
巻： 40  号： 1  ページ： 65-81  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0908B  ISSN： 0733-8716  CODEN： ISACEM  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： 従来のモデルベースアルゴリズムと最新のデータベースの深層学習との系統的接続を提供するアルゴリズム展開は,多入力と多出力(MIMO)検出器の性能と複雑性を効率的にバランスさせるための大きな経験的成功を示した。しかし,既存のアンフォールディングベースのMIMO検出器は,チャネルとノイズ条件の高い不一致に順応する困難がある。本研究では,MIMO検出器のための新しいアンフォールディングベースフレームワークを提示し,それは,様々な条件に適応するために,アンフォールディングベースMIMO検出器の内部パラメータを自動的に決定することができた。提案アプローチの鍵となる部分は,洗練された期待値伝搬ベースMIMO検出器の内部パラメータを生成するために効果的に学習できるハイパーネットワークを開発することである。特に,非折畳みアルゴリズムの層の柔軟性を確保するために,長い短期メモリベースハイパーネットワークを設計した。また,提案フレームワークを,復号器から異なるフィードバック信念に適応するために,符号化MIMOターボ受信機に拡張した。数値結果により,提案したMIMO検出器は,異なるチャネル環境および雑音レベルに対して優れた適応能力を有することを示した。最適参照である既存の非折畳みアルゴリズムと比較して,提案フレームワークは頻繁な再訓練を避けて,非コード化および符号化MIMOシステムにおいてほとんど最適性能を示した。実用的展開における提案受信機の著しいロバスト性を実証するため,空気上プラットフォームを提示した。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 ,  雑音 ,  符号化 ,  データベース ,  *ネットワーク ,  雑音指数 ,  受信機 ,  復号器 ,  期待値 ,  デコンボリューション ,  ロバスト性 ,  MIMOシステム
準シソーラス用語： *MIMO ,  *MIMO検出 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H) ,  データ通信  (ND11040A) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  MIMO検出 ,  設計 ,  シミュレーション ,  実験 ,  試験