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J-GLOBAL ID：202202285917850942   整理番号：22A0696745

ハイブリッド大規模MIMOシステムのためのTx-Rx相反性キャリブレーション【JST・京大機械翻訳】

Tx-Rx Reciprocity Calibration for Hybrid Massive MIMO Systems

著者 (4件)： Wei Xizixiang (Charles L. Brown Department of Electrical and Computer Engineering, University of Virginia, Charlottesville, VA, USA) ,  Jiang Yi (Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (MoE), School of Information Science and Technology, Fudan University, Shanghai, China) ,  Wang Xin (Key Laboratory for Information Science of Electromagnetic Waves (MoE), School of Information Science and Technology, Fudan University, Shanghai, China) ,  Shen Cong (Charles L. Brown Department of Electrical and Computer Engineering, University of Virginia, Charlottesville, VA, USA)
資料名： IEEE Wireless Communications Letters  (IEEE Wireless Communications Letters)
巻： 11  号： 2  ページ： 431-435  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2307A  ISSN： 2162-2337  CODEN： IWCLAF  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： 本レターでは,時間分割二重(TDD)チャネルの送信受信(Tx-Rx)相反性を確実にするため,大規模多入力多出力(MIMO)システムにおけるアナログディジタルハイブリッドトランシーバの較正に焦点を当てた。実用的位相シフタネットワーク(PSN)の不完全性を考慮して,著者らは,非凸問題としてTx-Rxミスマッチの推定を定式化し,そのために,著者らは,2つの新規アルゴリズム,すなわち,閉形式解による単純性を提案した。もう片方は,より良い性能のために,より高い複雑性で取引された反復である。また,Tx-Rxミスマッチの推定のためのCramer-Rao下限(CRLB)を導いた。数値結果により,2つのアプローチの有効性を検証した。特に,提案した反復アルゴリズムはCRLBに非常に近い平均二乗誤差(MSEs)を達成した。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 ,  誤差 ,  ネットワーク ,  *移相器 ,  アナログ系 ,  送受信機 ,  時分割処理 ,  ディジタル方式 ,  凸形 ,  チャネル ,  定式化
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  *MIMO ,  複雑性 ,  反復アルゴリズム ,  閉形式解 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 大規模MIMO ,  相反性 ,  キャリブレーション