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J-GLOBAL ID：201702229250744408   整理番号：17A0047203

拡散性分子通信の為のチャネル推定

Channel Estimation for Diffusive Molecular Communications

著者 (5件)： Jamali Vahid (Institute for Digital Communications, Friedrich-Alexander University, Erlangen, Germany) ,  Ahmadzadeh Arman (Institute for Digital Communications, Friedrich-Alexander University, Erlangen, Germany) ,  Jardin Christophe (Institute for Biochemistry, Friedrich-Alexander University, Erlangen, Germany) ,  Sticht Heinrich (Institute for Biochemistry, Friedrich-Alexander University, Erlangen, Germany) ,  Schober Robert (Institute for Digital Communications, Friedrich-Alexander University, Erlangen, Germany)
資料名： IEEE Transactions on Communications  (IEEE Transactions on Communications)
巻： 64  号： 10  ページ： 4238-4252  発行年： 2016年 
JST資料番号： C0239A  ISSN： 0090-6778  CODEN： IECMBT  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： 分子通信(MC)システムでは,送信機によって分子が瞬間的に放出された後に受信機で観察される予想される分子数は,チャネルインパルス応答(CIR)と呼ばれ,検出及び等化スキームの設計には,CIRの知識が必要である。本論文は,MCシステムのトレーニングベースのCIR推定フレームワークを紹介した。これは,送信機による一連の既知数の分子の放出による受信機での観測された分子数に基づいてCIRを推定することを目的とした。これにより,統計的チャネル知識が利用可能かどうかに応じて2つのシナリオを区別した。特に,チャネル統計の知識を必要としない二乗誤差推定器の最大可能性と最小合計を導出した。このケースでは,統計的チャネル知識が利用可能であるとき,対応する最大事後及び線形最小平均二乗誤差推定量を提供した。性能限界に達すると,統計チャネル知識を利用しない任意の不偏推定量に有効な古典的クラメール・ラオの下限と,統計チャネル知識を利用する不偏推定量に有効なベイジアンCR下限を導出した。最後に,考慮されたMCシステムの為の最適かつ準最適トレーニングシーケンス設計を提案した。シミュレーション結果を確認し,本提案推定技術の性能を各々のCR下限と比較した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST

シソーラス用語： *通信方式 ,  *チャネル推定 ,  *誤差 ,  インパルス応答 ,  統計的推定 ,  下限 ,  モデリング ,  設計
準シソーラス用語： *分子通信 ,  *チャネル推定誤差 ,  最大事後確率推定 ,  クラメール・ラオの下限 ,  ベイジアンモデリング ,  シーケンス設計

分類 (3件)： 通信理論一般  (ND02010V) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 拡散性 ,  分子通信 ,  チャネル推定