文献

J-GLOBAL ID：202302264664604119   整理番号：23A0456922

OTFSにおけるインタリーブパイロットによる学習ベースの遅延Dopplerチャネル推定【JST・京大機械翻訳】

Learning based Delay-Doppler Channel Estimation with Interleaved Pilots in OTFS

著者 (2件)： Mattu Sandesh Rao (Indian Institute of Science,Department of Electrical Communication Engineering,Bangalore) ,  Chockalingam A. (Indian Institute of Science,Department of Electrical Communication Engineering,Bangalore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： VTC2022-Fall  ページ： 1-6  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 伝統的に,直交時間周波数空間(OTFS)におけるチャネル推定を,DDグリッドにおけるガードビンによって囲まれたパイロットシンボルを配置することによって,遅延ドップラー(DD)ドメインにおいて実行した。これは,ガードビンが情報を持たないので,スペクトル効率の低下をもたらす。ガードビンがない場合,パイロットシンボルからデータシンボルへの漏洩があり,その逆も同様である。したがって,本論文では,格子型配列(ガードビンを持たない)を有するインタリーブパイロット(IP)配置方式を考察し,DDドメインチャネル状態情報の効率的推定のために,リカレントニューラルネットワーク(IPNetと呼ばれる)を用いた深層学習アーキテクチャを提案した。提案したIPNetは,データ記号からの漏洩の影響を克服し,良好な精度(例えば,提案スキームが25dBのパイロットSNRで約0.01の正規化平均二乗誤差を達成する)でチャネル推定を提供するように訓練された。また,シミュレーション結果により,提案したIPNetアーキテクチャは,スペクトル的に効率的である一方で,良好なビット誤り性能を達成することを示した。例えば,提案スキームは,考慮されたフレームにおけるチャネル推定のために12のオーバヘッドビン(12のパイロットビンとガードビンなし)を使用し,一方,組込みパイロット方式は,25のオーバヘッドビン(1パイロットビンと24のガードビン)を使用する。Copyright 2023 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： シミュレーション ,  *学習 ,  保護具 ,  スペクトル ,  符号誤り ,  直交性 ,  計算機アーキテクチャ ,  正規化 ,  *インタリーブ ,  周波数利用効率 ,  *チャネル推定 ,  平均二乗誤差 ,  深層学習
準シソーラス用語： チャネル状態情報 ,  パイロットシンボル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： インタリーブ ,  パイロット ,  学習 ,  遅延 ,  チャネル推定