講演名 2018-03-09
MIMOにおける雑音分散を考慮したQRM-MLD法の性能改善
今野 遼太郎(埼玉大), 杉浦 陽介(埼玉大), 島村 徹也(埼玉大),
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抄録(和) 本論文では,Multiple Input Multiple Output(MIMO)の信号分離技術のなかでも高い性能を有するQR分解とMアルゴリズムを用いるMaximum Likelihood Detection法(QRM-MLD法)において,Bit Error Rate(BER)および演算処理量を改善する新たな手法を提案する.送信信号を推定するための演算量を削減する手法の1つに,雑音分散を考慮したQRM-MLD法がある.従来法では,各ステージでの平均雑音電力からのずれに対応できないという問題点がある.提案法では,各ステージで雑音電力のばらつきに基づくしきい値を設定することで,より良好なBERを得ることが可能となる.計算機シミュレーション実験を介して,提案法が従来法と比べBER,演算処理量を改善できることを示す.
抄録(英) In this paper, we propose a new method for improving the bit error rate (BER) and the computational complexity in Maximum Likelihood Detection employing QR decomposition and the M-algorithm (QRM-MLD) which provides high performance among the signal separation techniques for Multiple Input Multiple Output (MIMO). QRM-MLD utilizing noise variance is regarded as an effective method to reduce the computatonal complexity. However, the method can not cope with the gap from the average noise power at each stage. In the proposed method, we can obtain better performance by setting thresholds according to the variations in the noise power at each stage. Simulation results show that the proposed method can improve the BER and the computational complexity compared with the conventional method.
キーワード(和) MLD / MIMO / QR分解
キーワード(英) MLD / MIMO / QR decomposition
資料番号 SIS2017-66
発行日 2018-03-01 (SIS)

研究会情報
研究会 SIS
開催期間 2018/3/8(から2日開催)
開催地(和) 名城大学天白キャンパス
開催地(英) Meijo Univ. Tempaku Campus
テーマ(和) ソフトコンピューティング,一般
テーマ(英) Soft Computing, etc.
委員長氏名(和) 田中 宏和(広島市大)
委員長氏名(英) Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.)
副委員長氏名(和) 仲地 孝之(NTT) / 末竹 規哲(山口大)
副委員長氏名(英) Takayuki Nakachi(NTT) / Noriaki Suetake(Yamaguchi Univ.)
幹事氏名(和) 辻 裕之(神奈川工科大) / 田向 権(九工大)
幹事氏名(英) Hiroyuki Tsuji(Kanagawa Inst. of Tech.) / Hakaru Tamukoh(Kyushu Inst. of Tech.)
幹事補佐氏名(和) 藤吉 正明(首都大東京) / 古賀 崇了(徳山高専)
幹事補佐氏名(英) Masaaki Fujiyoshi(Tokyo Metropolitan Univ.) / Takanori Koga(TCT)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Smart Info-Media Systems
本文の言語 JPN
タイトル(和) MIMOにおける雑音分散を考慮したQRM-MLD法の性能改善
サブタイトル(和)
タイトル(英) Improvement of QRM-MLD Method for MIMO Utilizing Noise Variance
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) MLD / MLD
キーワード(2)(和/英) MIMO / MIMO
キーワード(3)(和/英) QR分解 / QR decomposition
第 1 著者 氏名(和/英) 今野 遼太郎 / Ryotaro Konno
第 1 著者 所属(和/英) 埼玉大学(略称:埼玉大)
Saitama University(略称:Saitama Univ.)
第 2 著者 氏名(和/英) 杉浦 陽介 / Yosuke Sugiura
第 2 著者 所属(和/英) 埼玉大学(略称:埼玉大)
Saitama University(略称:Saitama Univ.)
第 3 著者 氏名(和/英) 島村 徹也 / Tetsuya Shimamura
第 3 著者 所属(和/英) 埼玉大学(略称:埼玉大)
Saitama University(略称:Saitama Univ.)
発表年月日 2018-03-09
資料番号 SIS2017-66
巻番号(vol) vol.117
号番号(no) SIS-482
ページ範囲 pp.51-56(SIS),
ページ数 6
発行日 2018-03-01 (SIS)