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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-03-02 17:45 AWGN通信路における軟判定を用いた信号電力および雑音スペクトル密度の最尤推定法 ○柴田洋平（慶大）・Haifeng Yuan（NUS）・大槻知明・Pooi Yuen Kam（慶大）・増野 淳（NTT）  RCS2015-350 |
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| 抄録 | （和） | 信号電力および雑音スペクトル密度の情報は，ターボ符号やLDPC符号の復号に用いられるMAP（最大事後確率）アルゴリズムに必要である．従来はパイロット信号を用い推定されているが，電力・周波数利用効率を上げるためにパイロット信号の数を減らす必要がある．しかし，信号電力，雑音スペクトル密度を十分な精度で推定するには多くのパイロット信号が必要である． 本稿では，軟判定を用いた信号電力および雑音スペクトル密度の最尤結合推定法を提案する．提案法ではパイロット信号に加えデータ信号を用いる．また，繰り返しによる提案法の実装方法を提案する．計算機シミュレーションにより，提案法はパイロットのみを用いた推定法及び硬判定推定よりも小さい正規化推定誤差分散および優れたビット誤り率特性を達成することを示す． |
| （英） | The estimation of signal power and noise spectral density is a fundamental problem in communication theory, which is conventionally acquired from the received pilot signals. To increase the power- and bandwidth-efficiency, the pilot overhead has to be reduced and the remaining pilots are usually not sufficient for accurate acquisition of the signal power and noise spectral density. In this paper, we derive the soft-decision-aided joint maximum likelihood (SDA-ML) estimator for the signal power and the noise spectral density that utilizes entire received signal sequence including both pilot signals and data signals. Our work shows how the soft information should be utilized to estimate the signal power and the noise spectral density. An iterative implementation of the SDA-ML estimator is also proposed, which uses a previous estimate of the signal power and the noise spectral density to get the next estimate. Simulation results show that the SDA-ML estimator outperforms conventional pilot-aided estimation and hard-decision estimation in the normalized estimation error variance and bit error rate. |
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| キーワード | （和） | 軟判定 / 最尤推定 / 信号電力 / 雑音スペクトル密度 / / / / |
| （英） | soft decision / maximum-likelihood / signal power / noise spectral density / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 472, RCS2015-350, pp. 103-108, 2016年3月. | |
| 資料番号 | RCS2015-350 | |
| 発行日 | 2016-02-24 (RCS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | RCS2015-350 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS CCS SR SRW |
| 開催期間 | 2016-03-02 - 2016-03-04 |
| 開催地（和） | 東京工業大学 |
| 開催地（英） | Tokyo Institute of Technology |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2016-03-RCS-CCS-SR-SRW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | AWGN通信路における軟判定を用いた信号電力および雑音スペクトル密度の最尤推定法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Soft-Decision-Aided Joint Maximum-Likelihood Estimation of Signal Power and Noise Spectral Density Over AWGN Channels |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 軟判定 / soft decision |
| キーワード(2)（和/英） | 最尤推定 / maximum-likelihood |
| キーワード(3)（和/英） | 信号電力 / signal power |
| キーワード(4)（和/英） | 雑音スペクトル密度 / noise spectral density |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 柴田 洋平 / Yohei Shibata / シバタ ヨウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Haifeng Yuan / Haifeng Yuan / Haifeng Yuan |
| 第2著者 所属（和/英） | シンガポール国立大学 (略称： NUS) National University of Singapore (略称： NUS) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki / オオツキ トモアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | Pooi Yuen Kam / Pooi Yuen Kam / Pooi Yuen Kam |
| 第4著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 増野 淳 / Jun Mashino / マシノ ジュン |
| 第5著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-03-02 17:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2015-350 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.472 |
| ページ範囲 | pp.103-108 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-02-24 (RCS) |
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