Channel Estimation
채널 추정
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Channel Estimation sentence examples within massive multiple input
E) of massive Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) under the existence of channel estimation errors is examined using Zero-Forcing (ZF) linear pre-coding scheme.
E) ZF(Zero-Forcing) 선형 프리코딩 방식을 사용하여 채널 추정 오류가 존재하는 MIMO(Massive Multiple-Input-Multiple-Output)의 여부를 검사합니다.
E) ZF(Zero-Forcing) 선형 프리코딩 방식을 사용하여 채널 추정 오류가 존재하는 MIMO(Massive Multiple-Input-Multiple-Output)의 여부를 검사합니다.
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In this letter, we present a lower performance bound for discrete Fourier transform (DFT)-based beamspace channel estimation (CE) in 64 antennas Massive Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) receiver.
이 편지에서 우리는 64개의 안테나 MIMO(Massive Multiple-Input Multiple-Output) 수신기에서 이산 푸리에 변환(DFT) 기반 빔스페이스 채널 추정(CE)에 대한 더 낮은 성능 한계를 제시합니다.
이 편지에서 우리는 64개의 안테나 MIMO(Massive Multiple-Input Multiple-Output) 수신기에서 이산 푸리에 변환(DFT) 기반 빔스페이스 채널 추정(CE)에 대한 더 낮은 성능 한계를 제시합니다.
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Channel Estimation sentence examples within multiple input multiple
Time-varying narrowband Multiple-Input Multiple- Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MIMO OFDM) channel estimation is considered.
시변 협대역 다중 입력 다중 출력 직교 주파수 분할 다중화(MIMO OFDM) 채널 추정이 고려됩니다.
시변 협대역 다중 입력 다중 출력 직교 주파수 분할 다중화(MIMO OFDM) 채널 추정이 고려됩니다.
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In this paper, we propose a new and efficient channel estimation scheme for the double-IRS aided multi-user multiple-input multiple-output (MIMO) communication system to resolve the cascaded CSI of both its single- and double-reflection links.
본 논문에서는 단일 및 이중 반사 링크의 계단식 CSI를 해결하기 위해 이중 IRS 지원 다중 사용자 다중 입력 다중 출력(MIMO) 통신 시스템에 대한 새롭고 효율적인 채널 추정 기법을 제안합니다.
본 논문에서는 단일 및 이중 반사 링크의 계단식 CSI를 해결하기 위해 이중 IRS 지원 다중 사용자 다중 입력 다중 출력(MIMO) 통신 시스템에 대한 새롭고 효율적인 채널 추정 기법을 제안합니다.
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Channel Estimation sentence examples within orthogonal frequency division
In this paper, we study channel estimation in practical IRS-aided orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems with discrete phase shifts.
이 논문에서는 이산 위상 편이를 사용하는 실제 IRS 지원 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 채널 추정을 연구합니다.
이 논문에서는 이산 위상 편이를 사용하는 실제 IRS 지원 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 채널 추정을 연구합니다.
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This paper presents a least squares channel estimation (LSCE) in the UpLink transmission for a Massive MIMO systems in 5G wireless communications, combined with Orthogonal Frequency Division Multiplexing and higher-order M-QAM modulation.
이 논문은 5G 무선 통신에서 Massive MIMO 시스템을 위한 UpLink 전송에서 직교 주파수 분할 다중화 및 고차 M-QAM 변조와 결합된 최소 자승 채널 추정(LSCE)을 제시합니다.
이 논문은 5G 무선 통신에서 Massive MIMO 시스템을 위한 UpLink 전송에서 직교 주파수 분할 다중화 및 고차 M-QAM 변조와 결합된 최소 자승 채널 추정(LSCE)을 제시합니다.
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Channel Estimation sentence examples within channel state information
We focus on slow flat fading channel where the channel state information is imperfect, the channel estimation error is unbounded and its statistics are known.
우리는 채널 상태 정보가 불완전하고 채널 추정 오류가 무한하며 통계가 알려진 슬로우 플랫 페이딩 채널에 중점을 둡니다.
우리는 채널 상태 정보가 불완전하고 채널 추정 오류가 무한하며 통계가 알려진 슬로우 플랫 페이딩 채널에 중점을 둡니다.
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In particular, a channel estimation approach is developed to measure the channel state information (CSI) in real-time.
특히, 실시간으로 채널 상태 정보(CSI)를 측정하기 위해 채널 추정 방식이 개발되고 있다.
특히, 실시간으로 채널 상태 정보(CSI)를 측정하기 위해 채널 추정 방식이 개발되고 있다.
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Channel Estimation sentence examples within wireless communication system
Accurate channel estimation in the millimeter-wave (mmWave) based wireless communication systems is challenging and involves a lot of computational costs.
밀리미터파(mmWave) 기반 무선 통신 시스템에서 정확한 채널 추정은 어렵고 많은 계산 비용을 수반합니다.
밀리미터파(mmWave) 기반 무선 통신 시스템에서 정확한 채널 추정은 어렵고 많은 계산 비용을 수반합니다.
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In practice, self-interference (SI) in full-duplex (FD) wireless communication systems cannot be completely eliminated due to imperfections in different factors, such as the SI channel estimation and hardware circuits.
실제로, 전이중(FD) 무선 통신 시스템의 자기 간섭(SI)은 SI 채널 추정 및 하드웨어 회로와 같은 다양한 요인의 불완전성으로 인해 완전히 제거될 수 없습니다.
실제로, 전이중(FD) 무선 통신 시스템의 자기 간섭(SI)은 SI 채널 추정 및 하드웨어 회로와 같은 다양한 요인의 불완전성으로 인해 완전히 제거될 수 없습니다.
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Channel Estimation sentence examples within minimum mean square
In this paper, the minimum mean square error (MMSE) channel estimation for intelligent reflecting surface (IRS) assisted wireless communication systems is investigated.
이 논문에서는 지능형 반사면(IRS) 지원 무선 통신 시스템을 위한 최소 평균 제곱 오차(MMSE) 채널 추정을 조사합니다.
이 논문에서는 지능형 반사면(IRS) 지원 무선 통신 시스템을 위한 최소 평균 제곱 오차(MMSE) 채널 추정을 조사합니다.
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Minimum mean-square error (MMSE) channel estimation is employed in the study of the imperfect CSI case.
MMSE(Minimum mean-square error) 채널 추정은 불완전한 CSI 사례 연구에 사용됩니다.
MMSE(Minimum mean-square error) 채널 추정은 불완전한 CSI 사례 연구에 사용됩니다.
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Channel Estimation sentence examples within bit error rate
The bit error rate (BER) performance of this method has been estimated for various channel models corresponding to 5G FR1 systems and for various channel estimation accuracy.
이 방법의 BER(Bit Error Rate) 성능은 5G FR1 시스템에 해당하는 다양한 채널 모델과 다양한 채널 추정 정확도에 대해 추정되었습니다.
이 방법의 BER(Bit Error Rate) 성능은 5G FR1 시스템에 해당하는 다양한 채널 모델과 다양한 채널 추정 정확도에 대해 추정되었습니다.
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Later, a simulated bit error rate (BER) analysis of the system under a slow-fading channel and pilot-based channel estimation is carried out, which shows comparable performance with that of an analog FHSS system at radio frequencies.
나중에 저속 페이딩 채널 및 파일럿 기반 채널 추정에서 시스템의 시뮬레이션된 BER(비트 오류율) 분석이 수행되며, 이는 무선 주파수에서 아날로그 FHSS 시스템과 유사한 성능을 보여줍니다.
나중에 저속 페이딩 채널 및 파일럿 기반 채널 추정에서 시스템의 시뮬레이션된 BER(비트 오류율) 분석이 수행되며, 이는 무선 주파수에서 아날로그 FHSS 시스템과 유사한 성능을 보여줍니다.
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Channel Estimation sentence examples within reconfigurable intelligent surface
This paper studies semi-blind channel estimation for a reconfigurable intelligent surface (RIS) aided uplink massive multiple-input multiple-output (MIMO) system, in which the base station simultaneously estimates the channel coefficients and detects the partially unknown transmit symbols.
본 논문에서는 기지국이 채널 계수를 동시에 추정하고 부분적으로 알려지지 않은 전송 심볼을 탐지하는 재구성 가능한 RIS(Intelligent Surface) 지원 업링크 MIMO(Massive Multiple-Input Multiple-Output) 시스템에 대한 반 블라인드 채널 추정을 연구합니다.
본 논문에서는 기지국이 채널 계수를 동시에 추정하고 부분적으로 알려지지 않은 전송 심볼을 탐지하는 재구성 가능한 RIS(Intelligent Surface) 지원 업링크 MIMO(Massive Multiple-Input Multiple-Output) 시스템에 대한 반 블라인드 채널 추정을 연구합니다.
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This paper deals with channel estimation in reconfigurable intelligent surface (RIS) aided multiple-input multiple-output (MIMO) time-division duplexing systems.
이 논문은 재구성 가능한 지능형 표면(RIS) 지원 다중 입력 다중 출력(MIMO) 시분할 이중화 시스템에서 채널 추정을 다룹니다.
이 논문은 재구성 가능한 지능형 표면(RIS) 지원 다중 입력 다중 출력(MIMO) 시분할 이중화 시스템에서 채널 추정을 다룹니다.
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Channel Estimation sentence examples within intelligent reflecting surface
In this paper, we propose a novel semi-passive elements-aided channel estimation framework for intelligent reflecting surface (IRS), where a small portion of IRS reflecting elements are able to process the received signal for facilitating the channel estimation.
이 논문에서 우리는 IRS 반사면(Intelligent Reflecting Surface, IRS)을 위한 새로운 반수동 요소 지원 채널 추정 프레임워크를 제안합니다. 여기서 IRS 반사 요소의 작은 부분은 채널 추정을 용이하게 하기 위해 수신 신호를 처리할 수 있습니다.
이 논문에서 우리는 IRS 반사면(Intelligent Reflecting Surface, IRS)을 위한 새로운 반수동 요소 지원 채널 추정 프레임워크를 제안합니다. 여기서 IRS 반사 요소의 작은 부분은 채널 추정을 용이하게 하기 위해 수신 신호를 처리할 수 있습니다.
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In this letter, we study efficient channel estimation and passive beamforming designs for a double-intelligent reflecting surface (IRS) aided single-user communication system, where a user communicates with an access point (AP) via the cascaded user-IRS 1-IRS 2-AP double-reflection link.
이 편지에서 우리는 사용자가 계단식 user-IRS 1-IRS를 통해 액세스 포인트(AP)와 통신하는 이중 지능 반사면(IRS) 지원 단일 사용자 통신 시스템을 위한 효율적인 채널 추정 및 수동 빔포밍 설계를 연구합니다. 2-AP 이중 반사 링크.
이 편지에서 우리는 사용자가 계단식 user-IRS 1-IRS를 통해 액세스 포인트(AP)와 통신하는 이중 지능 반사면(IRS) 지원 단일 사용자 통신 시스템을 위한 효율적인 채널 추정 및 수동 빔포밍 설계를 연구합니다. 2-AP 이중 반사 링크.
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Channel Estimation sentence examples within imperfect successive interference
Both effects of imperfect successive interference cancellation (SIC) and imperfect channel estimation are considered within the proposed scheme.
불완전한 연속 간섭 제거(SIC)와 불완전한 채널 추정의 효과가 제안된 방식 내에서 고려됩니다.
불완전한 연속 간섭 제거(SIC)와 불완전한 채널 추정의 효과가 제안된 방식 내에서 고려됩니다.
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The total network capacity is evaluated assuming Channel Estimation Error (CEE) and Imperfect Successive Interference cancelation (SIC).
총 네트워크 용량은 CEE(채널 추정 오류) 및 SIC(불완전 연속 간섭 제거)를 가정하여 평가됩니다.
총 네트워크 용량은 CEE(채널 추정 오류) 및 SIC(불완전 연속 간섭 제거)를 가정하여 평가됩니다.
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Channel Estimation sentence examples within linear minimum mean
Closed-form linear minimum mean square error (LMMSE) channel estimation and achievable spectral efficiency (SE) expressions with maximal ratio combining (MRC) receiver filters are derived.
폐쇄형 선형 최소 평균 제곱 오차(LMMSE) 채널 추정 및 최대 비율 결합(MRC) 수신기 필터를 사용한 달성 가능한 스펙트럼 효율성(SE) 표현식이 도출됩니다.
폐쇄형 선형 최소 평균 제곱 오차(LMMSE) 채널 추정 및 최대 비율 결합(MRC) 수신기 필터를 사용한 달성 가능한 스펙트럼 효율성(SE) 표현식이 도출됩니다.
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Specifically, we first introduce a quantization-aware technique for channel estimation based on linear minimum mean-square error (LMMSE) theory.
구체적으로, 우리는 먼저 선형 최소 평균 제곱 오차(LMSE) 이론에 기반한 채널 추정을 위한 양자화 인식 기술을 소개합니다.
구체적으로, 우리는 먼저 선형 최소 평균 제곱 오차(LMSE) 이론에 기반한 채널 추정을 위한 양자화 인식 기술을 소개합니다.
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Channel Estimation sentence examples within orthogonal matching pursuit
Sparse recovery has great capability in Channel Estimation (CE) for mm-Wave - Massive-MIMO (Ma-MIMO) heterogeneous wireless networks and in this context; the existing better candidate “Orthogonal Matching Pursuit” (OMP) algorithm is modified for CE in such networks.
희소 복구는 mm-Wave - Massive-MIMO(Ma-MIMO) 이기종 무선 네트워크 및 이러한 맥락에서 채널 추정(CE)에서 뛰어난 기능을 제공합니다. 기존의 더 나은 후보 "OMP(Orthogonal Matching Pursuit)" 알고리즘은 이러한 네트워크에서 CE에 대해 수정됩니다.
희소 복구는 mm-Wave - Massive-MIMO(Ma-MIMO) 이기종 무선 네트워크 및 이러한 맥락에서 채널 추정(CE)에서 뛰어난 기능을 제공합니다. 기존의 더 나은 후보 "OMP(Orthogonal Matching Pursuit)" 알고리즘은 이러한 네트워크에서 CE에 대해 수정됩니다.
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To achieve higher accuracy of path delay estimation with lower computational complexity, the orthogonal matching pursuit (OMP) method with interpolation algorithm has been adopted for the sparse channel estimation, such as underwater acoustic (UWA) communication channels.
낮은 계산 복잡성으로 경로 지연 추정의 정확도를 높이기 위해 UWA(수중 음향) 통신 채널과 같은 희소 채널 추정에 보간 알고리즘을 사용하는 OMP(직교 일치 추적) 방법이 채택되었습니다.
낮은 계산 복잡성으로 경로 지연 추정의 정확도를 높이기 위해 UWA(수중 음향) 통신 채널과 같은 희소 채널 추정에 보간 알고리즘을 사용하는 OMP(직교 일치 추적) 방법이 채택되었습니다.
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Channel Estimation sentence examples within mean square error
The problem is approached based on the Cramér-Rao lower bound (CRB) on the mean-square error (MSE) of channel estimation.
이 문제는 채널 추정의 평균 제곱 오차(MSE)에 대한 Cramér-Rao 하한(CRB)을 기반으로 접근합니다.
이 문제는 채널 추정의 평균 제곱 오차(MSE)에 대한 Cramér-Rao 하한(CRB)을 기반으로 접근합니다.
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In this paper, the mean square error (MSE) of the channel estimation is minimized in a realistic time-variant scenario.
본 논문에서는 현실적인 시변 시나리오에서 채널 추정의 평균 제곱 오차(MSE)를 최소화한다.
본 논문에서는 현실적인 시변 시나리오에서 채널 추정의 평균 제곱 오차(MSE)를 최소화한다.
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Channel Estimation sentence examples within convolutional neural network
The deep convolutional neural network (CNN) is exploited in this work to conduct the challenging channel estimation for mmWave massive multiple input multiple output (MIMO) systems.
이 작업에서는 심층 컨볼루션 신경망(CNN)을 활용하여 mmWave MIMO(대규모 다중 입력 다중 출력) 시스템에 대한 까다로운 채널 추정을 수행합니다.
이 작업에서는 심층 컨볼루션 신경망(CNN)을 활용하여 mmWave MIMO(대규모 다중 입력 다중 출력) 시스템에 대한 까다로운 채널 추정을 수행합니다.
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We facilitate accurate channel estimation by constructing the input of the convolutional neural network in a very specific manner using both the data and pilot symbols.
우리는 데이터와 파일럿 심볼을 모두 사용하여 매우 구체적인 방식으로 컨볼루션 신경망의 입력을 구성하여 정확한 채널 추정을 용이하게 합니다.
우리는 데이터와 파일럿 심볼을 모두 사용하여 매우 구체적인 방식으로 컨볼루션 신경망의 입력을 구성하여 정확한 채널 추정을 용이하게 합니다.
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Channel Estimation sentence examples within orthogonal time frequency
Although the combination of the orthogonal time frequency space (OTFS) modulation and the massive multipleinput multiple-output (MIMO) technology can make communication systems perform better in high-mobility scenarios, there are still many challenges in downlink channel estimation owing to inaccurate modeling and high pilot overhead in practical systems.
OTFS(Orthogonal Time Frequency Space) 변조와 MIMO(Massive Multipleinput Multiple-Output) 기술의 조합은 이동성이 높은 시나리오에서 통신 시스템의 성능을 향상시킬 수 있지만 부정확한 모델링 및 실제 시스템에서 높은 파일럿 오버헤드.
OTFS(Orthogonal Time Frequency Space) 변조와 MIMO(Massive Multipleinput Multiple-Output) 기술의 조합은 이동성이 높은 시나리오에서 통신 시스템의 성능을 향상시킬 수 있지만 부정확한 모델링 및 실제 시스템에서 높은 파일럿 오버헤드.
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In this paper, we investigate the impacts of transmitter and receiver windows on the performance of orthogonal time-frequency space (OTFS) modulation and propose window designs to improve the OTFS channel estimation and data detection performance.
본 논문에서는 OTFS(orthogonal time-frequency space) 변조 성능에 대한 송신기 및 수신기 창의 영향을 조사하고 OTFS 채널 추정 및 데이터 탐지 성능을 향상시키기 위한 창 설계를 제안합니다.
본 논문에서는 OTFS(orthogonal time-frequency space) 변조 성능에 대한 송신기 및 수신기 창의 영향을 조사하고 OTFS 채널 추정 및 데이터 탐지 성능을 향상시키기 위한 창 설계를 제안합니다.
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Channel Estimation sentence examples within deep neural network
In this paper, we propose an online training framework for deep neural network (DNN)-based mmWave massive multiple-input multiple-output (MIMO) channel estimation (CE) in internet of things (IoT) systems with nonlinear amplifier distortions.
이 논문에서는 비선형 증폭기 왜곡이 있는 사물 인터넷(IoT) 시스템에서 심층 신경망(DNN) 기반 mmWave MIMO(대규모 다중 입력 다중 출력) 채널 추정(CE)을 위한 온라인 교육 프레임워크를 제안합니다.
이 논문에서는 비선형 증폭기 왜곡이 있는 사물 인터넷(IoT) 시스템에서 심층 신경망(DNN) 기반 mmWave MIMO(대규모 다중 입력 다중 출력) 채널 추정(CE)을 위한 온라인 교육 프레임워크를 제안합니다.
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This paper proposes a novel tensor-train deep neural network (TT-DNN) based channel estimator to tackle challenges of time-varying channel estimation in multiple-input multiple-output (MIMO) systems.
이 논문에서는 다중 입력 다중 출력(MIMO) 시스템에서 시변 채널 추정의 문제를 해결하기 위해 새로운 텐서 트레인 심층 신경망(TT-DNN) 기반 채널 추정기를 제안합니다.
이 논문에서는 다중 입력 다중 출력(MIMO) 시스템에서 시변 채널 추정의 문제를 해결하기 위해 새로운 텐서 트레인 심층 신경망(TT-DNN) 기반 채널 추정기를 제안합니다.
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Channel Estimation sentence examples within mean squared error
Firstly, we develop an efficient pilot scheme which results in a constant average power of the quantization noise for different channel delay power spectrums and also minimizes the mean squared error of channel estimation.
첫째, 서로 다른 채널 지연 전력 스펙트럼에 대해 양자화 잡음의 평균 전력을 일정하게 하고 채널 추정의 평균 제곱 오차를 최소화하는 효율적인 파일럿 방식을 개발합니다.
첫째, 서로 다른 채널 지연 전력 스펙트럼에 대해 양자화 잡음의 평균 전력을 일정하게 하고 채널 추정의 평균 제곱 오차를 최소화하는 효율적인 파일럿 방식을 개발합니다.
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Specifically, we aim at designing pilot sequences to minimize the sum mean-squared-error (MSE) of channel estimation with a given sequence length <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$\tau $ </tex-math></inline-formula> where <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$\tau \in [K,2K]$ </tex-math></inline-formula> and <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$K$ </tex-math></inline-formula> is the number of users per cell.
특히, 우리는 주어진 시퀀스 길이 <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$\tau $ </tex로 채널 추정의 합 평균 제곱 오차(MSE)를 최소화하도록 파일럿 시퀀스를 설계하는 것을 목표로 합니다. -math></inline-formula> 여기서 <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$\tau \in [K,2K]$ </tex-math></inline-formula> 및 < inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$K$ </tex-math></inline-formula>는 셀당 사용자 수입니다.
특히, 우리는 주어진 시퀀스 길이 <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$\tau $ </tex로 채널 추정의 합 평균 제곱 오차(MSE)를 최소화하도록 파일럿 시퀀스를 설계하는 것을 목표로 합니다. -math></inline-formula> 여기서 <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$\tau \in [K,2K]$ </tex-math></inline-formula> 및 < inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$K$ </tex-math></inline-formula>는 셀당 사용자 수입니다.
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Channel Estimation sentence examples within active user detection
Thanks to the sporadic nature of the massive connected users where a considerable fraction of users are inactive within a coherence time, the non-orthogonal pilot can be utilized with the joint channel estimation and active-user detection being modeled as a compressive sensing problem.
상당한 비율의 사용자가 일관성 시간 내에 비활성 상태인 대규모 연결된 사용자의 산발적인 특성 덕분에 압축 감지 문제로 모델링되는 공동 채널 추정 및 활성 사용자 감지와 함께 비직교 파일럿을 활용할 수 있습니다.
상당한 비율의 사용자가 일관성 시간 내에 비활성 상태인 대규모 연결된 사용자의 산발적인 특성 덕분에 압축 감지 문제로 모델링되는 공동 채널 추정 및 활성 사용자 감지와 함께 비직교 파일럿을 활용할 수 있습니다.
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In this paper we explore the utility of sinusoidal spreading sequences, which allow some non-iterative algorithms to be employed in the context of active user detection, channel estimation and data detection in a UL grant-free mMTC system.
이 백서에서 우리는 UL 승인 없는 mMTC 시스템에서 활성 사용자 감지, 채널 추정 및 데이터 감지의 맥락에서 일부 비반복 알고리즘을 사용할 수 있도록 하는 사인파 확산 시퀀스의 유용성을 탐구합니다.
이 백서에서 우리는 UL 승인 없는 mMTC 시스템에서 활성 사용자 감지, 채널 추정 및 데이터 감지의 맥락에서 일부 비반복 알고리즘을 사용할 수 있도록 하는 사인파 확산 시퀀스의 유용성을 탐구합니다.
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Channel Estimation sentence examples within millimeter wave massive
Channel estimation is a challenging issue in millimeter-wave massive multiple-input-multiple-output (MIMO) communication systems due to the large number of antennas in the transceiver.
채널 추정은 트랜시버의 안테나 수가 많기 때문에 밀리미터파 MIMO(Massive Multiple-Input-Multiple-Output) 통신 시스템에서 어려운 문제입니다.
채널 추정은 트랜시버의 안테나 수가 많기 때문에 밀리미터파 MIMO(Massive Multiple-Input-Multiple-Output) 통신 시스템에서 어려운 문제입니다.
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In millimeter-wave massive multiple input multiple output (MIMO) antenna systems, channel estimation is a crucial component.
밀리미터파 MIMO(대규모 다중 입력 다중 출력) 안테나 시스템에서 채널 추정은 중요한 구성 요소입니다.
밀리미터파 MIMO(대규모 다중 입력 다중 출력) 안테나 시스템에서 채널 추정은 중요한 구성 요소입니다.
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Channel Estimation sentence examples within fast time varying
Channel estimation in vehicle-to-everything (V2X) communications is a challenging issue due to the fast time-varying and non-stationary characteristics of wireless channel.
V2X(Vehicle-to-Everything) 통신에서 채널 추정은 무선 채널의 빠른 시변 및 비정상 특성으로 인해 어려운 문제입니다.
V2X(Vehicle-to-Everything) 통신에서 채널 추정은 무선 채널의 빠른 시변 및 비정상 특성으로 인해 어려운 문제입니다.
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Significant challenges of High Mobility Communications are Fast time-varying fading, Channel estimation errors, Doppler diversity, Carrier frequency offset, Inter carrier interference, High penetration loss and Fast and frequent handovers.
높은 이동성 통신의 중요한 문제는 빠른 시변 페이딩, 채널 추정 오류, 도플러 다이버시티, 캐리어 주파수 오프셋, 캐리어 간 간섭, 높은 침투 손실 및 빠르고 빈번한 핸드오버입니다.
높은 이동성 통신의 중요한 문제는 빠른 시변 페이딩, 채널 추정 오류, 도플러 다이버시티, 캐리어 주파수 오프셋, 캐리어 간 간섭, 높은 침투 손실 및 빠르고 빈번한 핸드오버입니다.
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Channel Estimation sentence examples within joint carrier frequency
For each estimated angle, we next formulate the radar delayDoppler estimation as a joint carrier frequency offset (CFO) and channel estimation problem via an APES (amplitude and phase estimation) spatial filtering approach by transforming the delayDoppler parameterized radar channel into an unstructured form.
각 추정된 각도에 대해, 우리는 다음으로 delayDoppler 매개변수화된 레이더 채널을 구조화되지 않은 형태로 변환하여 APES(진폭 및 위상 추정) 공간 필터링 접근 방식을 통한 공동 반송파 주파수 오프셋(CFO) 및 채널 추정 문제로 레이더 지연 도플러 추정을 공식화합니다.
각 추정된 각도에 대해, 우리는 다음으로 delayDoppler 매개변수화된 레이더 채널을 구조화되지 않은 형태로 변환하여 APES(진폭 및 위상 추정) 공간 필터링 접근 방식을 통한 공동 반송파 주파수 오프셋(CFO) 및 채널 추정 문제로 레이더 지연 도플러 추정을 공식화합니다.
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In this article, we study the problem of joint carrier frequency offset (CFO) and sparse channel estimation in orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) communication systems, from the perspective of sparse Bayesian learning (SBL) framework.
이 기사에서는 희소 베이지안 학습(SBL) 프레임워크의 관점에서 OFDM(직교 주파수 분할 다중화) 통신 시스템에서 공동 반송파 주파수 오프셋(CFO) 및 희소 채널 추정 문제를 연구합니다.
이 기사에서는 희소 베이지안 학습(SBL) 프레임워크의 관점에서 OFDM(직교 주파수 분할 다중화) 통신 시스템에서 공동 반송파 주파수 오프셋(CFO) 및 희소 채널 추정 문제를 연구합니다.
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Channel Estimation sentence examples within imperfect channel state
Considering the channel estimation error, the impacts of imperfect channel state information (CSI) and successive interference cancellation (SIC) are also investigated.
채널 추정 오류를 고려하여 불완전 채널 상태 정보(CSI) 및 연속 간섭 제거(SIC)의 영향도 조사합니다.
채널 추정 오류를 고려하여 불완전 채널 상태 정보(CSI) 및 연속 간섭 제거(SIC)의 영향도 조사합니다.
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In this paper, a pilot-based channel estimation method is considered which can verify the performance of this scheme with the imperfect channel state information.
본 논문에서는 불완전한 채널 상태 정보를 가지고 이 방식의 성능을 검증할 수 있는 파일럿 기반 채널 추정 방법을 고려한다.
본 논문에서는 불완전한 채널 상태 정보를 가지고 이 방식의 성능을 검증할 수 있는 파일럿 기반 채널 추정 방법을 고려한다.
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Channel Estimation sentence examples within joint user activity
The goal is to design algorithms for joint user activity detection, delay detection, and channel estimation.
목표는 공동 사용자 활동 감지, 지연 감지 및 채널 추정을 위한 알고리즘을 설계하는 것입니다.
목표는 공동 사용자 활동 감지, 지연 감지 및 채널 추정을 위한 알고리즘을 설계하는 것입니다.
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By exploiting the sparsity and the temporal correlations of the user activities, the joint user activity detection and channel estimation (JUADCE) problem in multiple consecutive frames can be formulated as a dynamic compressed sensing (DCS) problem.
사용자 활동의 희소성과 시간적 상관 관계를 활용하여 여러 연속 프레임에서 JUADCE(Joint User Activity Detection and Channel Estimation) 문제를 DCS(Dynamic Compressed Sensing) 문제로 공식화할 수 있습니다.
사용자 활동의 희소성과 시간적 상관 관계를 활용하여 여러 연속 프레임에서 JUADCE(Joint User Activity Detection and Channel Estimation) 문제를 DCS(Dynamic Compressed Sensing) 문제로 공식화할 수 있습니다.
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Channel Estimation sentence examples within joint activity detection
We consider the joint activity detection and channel estimation for massive connectivity in MIMO-OFDM systems.
MIMO-OFDM 시스템에서 대규모 연결을 위한 공동 활동 감지 및 채널 추정을 고려합니다.
MIMO-OFDM 시스템에서 대규모 연결을 위한 공동 활동 감지 및 채널 추정을 고려합니다.
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In particular, at the beginning of each time slot, the base station (BS) performs joint activity detection and channel estimation (JADCE) based on the received pilot sequences sent from active devices.
특히, 각 시간 슬롯의 시작에서 기지국(BS)은 활성 장치로부터 전송된 수신된 파일럿 시퀀스를 기반으로 JADCE(Joint Activity Detection and Channel Estimation)를 수행합니다.
특히, 각 시간 슬롯의 시작에서 기지국(BS)은 활성 장치로부터 전송된 수신된 파일럿 시퀀스를 기반으로 JADCE(Joint Activity Detection and Channel Estimation)를 수행합니다.
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Channel Estimation sentence examples within joint device activity
With the probability model, we propose to conduct joint device activity identification, channel estimation, and signal detection.
확률 모델을 사용하여 공동 장치 활동 식별, 채널 추정 및 신호 감지를 수행할 것을 제안합니다.
확률 모델을 사용하여 공동 장치 활동 식별, 채널 추정 및 신호 감지를 수행할 것을 제안합니다.
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We address the joint device activity detection and channel estimation (JACE) problem in a massive MIMO connectivity scenario in which a large number of mobile devices are connected to a base station (BS), while only a small portion are active at any given time.
우리는 많은 수의 모바일 장치가 기지국(BS)에 연결되어 있지만 주어진 시간에 작은 부분만 활성화되는 대규모 MIMO 연결 시나리오에서 JACE(Joint Device Activity Detection and Channel Estimation) 문제를 해결합니다.
우리는 많은 수의 모바일 장치가 기지국(BS)에 연결되어 있지만 주어진 시간에 작은 부분만 활성화되는 대규모 MIMO 연결 시나리오에서 JACE(Joint Device Activity Detection and Channel Estimation) 문제를 해결합니다.
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Channel Estimation sentence examples within multiple input–multiple output
This article analyzes the channel estimation performance of massive multiple-input–multiple-output (MIMO) Internet-of-Things (IoT) systems with Ricean fading.
이 문서에서는 Ricean 페이딩을 사용하는 MIMO(대규모 다중 입력 다중 출력) IoT(사물 인터넷) 시스템의 채널 추정 성능을 분석합니다.
이 문서에서는 Ricean 페이딩을 사용하는 MIMO(대규모 다중 입력 다중 출력) IoT(사물 인터넷) 시스템의 채널 추정 성능을 분석합니다.
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This article investigates a robust receiver scheme for a single carrier, multiple-input–multiple-output (MIMO) underwater acoustic (UWA) communications, which uses the sparse Bayesian learning algorithm for iterative channel estimation embedded in Turbo equalization (TEQ).
이 문서에서는 TEQ(터보 등화)에 포함된 반복 채널 추정을 위해 희소 베이지안 학습 알고리즘을 사용하는 단일 반송파 MIMO(다중 입력 다중 출력) UWA(수중 음향) 통신을 위한 강력한 수신기 체계를 조사합니다.
이 문서에서는 TEQ(터보 등화)에 포함된 반복 채널 추정을 위해 희소 베이지안 학습 알고리즘을 사용하는 단일 반송파 MIMO(다중 입력 다중 출력) UWA(수중 음향) 통신을 위한 강력한 수신기 체계를 조사합니다.
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Channel Estimation sentence examples within wideband millimeter wave
Adaptive block-based least-mean squares (BLMS)-based techniques are conceived for channel estimation in single-carrier (SC) wideband millimeter wave (mmWave) hybrid MIMO systems.
적응형 블록 기반 최소 평균 제곱(BLMS) 기반 기술은 단일 반송파(SC) 광대역 밀리미터파(mmWave) 하이브리드 MIMO 시스템에서 채널 추정을 위해 고안되었습니다.
적응형 블록 기반 최소 평균 제곱(BLMS) 기반 기술은 단일 반송파(SC) 광대역 밀리미터파(mmWave) 하이브리드 MIMO 시스템에서 채널 추정을 위해 고안되었습니다.
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This paper proposes a model-driven deep learning (MDDL)-based channel estimation and feedback scheme for wideband millimeter-wave (mmWave) massive hybrid multiple-input multiple-output (MIMO) systems, where the angle-delay domain channels’ sparsity is exploited for reducing the overhead.
본 논문은 각도 지연 도메인 채널의 희소성이 오버헤드를 줄이기 위해 악용됩니다.
본 논문은 각도 지연 도메인 채널의 희소성이 오버헤드를 줄이기 위해 악용됩니다.
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Channel Estimation sentence examples within total transmit power
To achieve EH fairness, we aim to maximize the minimum harvested energy among users subject to secrecy rate constraint and total transmit power constraint in the presence of channel estimation errors.
EH 공정성을 달성하기 위해 우리는 채널 추정 오류가 있는 경우 비밀률 제약 및 전체 전송 전력 제약을 받는 사용자 사이에서 최소 수확 에너지를 최대화하는 것을 목표로 합니다.
EH 공정성을 달성하기 위해 우리는 채널 추정 오류가 있는 경우 비밀률 제약 및 전체 전송 전력 제약을 받는 사용자 사이에서 최소 수확 에너지를 최대화하는 것을 목표로 합니다.
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By exploiting channel estimates and statistical parameters of channel estimation error, we aim to design precoding vectors to maximize the utility function on the ergodic rates of users subject to a total transmit power constraint.
채널 추정치 및 채널 추정 오류의 통계적 매개변수를 활용하여 총 전송 전력 제약 조건에 따라 사용자의 에르고딕 속도에 대한 효용 기능을 최대화하는 프리코딩 벡터를 설계하는 것을 목표로 합니다.
채널 추정치 및 채널 추정 오류의 통계적 매개변수를 활용하여 총 전송 전력 제약 조건에 따라 사용자의 에르고딕 속도에 대한 효용 기능을 최대화하는 프리코딩 벡터를 설계하는 것을 목표로 합니다.
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Channel Estimation sentence examples within realizing practical intelligent
Channel estimation is of great importance in realizing practical intelligent reflecting surface-assisted multi-user communication (IRS-MC) systems.
채널 추정은 실용적인 지능형 반사 표면 지원 다중 사용자 통신(IRS-MC) 시스템을 구현하는 데 매우 중요합니다.
채널 추정은 실용적인 지능형 반사 표면 지원 다중 사용자 통신(IRS-MC) 시스템을 구현하는 데 매우 중요합니다.
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Channel estimation is one of the main tasks in realizing practical intelligent reflecting surface-assisted multi-user communication (IRS-MC) systems.
채널 추정은 실용적인 지능형 반사 표면 지원 다중 사용자 통신(IRS-MC) 시스템을 구현하는 주요 작업 중 하나입니다.
채널 추정은 실용적인 지능형 반사 표면 지원 다중 사용자 통신(IRS-MC) 시스템을 구현하는 주요 작업 중 하나입니다.
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Channel Estimation sentence examples within unmanned aerial vehicle