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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.5
- 수록면
- 752 - 755 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2022.47.5.752
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본 논문에서는 MIMO 시스템을 위한 칼만 필터 기반 저복잡도 검출 방식을 제안한다. 제안 방식은 기존 칼만 필터 기반 방식에서 사용되는 수신 신호벡터에 대한 하나의 관측 방정식을 각 원소별로 분리된 복수의 관측 방정식으로 분할한 후 칼만 필터 동작을 수행한다. 이를 통해 제안 방식은 기존 고복잡도의 칼만 필터 방식에서 역행렬의 연산 과정을 제거하여 낮은 복잡도로도 동일한 LMMSE 검출 결과를 얻을 수 있다. 또한 송수신 안테나의 수가 증가할수록 일반적인 LMMSE 검출기 대비 낮은 복잡도를 달성할 수 있다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 시스템 모델
Ⅲ. 제안 저복잡도 칼만 필터 방식
Ⅳ. 모의실험 결과 및 결론
References
참고문헌 (5)
참고문헌 신청
D. Simon, Optimal State Estimation, Wiley, 2006.
J. Chung, et al., “Adaptive channel estimation techniques for FDD massive MIMO systems,” J. KICS, vol. 40, no. 7, pp. 1239-1247, Jul. 2015.
S. Park and S. Choi, “Iterative equalizer based on Kalman filtering and smoothing for MIMO-ISI channels,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 63, no. 19, pp. 5111-5120, Oct. 2015.
S. Park, “Kalman filtering based combining for MIMO systems with Hybrid ARQ,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 69, early access article, Sep. 2021.
A. Paulraj, et al., An Introduction to Space- Time Wireless Communication, Cambridge Univ. Press, 2003.
J. Chung, et al., “Adaptive channel estimation techniques for FDD massive MIMO systems,” J. KICS, vol. 40, no. 7, pp. 1239-1247, Jul. 2015.
S. Park and S. Choi, “Iterative equalizer based on Kalman filtering and smoothing for MIMO-ISI channels,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 63, no. 19, pp. 5111-5120, Oct. 2015.
S. Park, “Kalman filtering based combining for MIMO systems with Hybrid ARQ,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 69, early access article, Sep. 2021.
A. Paulraj, et al., An Introduction to Space- Time Wireless Communication, Cambridge Univ. Press, 2003.
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