周波数領域ICAとスペクトラルクラスタリングを用いたOFDM信号分離の検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: LAV21008,IM21008

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 光応用・視覚/【A】基礎・材料・共通部門 計測合同研究会

発行日: 2021/01/18

タイトル(英語): Investigation of Blind OFDM Signal Separation using Frequency Domain ICA and Spectral Clustering

著者名: 丸山 祐一(アンリツ),前川 直志(アンリツ),布施 匡章(アンリツ)

著者名(英語): Yuichi Maruyama(ANRITSU CORPORATION),Naoyuki Maekawa(ANRITSU CORPORATION),Masaaki Fuse(ANRITSU CORPORATION)

キーワード: 独立成分分析|直交周波数分割多重|スペクトラルクラスタリング|Ｋ平均法|ICA|OFDM|Spectral clustering|K-means

要約(日本語): ICA（独立成分分析）をフーリエ変換した信号に対して施す周波数領域（FD）ICAによる、OFDM（直交周波数分割多重）信号分離のシミュレーション実験を行った。FDICAは元の信号を復元するために、周波数ビンごとに分離した信号について推定順の置換問題を解決しなければならない。本稿ではスペクトラルクラスタリングを用いてこれを解決した。k-means法によるクラスタリングと比較した結果について報告する。

要約(英語): We are studying a blind separation of OFDM signals with FDICA. FDICA involves the permutation problem for which the estimated signals are inconsistent for each frequency bin. In our paper we used spectral clustering to resolve it. The comparison result with of k-means clustering method is also reported.

本誌: 2021年1月21日光応用・視覚/計測合同研究会

本誌掲載ページ: 39-42 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,573 Kバイト