研究テーマ一覧
・ディジタル通信― ESPARアンテナを用いたOFDM受信機におけるチャネル推定のハードウェア化
― サブキャリアインデックス変調に基づくフレキシブルOFDMシステム
― 光ファイバ無線(RoF)技術
― 実室内線形セル環境における2×2 LCX-MIMOシステムのスループット測定
― 二重偏波MIMOアンテナを用いたSFN-STBC地上デジタルテレビシステムのダイバーシティ利得解析
― 漏洩同軸ケーブル（LCX）を用いたリニアセルシステム・ビームフォーミング
― MIMO-OFDMシステムにおける圧縮センシングに基づくチャネル推定アルゴリズム
・センシング
― パーティクルフィルタによる気象データ処理と降雨予測
― LCXを用いた高精度位置検出
― ハイブリッド電磁界結合によるRFIDタグの位置検出
・無線電力伝送
― 多数の結合器で構成するワイヤレス給電システムの最適化
― ワイヤレス走行中給電システム
― 複数の並列並列給電線セグメントを用いた誘導電力伝送システム
2017年6月更新
研究テーマ：
MIMO-OFDMシステムにおける圧縮センシングに基づくチャネル推定アルゴリズムに関する研究
担当者：ラティ・ヒクマ・プスピタ
研究概要
直交周波数分割多重（OFDM）変調技術と組み合わされた多入力多出力（MIMO）通信システムは、広帯域無線チャネル上のマルチパスフェージングの影響を緩和し、信頼性の高い高速データ伝送を達成するのに役立つ。チャネル推定は、送信機から受信機へのデータ伝送の品質を決定する際に重要な役割を有する。圧縮センシング（CS）アルゴリズムを使用するチャネル推定は、従来の補間に基づく方法よりも少ない数のパイロットを使用して、チャネル状態のより高い正確さを達成することができる。この研究は、MIMO-OFDMのためのセンシングマトリクスアルゴリズムの複雑さを低減することを提案した。 STBC MIMOを用いることにより、2つのアンテナのパイロット行列は同じである。そこで、計算量を削減するために、CSアルゴリズム処理のための測定行列（A）を共有することができます。ビット誤り率（BER）性能を改善するために、既知の受信ベクトル（y）を要約してCIRの正しい位置を見つけることによって平均処理を使用することができる。
