無線通信

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ランダムに分布するジャマーが水中音響通信システムの性能に及ぼす影響を分析し、カバレッジ確率、平均レート、エネルギー効率の観点から検討した。

5G新無線アクセスの2ステップランダムアクセスプロトコルは、大規模なMTC/IoTユーザ集団をグラントフリーに効率的にサポートするには不十分である。提案された改良により、エネルギー効率とスペクトル効率を大幅に向上させることができる。

提案手法は、共役逆数ゼロを用いた変調を利用して、送信機の瞬時チャネル状態情報を必要とせずに、過半数投票関数を効率的に計算することができる。

FDD 大規模MIMO システムにおいて、ダウンリンクチャネル状態情報(CSIT)の取得を完全に排除しつつ、ロバストな性能を達成する新しい枠組みを提案する。具体的には、上りリンクトレーニングから下りリンクCSITを再構築し、レート分割多重アクセス(RSMA)を用いて多重ユーザ干渉を克服する。

農村地域における無線チャネルの特性を気象条件、湿度、温度、農場建物の影響に着目して包括的に分析した。

UWBポジショニングシステムにおいて、直接経路成分が利用できない非視線内(NLOS)伝搬条件を正確に識別する新しい手法を提案する。

非LoS通信環境において、無線電力伝送を用いて非協力的な通信デバイスを協力的な中継器として誘導することで、通信の信頼性を向上させつつ送信電力を最小化する。

空中計算を用いた高速なデータ集約のために、送信スカラー、除雑音係数、および受信ビームフォーミングベクトルの最適な設計方法を提案する。

OTFS 変調を用いたセルフリーシナリオにおけるチャネル推定手法を調査し、正規直交マッチング追跡アルゴリズムを検討するとともに、効率的なデータ配置を提案している。

無線通信ネットワークから収集される大量のデータの中から、ネットワークAIモデルの性能に大きな影響を与える重要なデータ項目を特定し、最小限の効果的なデータセットを生成することで、リアルタイムかつグリーンな知的ネットワーク制御を実現する。

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