ガウス混合モデルによる無線チャネル予測

本研究では、基地局（BS）のカバレッジエリア内を移動するモバイル端末（MT）のチャネル軌跡の根本的な確率密度関数（PDF）を捉えるためにガウス混合モデル（GMM）を利用します。オンラインフェーズでのチャネル予測に同じGMMを活用することを提案します。提案するアプローチは、信号対雑音比（SNR）特定のトレーニングを必要とせず、並列化を可能にします。合成データおよび測定データの数値シミュレーションは、最新のチャネル予測手法と比較して、提案されたGMMベースのチャネル予測器の有効性を示しています。