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講演抄録/キーワード
講演名 2018-03-01 09:20
MIMO小セルネットワークにおけるニューラルネットワークに基づくビームフォーミングと送信電力制御を用いたセル間干渉制御
董 鯉張 裕淵府川和彦東工大
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抄録 (和) 小セル基地局(BS)の稠密な配置は,隣接するセルのカバーエリアが重なり合うため,セル間干渉を増大させシステム容量を低下させる.本報告では,MIMO小セルネットワークにおけるシステム容量を改善するため,新しいセル間干渉制御(ICIC)方式を提案する.提案方式は,受信側における干渉キャンセラ(IC)と,送信側におけるビームフォーミング(BF)及び送信電力制御の両方を行う.ICにより受信電力の大きい干渉信号が除去され,送信側は予め定めたプリコーディング行列と送信電力値の集合からシステム容量を最大化する組み合わせを探索するが,総当たり探索は演算量が膨大になるという問題がある.この演算量を削減するため,初期の学習過程終了後は大幅に演算量を削減できるニューラルネットワーク(NN)を適用する.NN学習は2段階に分けられ,第1段階の教師なし事前学習は,入力のみから特徴量を抽出し重みに初期値を与え学習の収束を早める.第2段階の教師あり学習は,入力とそれに対応する理想解から誤差逆伝播法を用いて理想解とNN出力の差を最小化するように学習し,出力が最適値に近づくよう重みを調整する.計算機シミュレーションにより,NNは最適値に近いシステム容量が得られることを明らかにする. 
(英) Dense deployment of small cell base stations (BSs) causes the coverage areas of neighboring cells to overlap, which increases inter-cell interference and degrades the system capacity. This report proposes a new inter-cell interference coordination (ICIC) scheme to improve the system capacity in multiple-input multiple-output (MIMO) small cell networks. The proposed ICIC scheme consists of both an interference cancellation (IC) technique on the receiver side, and a power/beamforming control on the transmitter side. The receiver removes interfering signals with high received power by IC, whereas the transmitter searches for a combination that maximizes the system capacity from a predetermined set of precoding matrices and transmit power levels. However, the greedy search has a problem that it requires a large amount of computational complexity. In order to reduce such an amount of complexity, the neural network (NN) is applied, which can greatly reduce the complexity after initial estimation of the weights converges. The NN training consists of two steps. In the first step, unsupervised pre-training has been proposed to reduce the training time. The unsupervised pre-training sets initial values to the NN weights by extracting feature quantities only from the NN inputs. In the second step, supervised training adjusts the NN weights using the inputs and the corresponding ideal outputs, and minimizes the difference between the ideal output and the NN output by the backpropagation algorithm. Computer simulations demonstrate that the proposed NN scheme can obtain the nearly optimum system capacity.
キーワード (和) MIMO / 小セル / セル間干渉制御 / 干渉キャンセラ / ニューラルネットワーク / システム容量 / 送信電力制御 / ビームフォーミング  
(英) MIMO / small cells / inter-cell interference coordination / interference canceller / neural network / system capacity / transmit power control / beamforming  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 456, RCS2017-347, pp. 173-178, 2018年2月.
資料番号 RCS2017-347 
発行日 2018-02-21 (RCS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 RCS SR SRW  
開催期間 2018-02-28 - 2018-03-02 
開催地(和) YRP 横須賀リサーチパーク 
開催地(英) YRP 
テーマ(和) 移動通信ワークショップ 
テーマ(英) Mobile Communication Workshop 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 RCS 
会議コード 2018-02-RCS-SR-SRW 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) MIMO小セルネットワークにおけるニューラルネットワークに基づくビームフォーミングと送信電力制御を用いたセル間干渉制御 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Transmit Power and Beamforming Control Using Neural Networks for MIMO Small Cell Networks with Interference Cancellation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) MIMO / MIMO  
キーワード(2)(和/英) 小セル / small cells  
キーワード(3)(和/英) セル間干渉制御 / inter-cell interference coordination  
キーワード(4)(和/英) 干渉キャンセラ / interference canceller  
キーワード(5)(和/英) ニューラルネットワーク / neural network  
キーワード(6)(和/英) システム容量 / system capacity  
キーワード(7)(和/英) 送信電力制御 / transmit power control  
キーワード(8)(和/英) ビームフォーミング / beamforming  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 董 鯉 / Koi Tou / トウ コイ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: TokyoTech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 張 裕淵 / Yuyuan Chang / チョウ ユウエン
第2著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: TokyoTech)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 府川 和彦 / Kazuhiko Fukawa / フカワ カズヒコ
第3著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: TokyoTech)
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講演者
発表日時 2018-03-01 09:20:00 
発表時間 20 
申込先研究会 RCS 
資料番号 IEICE-RCS2017-347 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.456 
ページ範囲 pp.173-178 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-RCS-2018-02-21 


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