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講演抄録/キーワード
講演名 2018-07-13 15:50
GaBPを用いた大規模SCMA信号分離に関する基礎的検討
李 仁杰西村寿彦大鐘武雄小川恭孝萩原淳一郎北大RCS2018-127
抄録 (和) SCMA (sparse code multiple access) はdevice-to-device通信のための多元接続手法として注目されている.
SCMAシステムでは,端末毎に固有のコードブックを用い,情報ビットを多数のサブキャリアに疎にマッピングして伝送する.このスパース性により,多くの端末が同時に接続しても,受信側では多重された情報信号を分離できる特長を有する.信号検出には,一般にMPA (message passing algorithm) が使用される.MPAの一種で,計算量削減効果の高いGaussian BP (GaBP) は多数信号検出に有効である.本稿では,大規模SCMAの上り回線を想定し,GaBPによる信号検出性能を評価した.その結果,周波数相関の低いチャネルでは密にマッピングされても高い信号検出性能が得られることがわかった.また,サブキャリア数と接続端末数の比を一定にした場合,接続端末数が多いほど良い特性が得られることがわかった. 
(英) SCMA has attracted attention as a brand-new communication technology that is suitable for device-to-device communications. In an SCMA system, every terminal transmits OFDM symbols carrying a few information bits according to its own sparse codebook. Sparseness of the codebooks enables to detect multiplexed signals even when many devices access simultaneously. In general, message passing algorithm (MPA) is used for signal detection. Gaussian belief propagation (GaBP), which is a kind of MPA, is suitable to detect massive signals with low complexity. In this paper, we evaluated the signal detection performance of GaBP in massive access situations. The simulation results show that good performance is obtained in dense codebook cases when the frequency correlation is low, and that more devices provide less bit error rate if the ratio of the subcarriers to devices is fixed.
キーワード (和) SCMA / 大規模接続 / Gaussian BP / / / / /  
(英) SCMA / Massive access / Gaussian BP / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 125, RCS2018-127, pp. 237-242, 2018年7月.
資料番号 RCS2018-127 
発行日 2018-07-04 (RCS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード RCS2018-127

研究会情報
研究会 ASN NS RCS SR RCC  
開催期間 2018-07-11 - 2018-07-13 
開催地(和) 函館アリーナ 
開催地(英) Hakodate Arena 
テーマ(和) 無線分散ネットワーク,機械学習とAIを応用した無線通信・ネットワーク技術,M2M (Machine-to-Machine),D2D (Device-to-Device),IoT(Internet of Things),一般 
テーマ(英) Wireless Distributed Network, Machine Learning and AI for Wireless Communications and Networks, M2M (Machine-to-Machine), D2D (Device-to-Device), IoT(Internet of Things), etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 RCS 
会議コード 2018-07-ASN-NS-RCS-SR-RCC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) GaBPを用いた大規模SCMA信号分離に関する基礎的検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Fundamental Study on Large-Scale SCMA Signal Detection Using GaBP 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) SCMA / SCMA  
キーワード(2)(和/英) 大規模接続 / Massive access  
キーワード(3)(和/英) Gaussian BP / Gaussian BP  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 李 仁杰 / Renjie Li / リ レンジェ
第1著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 西村 寿彦 / Toshihiko Nishimura / ニシムラ トシヒコ
第2著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 大鐘 武雄 / Takeo Ohgane / オオガネ タケオ
第3著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 小川 恭孝 / Yasutaka Ogawa / ヤスタカ オガワ
第4著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 萩原 淳一郎 / Junichiro Hagiwara / ジュンイチロウ ハギワラ
第5著者 所属(和/英) 北海道大学 (略称: 北大)
Hokkaido University (略称: Hokkaido Univ.)
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講演者
発表日時 2018-07-13 15:50:00 
発表時間 25 
申込先研究会 RCS 
資料番号 IEICE-RCS2018-127 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.125 
ページ範囲 pp.237-242 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-RCS-2018-07-04 


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