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講演抄録/キーワード
講演名 2019-06-20 11:20
Massive MIMO下りリンクにおけるGibbsサンプリングを用いた量子化プリコーディング
大川立樹眞田幸俊慶大
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抄録 (和) 本稿では,Massive MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) システムにおけるGibbsサンプリングを用いた量子化プリコーディングのサムレート特性を評価する.
Massive MIMOは周波数効率と電力効率を改善する技術として期待されている.
しかしフルディジタルのMassive MIMOシステムにおいては,消費電力を抑えるために送信アンテナにおけるDAC (Digital-to-Analogue Converter) の解像度を下げる必要がある.
そこで,低解像度のDACを用いたプリコーディング,すなわち量子化プリコーディングが研究されている.
従来の最適化規範では,所望の受信信号と生成する受信信号との誤差が最小となるようにプリコーディングを行う.
しかしこの場合,送信信号電力が大きくなることでシステムサムレートが低下する場合がある.
本稿は,誤差だけでなく送信電力も考慮に入れ,サムレートを最大化するような送信信号候補を選択するための2つの最適化規範を提案する.
また,最適化問題の準最適解を得る手法としてはGibbsサンプリングを適用する.
コンピュータシミュレーションの結果から,提案方式であるサムレートに基づく最適化規範は,Ricianフェージングチャネルにおいて従来の最適化規範よりも約1.3倍大きいサムレート特性を示すことがわかった.
一方で,提案方式のSMSER (Symbol-Power-to-Mean-Square-Error Ratio) に基づく最適化規範は,RicianフェージングチャネルとRayleighフェージングチャネルの両方においてより早い収束特性を示すことがわかった. 
(英) The sum rate performance of quantized precoding using Gibbs sampling is evaluated in a massive multiple-input multiple-output (MIMO) system in this paper.
The massive MIMO is a promising technique to improve spectrum efficiency and energy efficiency.
In a full digital massive MIMO system, however, the resolution of digital-to-analogue converters (DACs) in transmit antenna branches have to be low enough because
of their power consumption.
Therefore, quantized precoding or precoding with the low resolution DACs is investigated.
A conventional optimization criterion minimizes errors between a desired received signal and a designed signal.
However, the system sum rate may decrease as it increases transmit power.
This paper proposes two optimization criteria that take not only the errors but also the transmit power into account to select the candidate quantized transmit signal in order to maximize the sum rate.
Moreover, Gibbs sampling is applied to obtain the suboptimal solution of the optimization problem.
Numerical results obtained through computer simulation show that the proposed sum rate based criterion for the optimization achieves the approximately 1.3 times higher sum rate than the conventional criterion on a Rician fading channel.
On the other hand, the proposed symbol-power-to-mean-square-error ratio (SMSER) based criterion shows faster optimization convergence on both Rician and Rayleigh fading channels.
キーワード (和) Massive MIMO / 量子化プリコーディング / 低解像度DAC / Gibbsサンプリング / / / /  
(英) Massive MIMO / Quantized Precoding / Low Resolution DACs / Gibbs Sampling / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 90, RCS2019-73, pp. 221-226, 2019年6月.
資料番号 RCS2019-73 
発行日 2019-06-12 (RCS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 RCS  
開催期間 2019-06-19 - 2019-06-21 
開催地(和) 宮古島 平良港ターミナルビル 
開催地(英) Miyakojima Hirara Port Terminal Building 
テーマ(和) 初めての研究会,リソース制御,スケジューリング,無線通信一般 
テーマ(英) First Presentation in IEICE Technical Committee, Resource Control, Scheduling, Wireless Communications, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 RCS 
会議コード 2019-06-RCS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Massive MIMO下りリンクにおけるGibbsサンプリングを用いた量子化プリコーディング 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Quantized Precoding using Gibbs Sampling in Massive MIMO Downlink 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Massive MIMO / Massive MIMO  
キーワード(2)(和/英) 量子化プリコーディング / Quantized Precoding  
キーワード(3)(和/英) 低解像度DAC / Low Resolution DACs  
キーワード(4)(和/英) Gibbsサンプリング / Gibbs Sampling  
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) 大川 立樹 / Riki Okawa / オオカワ リキ
第1著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 眞田 幸俊 / Yukitoshi Sanada / サナダ ユキトシ
第2著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
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講演者
発表日時 2019-06-20 11:20:00 
発表時間 10 
申込先研究会 RCS 
資料番号 IEICE-RCS2019-73 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.90 
ページ範囲 pp.221-226 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-RCS-2019-06-12 


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