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講演抄録/キーワード
講演名 2019-06-21 10:50
パイロット汚染存在時のMassive MIMOにおけるニューラルネットワークを用いたチャネル推定
廣瀨大輝大槻知明慶大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) TDD (Time Division Duplex) に基づく Massive MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) において,基地局は,ユーザとの間の正確な CSI (Channel State Information) の推定が必要となる.
ユーザは,基地局にパイロット信号を送信し,基地局は,その信号からチャネルを推定する.
伝搬環境は時間と共に変化するため,それに伴いチャネルも変化する.
チャネルの時変性によって,パイロット信号長は制限されるため,直交パイロット信号数は有限個となる.
それゆえ,近接セルでは共通のパイロット信号が再利用される.
そのため,近接セルからの干渉を受けてチャネル推定精度が劣化するパイロット汚染が生じる.
MMSE (Minimum Mean Square Error) チャネル推定では,全ユーザチャネルの共分散行列が既知の場合,パイロット汚染の影響を低減できる.
しかし,通常この情報は未知である.本稿では,畳込みニューラルネットワークを用いて,パイロット汚染発生時の受信信号に対応する所望チャネルを学習することで,パイロット汚染の影響を低減するチャネル推定法を提案する.
提案法では,基地局の受信信号が自セルと他セルの間で,タイミング同期ずれを起こした場合と,完全に同期している場合の両方を評価する.
計算機シミュレーションにより,提案法が従来法と比較して推定チャネルの MSE (Mean Square Error) 特性を改善することを示す. 
(英) In massive multiple-input multiple-output (MIMO) based on time division duplex (TDD), a base station (BS) needs accurate estimation of channel state information (CSI) for a user terminal (UT).
UTs transmit pilot signals to the BS to estimate the channels between them.
Since the propagation environment changes over time, the channel state also changes accordingly.
Due to the time-variant channel, the length of the pilot signal is limited and thus the number of orthogonal pilot signals is finite.
Therefore, same pilot signals are reused in neighboring cells.
For this reason, channel estimation accuracy deteriorates due to the interference from the neighboring cells, which is called pilot contamination.
With the minimum mean square error (MMSE) channel estimation, the influence of pilot contamination can be reduced if the covariance matrix of channels for all users is known.
However, this matrix is unknown to the BS a priori, and has to be estimated.
In this report, we propose a channel estimation method that reduces the influence of pilot contamination by learning a desired channel corresponding to a contaminated signal with a neural network.
We evaluate both the case where timing synchronization mismatches have occurred between the BS and the UTs in another cell, and the case where it is perfectly synchronized.
Our computer simulation results show that the proposed method improves the normalized mean square error (NMSE) of the channel compared with the conventional one.
キーワード (和) Massive MIMO / パイロット汚染 / チャネル推定 / ニューラルネットワーク / / / /  
(英) Massive MIMO / pilot contamination / channel estimation / neural network / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 90, RCS2019-89, pp. 303-308, 2019年6月.
資料番号 RCS2019-89 
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) パイロット汚染存在時のMassive MIMOにおけるニューラルネットワークを用いたチャネル推定 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Channel Estimation via Neural Network for Massive MIMO with Pilot Contamination 
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) パイロット汚染 / pilot contamination  
キーワード(3)(和/英) チャネル推定 / channel estimation  
キーワード(4)(和/英) ニューラルネットワーク / neural network  
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) 廣瀨 大輝 / Hiroki Hirose / ヒロセ ヒロキ
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) 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki / オオツキ トモアキ
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 2019-06-21 10:50:00 
発表時間 10 
申込先研究会 RCS 
資料番号 IEICE-RCS2019-89 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.90 
ページ範囲 pp.303-308 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-RCS-2019-06-12 


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