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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-10-17 12:30 ［ポスター講演］マルチビームMassive MIMOにおけるディープラーニングを用いた変調方式推定 ○谷口諒太郎・西森健太郎・太田剛史（新潟大）  AP2019-83 |
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| 抄録 | （和） | 近年，機械学習が様々な研究分野において注目を集めている．機械学習とは，明示的な支持を用いることなく，パターンと推論に依存し，特定の課題を効率的に実行するためのアルゴリズム及び統計モデルである．機械学習の応用範囲は自然言語処理や音声認識，バイオインフォマティクスなど多岐にわたる．一方で，著者らは基地局でアナログマルチビームを形成し，受信信号にディジタル信号処理としてConstant Modulus Algorithm (CMA)を適用するマルチビームMassive MIMOを提案し，評価した．CMA適用後のマルチビームMassive MIMOの受信信号は位相が回転しているため，変調方式の推定や復調は困難である．回転した信号の位相補正方法については，既に著者らが提案しているが，その補正にはパイロット及び受信信号の変調方式に関する情報が必要となる．本報告では，機械学習の一つである畳み込みニューラルネットワーク(CNN) を用いて，マルチビームMassive MIMOの受信信号の変調方式推定を行い，その基本性能を検証する． |
| （英） | machine learning has attracted attention in various research fields. Machine learning is an algorithm and statistical model for performing specific tasks efficiently without relying on explicit support and relying on patterns and inferences. Machine learning has a wide range of applications such as natural language processing, speech recognition, and bioinformatics. On the other hand, we proposed and evaluated multi-beam massive MIMO which forms an analog multi-beam at the base station and applies the Constant Modulus Algorithm (CMA) as digital signal processing to the received signal. Since the phase of the received signal of multi-beam Massive MIMO after CMA application is rotating, it is difficult to estimate and demodulate the modulation method. The authors have already proposed a method for correcting the phase of the rotated signal, but information about the modulation method of the pilot and the received signal is required for the correction. In this report, we use the convolutional neural network (CNN), which is one of machine learning, to estimate the modulation scheme of the received signal of multi-beam massive MIMO and verify its basic performance. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / Massive MIMO / 変調方式 / / / / / |
| （英） | Machine learning / Massive MIMO / Modulation method / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 228, AP2019-83, pp. 19-24, 2019年10月. | |
| 資料番号 | AP2019-83 | |
| 発行日 | 2019-10-10 (AP) | |
| ISSN | 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 | AP2019-83 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AP |
| 開催期間 | 2019-10-17 - 2019-10-18 |
| 開催地（和） | 大阪大学 |
| 開催地（英） | Osaka Univ. |
| テーマ（和） | 学生特集, 一般 |
| テーマ（英） | Student Session, Antennas and Propagation |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AP |
| 会議コード | 2019-10-AP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチビームMassive MIMOにおけるディープラーニングを用いた変調方式推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Modulation estimation using deep learning in multi-beam massive MIMO |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | Massive MIMO / Massive MIMO |
| キーワード(3)（和/英） | 変調方式 / Modulation method |
| 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） | 谷口 諒太郎 / Ryotaro Taniguchi / タニグチ リョウタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西森 健太郎 / Kenatro Nishimori / ニシモリ ケンタロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 太田 剛史 / Tsuyoshi Ohta / オオタ ツヨシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-10-17 12:30:00 |
| 発表時間 | 115分 |
| 申込先研究会 | AP |
| 資料番号 | AP2019-83 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.228 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-10-10 (AP) |
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