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講演抄録/キーワード
講演名 2020-07-08 13:50
大規模MIMOのための深層展開型ビームフォーミング法の検討
高邉賢史和田山 正名工大RCS2020-64
抄録 (和) マルチキャストビームフォーミングはマルチキャスト通信において通信路状態に応じて適切なビームを設計する手法である.ビーム生成はNP困難な最適化問題に基づいて行われるため,高速かつ性能の良い近似的ビーム生成手法の提案は重要な課題である.
本稿は,近年深層学習的手法として注目されている深層展開と凸射影法を組み合わせた学習可能ビーム生成手法を提案する.訓練データとして最適化問題の解を利用することができないため,提案手法は教師なし学習によって訓練される点が特徴的である.
数値実験の結果,提案手法は既存手法と比較して少数の反復回数でより良いビーム生成が可能であることが明らかとなった. 
(英) Multicast beamforming is a promising technique for multicast communications to design a beamforming vector based on channel state information. Since beamforming is based on solving an NP-hard optimization problem, proposing an efficient and powerful beamform design is a crucial issue. In this paper, we propose a novel trainable beamforming design algorithm by combining projections onto convex sets with deep unfolding that is an emerging deep learning technique. Although only unsupervised learning is applicable to the proposed algorithm due to the lack of optimal solutions, numerical results suggest that the algorithm shows convergence acceleration and performance improvement compared with existing algorithms.
キーワード (和) マルチキャストビームフォーミング / 深層展開 / 深層学習 / 凸射影法 / / / /  
(英) multicast beamforming / deep unfolding / deep learning / projections onto convex sets / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 89, RCS2020-64, pp. 37-42, 2020年7月.
資料番号 RCS2020-64 
発行日 2020-07-01 (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 RCS2020-64

研究会情報
研究会 SR NS SeMI RCC RCS  
開催期間 2020-07-08 - 2020-07-10 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 機械学習とAIを応用した通信・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) Communication and Network Technology of the AI Age, 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 2020-07-SR-NS-SeMI-RCC-RCS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 大規模MIMOのための深層展開型ビームフォーミング法の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Deep Unfolded Multicast Beamforming for Massive MIMO 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) マルチキャストビームフォーミング / multicast beamforming  
キーワード(2)(和/英) 深層展開 / deep unfolding  
キーワード(3)(和/英) 深層学習 / deep learning  
キーワード(4)(和/英) 凸射影法 / projections onto convex sets  
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) 高邉 賢史 / Satoshi Takabe / タカベ サトシ
第1著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NITech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 和田山 正 / Tadashi Wadayama /
第2著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NITech)
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講演者
発表日時 2020-07-08 13:50:00 
発表時間 25 
申込先研究会 RCS 
資料番号 IEICE-RCS2020-64 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.89 
ページ範囲 pp.37-42 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-RCS-2020-07-01 


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