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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-05 09:50 パイロット汚染存在時のMassive MIMOにおけるチャネルエイジングを低減する深層学習に基づくチャネル推定 ○廣瀨大輝・大槻知明（慶大）  RCS2020-254 |
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| 抄録 | （和） | TDD (Time Division Duplex)に基づくMassive MIMO (Multiple-Input Multiple-Output)システムでは，基地局とユーザ間のCSI (Channel State Information)が必要である．基地局とユーザ間のチャネルはドップラーシフトによって変動するため，チャネル推定時とチャネル活用時で誤差が生じるチャネルエイジングが課題となる．本稿では，パイロット汚染存在時のMassive MIMOシステムにおいて，チャネルエイジングの影響を低減するため，深層学習に基づく判定指向型のチャネル推定法を提案する．パイロット部の受信信号から得られた推定チャネルを用いて信号検出した後，検出シンボルをパイロットとみなしデータ部の受信信号から各タイムスロットのチャネルを推定する．計算機シミュレーションによって，提案法は，パイロット信号による深層学習を用いたチャネル推定や内挿法と比較して，チャネルエイジングの影響を低減し，チャネル推定精度を改善することを示す． |
| （英） | In a massive multiple-input multiple-output (MIMO) system based on time division duplex (TDD), the channel state information (CSI) between the base station (BS) and the user terminal (UT) is required. Due to Doppler shift, the fluctuations of the channel between the BS and the UT causes differences of the channel between the channel estimation and channel utilization, which is an issue called channel aging. In this report, we propose a data-aided channel estimation method based on deep learning to mitigate the effect of channel aging in a massive MIMO system with pilot contamination. After signal detection using the estimated channel obtained from the received signal in the pilot part, the detected symbol is regarded as a pilot and the channel for each time slot is estimated from the received signal in the data part. Through computer simulations, we show that the proposed method improves the channel estimation accuracy compared with the deep learning-based channel estimation with received pilot signal and the interpolation method. | |
| キーワード | （和） | チャネルエイジング / チャネル推定 / 畳み込みニューラルネットワーク / Massive MIMO / パイロット汚染 / / / |
| （英） | Channel aging / Channel estimation / Convolutional neural network / Massive MIMO / Pilot contamination / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 404, RCS2020-254, pp. 234-239, 2021年3月. | |
| 資料番号 | RCS2020-254 | |
| 発行日 | 2021-02-24 (RCS) | |
| 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 | RCS2020-254 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR SRW |
| 開催期間 | 2021-03-03 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2021-03-RCS-SR-SRW |
| 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におけるチャネルエイジングを低減する深層学習に基づくチャネル推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Deep Learning-based Channel Estimation to Mitigate Channel Aging in Massive MIMO with Pilot Contamination |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | チャネルエイジング / Channel aging |
| キーワード(2)（和/英） | チャネル推定 / Channel estimation |
| キーワード(3)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional neural network |
| キーワード(4)（和/英） | Massive MIMO / Massive MIMO |
| キーワード(5)（和/英） | パイロット汚染 / Pilot contamination |
| 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 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-05 09:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2020-254 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.404 |
| ページ範囲 | pp.234-239 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-24 (RCS) |
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