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講演抄録/キーワード
講演名 2021-06-24 13:20
CRC符号の誤り訂正復号のための深層展開を利用した信念伝搬法に関する一検討
張 岐林衣斐信介同志社大)・高橋拓海阪大)・岩井誠人同志社大RCS2021-55
抄録 (和) 次世代の無線通信インフラにおいて重要な役割を担うIoT (Internet of Things)通信では,通信パケットサイズが小容量となる傾向にある.このとき,低密度パリティ検査 (LDPC: Low Density Parity Check) 符号のような,長い符号長での利用を前提に設計された誤り訂正符号を適用したとしても高い符号化利得を期待できないため,BLE (Bluetooth Low Energy) 4.0のように敢えて誤り訂正符号を用いない構成が採用される場合もある.
しかし,このような誤り訂正符号を用いない構成においても,通常,巡回冗長検査 (CRC: Cyclic Redundancy Check) 符号がパケット内の誤り検出のために利用される.CRC符号は24ビット程度のパリティビットが情報ビット系列に付与されるため,情報ビット系列長が非常に長い場合には符号化率が高くなり,誤り訂正符号としての機能を期待することはできない.
しかし,小容量パケットサイズのIoT通信を前提とすると,誤り検査符号を誤り訂正符号として利用できる可能性が出てくる.この復号法として,信念伝搬法 (BP: Belief Propagation) の利用が考えられるものの,パリティ検査行列は多くのショートサイクルを含むため,その復号性能は高いものではない.
そこ本稿では,信念伝搬法と深層ニューラルネットワークの構造の間に存在する類似性に基づいて考案された,深層学習の一種である深層展開 (DU: Deep Unfolding) をBPに適用することでその復号性能の改善を確認する. 
(英) Internet of things (IoT), which plays an important role in the next-generation wireless communication infrastructure, tends to use small packet size. Therefore, even if an error correction code designed for long code length such as low-density parity-check (LDPC) code is utilized for IoT, high error correction capability cannot be expected. This is why some configurations which deliberately do not use error-correcting codes are sometimes used in a standards, such as bluetooth low energy (BLE) 4.0.
However, even in such configurations, the cyclic redundancy check (CRC) code is usually used to detect errors in the packets. Since a parity bit of about 24 bits is added to the information bit sequence of the CRC code, the coding rate will be higher when the information bit sequence length is very long. So, in general, the CRC code is not used as an error correction code.
However, on the premise that IoT has a small packet size, it is possible to use error detecting code as error correction code. As the decoding method, belief propagation (BP) can be considered. Unfortunately, the parity check matrix contains many short cycles, so its decoding performance is not good.
In this paper, we apply deep unfolding (DU), which is a kind of deep learning techniques, to BP based on the analogy between the belief propagation and the structure of the deep neural network, and clarify the improvement of decoding performance of DU-aided BP.
キーワード (和) CRC符号 / 信念伝搬法 / 深層学習 / 深層展開 / データ駆動型チューニング / / /  
(英) CRC code / belief propagation / deep learning / deep unfolding / data-driven tuning / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 72, RCS2021-55, pp. 157-162, 2021年6月.
資料番号 RCS2021-55 
発行日 2021-06-16 (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 RCS2021-55

研究会情報
研究会 RCS  
開催期間 2021-06-23 - 2021-06-25 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
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 2021-06-RCS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) CRC符号の誤り訂正復号のための深層展開を利用した信念伝搬法に関する一検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study on Deep Unfolding-Aided Belief Propagation for Error Correction Decoding of CRC Code 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) CRC符号 / CRC code  
キーワード(2)(和/英) 信念伝搬法 / belief propagation  
キーワード(3)(和/英) 深層学習 / deep learning  
キーワード(4)(和/英) 深層展開 / deep unfolding  
キーワード(5)(和/英) データ駆動型チューニング / data-driven tuning  
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) 張 岐林 / Qilin Zhang / チョウ キリン
第1著者 所属(和/英) 同志社大学 (略称: 同志社大)
Doshisha University (略称: Doshisha Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 衣斐 信介 / Shinsuke Ibi / イビ シンスケ
第2著者 所属(和/英) 同志社大学 (略称: 同志社大)
Doshisha University (略称: Doshisha Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 高橋 拓海 / Takumi Takahashi / タカハシ タクミ
第3著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩井 誠人 / Hisato Iwai / イワイ ヒサト
第4著者 所属(和/英) 同志社大学 (略称: 同志社大)
Doshisha University (略称: Doshisha Univ.)
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講演者
発表日時 2021-06-24 13:20:00 
発表時間 10 
申込先研究会 RCS 
資料番号 IEICE-RCS2021-55 
巻番号(vol) IEICE-121 
号番号(no) no.72 
ページ範囲 pp.157-162 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-RCS-2021-06-16 


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