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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-06-25 10:20 量子化AMPによる多次元信号検出のための深層展開を用いた量子化しきい値の学習最適化に関する一検討 ○島村篤典・高橋拓海（阪大）・衣斐信介（同志社大）・三瓶政一（阪大）  RCS2021-68 |
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| 抄録 | （和） | 近似メッセージ伝搬法 (AMP: Approximate Message Passing) はテンソル積のみで構成された非常に低演算量な多次元信号検出手法であるが，倍精度演算での実装は深刻な処理遅延を引き起こす． 特にネットワーク仮想化などで計算機資源が制限されたMIMO信号検出器としての実装を想定した場合には，処理に必要なメモリ占有量を低減する必要もあり，必ずしも望ましい形態ではない． この問題に対して，AMPのすべての算術演算をLUT (Look-Up Table) 検索・参照に置き換えた整数精度の量子化AMPが提案されているが，繰り返し処理間を伝搬するメッセージの確率密度追跡が必要であり，量子化雑音の悪影響を抑制するためのパラメータも別途設定する必要がある． そこで本稿では，量子化AMPに深層展開を適用し，量子化しきい値をデータ駆動型チューニングを施すことで，繰り返し処理全体を通して量子化誤差の悪影響を最小化する手法を提案する． 提案法では，微分不可能なLUT操作をソフトしきい値関数を用いて近似表現することで誤差逆伝播法を適用可能とし，通常困難な量子化しきい値のチューニングを可能としている． 最後に，計算機シミュレーションによりビット誤り率特性を評価し，提案法の有効性を確認する． |
| （英） | We consider a look-up table (LUT)-based multi-user detection (MUD) via quantized approximate message passing (AMP) in large multi-user multi-input multi-output (MU-MIMO) systems. Although AMP is well known as low-complexity MUD, when internal operations are conducted with double-precision arithmetic, large memory occupancy and severe processing delay are inevitable in the actual large-scale implementation. To address this issue, the LUT-based MUD replaces all operations with a simple LUT search and integer arithmetic, where all messages exchanged between each iteration process are unsigned integers. This paper proposes a deep unfolding-aided approach to minimize the negative effects of quantization errors throughout the iterative process via data-driven tuning of quantization thresholds in the LUT, where the non-differentilable LUT operations are approximately replaced with soft threshold functions, enabling the tuning of the quantization thresholds via the stochastic gradient descent (SGD) and backpropagation. Numerical results demonstrate the efficacy of the proposed method in terms of bit error rate (BER) performance and memory usage. |
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| キーワード | （和） | 大規模MIMO検出 / 量子化 / テーブル処理 / 深層展開 / 信念伝搬法 / / / |
| （英） | Large MIMO detection / quantization / look-up table / deep unfolding / belief propagation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 72, RCS2021-68, pp. 226-231, 2021年6月. | |
| 資料番号 | RCS2021-68 | |
| 発行日 | 2021-06-16 (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 | RCS2021-68 |
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| 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） | 量子化AMPによる多次元信号検出のための深層展開を用いた量子化しきい値の学習最適化に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Deep Unfolding-Aided Quantized AMP for High-Dimensional Signal Detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 大規模MIMO検出 / Large MIMO detection |
| キーワード(2)（和/英） | 量子化 / quantization |
| キーワード(3)（和/英） | テーブル処理 / look-up table |
| キーワード(4)（和/英） | 深層展開 / deep unfolding |
| キーワード(5)（和/英） | 信念伝搬法 / belief propagation |
| 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） | 島村 篤典 / Atsunori Shimamura / シマムラ アツノリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 拓海 / Takumi Takahashi / タカハシ タクミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 衣斐 信介 / Shinsuke Ibi / イビ シンスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三瓶 政一 / Seiichi Sampei / サンペイ セイイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-06-25 10:20:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2021-68 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.72 |
| ページ範囲 | pp.226-231 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-06-16 (RCS) |
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