| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2021-11-17 11:00
区分的に連続な非凸スパース正則化を用いた過負荷IoT信号検出法
○平山敦也（阪市大）・林 和則（京大） |
| 抄録 |
（和） |
本発表では，過負荷状態にある大規模マルチユーザ・マルチ入力・マルチ出力（MU-MIMO）直交周波数分割多重方式（OFDM）システムの信号検出問題を検討する．シンボルの離散性を利用して未知のベクトルを推定する複素離散値ベクトル再構成法である (iterative weighted sum of complex sparse regularizers with group sparsity, IWSCSR-GS) 最適化を採用し，その最適化問題において SCAD(Smooth Clipped Absolute Deviation) や MCP(Minimax Concave Penalty) などの区分的に連続な非凸スパース正則化を用いた信号再構成法を提案する． 計算機シミュレーションの結果，MCPを用いた提案手法は$ell_1$ノルムを用いたIWSCSR-GSだけでなく，非凸スパース正則化である$ell_p$ノルム $(p=0,1/2,2/3)$ や$ell_1-ell_2$ 差分を用いた方法よりもシンボル誤り率(SER)を改善することができ，SCADを用いた提案手法は高SNR領域の大規模システムにおいて最も優れた性能を達成することが示された． |
| （英） |
In this talk, we consider the signal detection problem of overloaded massive multi-user multi-input multi-output (MU-MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) and single carrier block transmission with cyclic prefix (SC-CP) systems. For the systems, we employ iterative weighted sum of complex sparse regularizers with group sparsity (IWSCSR-GS) optimization, which is a complex discrete-valued vector reconstruction method that uses discreteness of symbols to estimate unknown vectors, and propose a signal reconstruction method using piecewise continuous nonconvex sparse regularizers, such as smoothly clipped absolute deviation (SCAD) or minimax concave penalty (MCP), in the optimization problem. Computer simulation results demonstrate that the proposed signal reconstruction method with MCP achieves better symbol error rate (SER) performance than that of not only IWSCSR-GS with $ell_1$ norm but also that with $ell_p$ norm $(p=0,1/2,2/3)$ or $ell_1-ell_2$ difference, which are nonconvex sparse regularizers, and the proposed signal reconstruction method with SCAD achieves the best performance among the methods for large systems with high signal-to-noise ratio (SNR) region. |
| キーワード |
（和） |
過負荷MIMO / 非凸スパース正則化 / 離散値再構成 / / / / / |
| （英） |
Overloaded MU-MIMO / Nonconvex Sparse Regularizer / Discrete-Valued Vector Reconstruction / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
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| ISSN |
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| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
RISING |
| 開催期間 |
2021-11-15 - 2021-11-17 |
| 開催地（和） |
東京都内+EventIn |
| 開催地（英） |
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| テーマ（和） |
超知性通信ネットワークに関する研究，一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
RISING |
| 会議コード |
2021-11-RISING |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
区分的に連続な非凸スパース正則化を用いた過負荷IoT信号検出法 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
An Overloaded IoT Signal Detection Method Using Piecewise Continuous Nonconvex Sparse Regularizer |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
過負荷MIMO / Overloaded MU-MIMO |
| キーワード(2)（和/英） |
非凸スパース正則化 / Nonconvex Sparse Regularizer |
| キーワード(3)（和/英） |
離散値再構成 / Discrete-Valued Vector Reconstruction |
| キーワード(4)（和/英） |
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| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
平山 敦也 / Atsuya Hirayama / ヒラヤマ アツヤ |
| 第1著者 所属（和/英） |
大阪市立大学 (略称： 阪市大)
Osaka City University (略称： Osaka City Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
林 和則 / Kazunori Hayashi / ハヤシ カズノリ |
| 第2著者 所属（和/英） |
京都大学 (略称： 京大)
Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 所属（和/英） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2021-11-17 11:00:00 |
| 発表時間 |
50分 |
| 申込先研究会 |
RISING |
| 資料番号 |
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| 巻番号（vol） |
vol. |
| 号番号（no） |
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| ページ範囲 |
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| 発行日 |
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