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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-02-25 15:00 機械学習を活用した衛星測位信号の多重化検討 ○高木 学・能田康義・半谷政毅・野田雅樹（三菱電機）  SAT2021-68 |
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| 抄録 | （和） | 同一キャリア上に複数の拡散信号を多重化して送信するPOCET(Phase-Optimized Constant-Envelope Transmission)という方式がある．POCETにおける信号点配置の決定は非線形最適化問題のため，信号点を定包絡線上に配置することを制約とし最適化対象を位相のみとすることでこの問題を解いている．これは多重対象の拡散信号によっては，本来の信号点から信号点を大きく移動することになり，その影響による性能劣化が生じる．そこで，本稿では機械学習を用いることで最適化対象を位相だけでなく振幅に広げた新たな拡散符号の多重化を行う方式を提案する．その結果，先行例であるPOCETの4信号多重による劣化量は約8％に対し提案方式の劣化量は平均で約4％なので，多重化に伴う信号劣化をおよそ半減できることを確認した．また，5信号多重の場合，POCET方式では最大約85%の信号劣化が発生するのに対して，提案方式では最大16%の信号劣化に抑えられることを確認した．これは，提案方式ではPOCET方式では実現できなかった5信号多重の実現が可能であることを示している． |
| （英） | There is a method called POCET (Phase Optimized Constant Envelope Transmission) that multiplexes and transmits multiple diffusion signals on the same carrier. Determining the placement of signal points in POCET is a non-linear optimization problem, so this problem is solved by limiting the placement of signal points on a particular envelope and limiting the optimization target to phase only. This means that depending on the diffused signal to be multiplexed, the signal point may move significantly from the original signal point, resulting in poor performance. Therefore, this paper proposes a new way to use machine learning to multiplex diffusion codes that extend the optimization target not only to phase but also to amplitude. As a result, the amount of deterioration of POCET, which is a precedent example, due to 4-signal multiplexing was about 8%, and the amount of deterioration of the proposed method was about 4% on average, confirming signal deterioration. Multiplexing can reduce it by about half. For 5 signal multiplexing, the POCET method has been found to cause up to about 85% signal degradation, while the proposed method causes up to 16% signal degradation. This shows that the proposed method can realize 5-signal multiplexing, which was not possible with the POCET method. | |
| キーワード | （和） | GNSS / 測位信号 / 信号多重 / 機械学習 / / / / |
| （英） | GNSS / Navigation Signal / Signal Multiplexing / Machine Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 379, SAT2021-68, pp. 83-88, 2022年2月. | |
| 資料番号 | SAT2021-68 | |
| 発行日 | 2022-02-17 (SAT) | |
| 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 | SAT2021-68 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SAT SANE |
| 開催期間 | 2022-02-24 - 2022-02-25 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 衛星応用技術及び一般 |
| テーマ（英） | Satellite technology, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SAT |
| 会議コード | 2022-02-SAT-SANE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を活用した衛星測位信号の多重化検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Machine Learning Based Multiplexing Modulation for Navigation Systems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | GNSS / GNSS |
| キーワード(2)（和/英） | 測位信号 / Navigation Signal |
| キーワード(3)（和/英） | 信号多重 / Signal Multiplexing |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| 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） | 高木 学 / Takagi Manabu / タカギ マナブ |
| 第1著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 情報技術総合研究所 (略称： 三菱電機) Information Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric Corp.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 能田 康義 / Noda Yasunori / ノウダ ヤスヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 情報技術総合研究所 (略称： 三菱電機) Information Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric Corp.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 半谷 政毅 / Hangai Masatake / ハンガイ マサタケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 情報技術総合研究所 (略称： 三菱電機) Information Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric Corp.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野田 雅樹 / Noda Masaki / ノダ マサキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 情報技術総合研究所 (略称： 三菱電機) Information Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric Corp.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-02-25 15:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SAT |
| 資料番号 | SAT2021-68 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.379 |
| ページ範囲 | pp.83-88 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-17 (SAT) |
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