| 大会名称 |
| 2019年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019S |
| 開催年 |
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2019
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| 発行日 |
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2019/8/27
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| セッション番号 |
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B-5A
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| セッション名 |
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無線通信システムA
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| 講演日 |
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2019/9/10
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| 講演場所(会議室等) |
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C棟 4F Ｃ402講義室
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| 講演番号 |
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B-5-10
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| タイトル |
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敵対的生成ネットワークを用いたチャネル推定に関する基礎的研究
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| 著者名 |
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◎中島亮太, 西村寿彦, 大鐘武雄, 小川恭孝, 萩原淳一郎,
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| キーワード |
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チャネル推定, 敵対的生成ネットワーク, 非直交パイロット
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| 抄録 |
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無線通信において，受信信号から送信信号を推定するには，チャネル推定が不可欠である.現状では Zadoff-Chu系列など，定振幅かつ自己相関関数がインパルス (周波数領域の電力スペクトル密度が一定値) となる直交パイロット信号を用いて線形演算により推定することが一般的である.しかし，直交する系列数は系列長に一致するため，パイロット信号長より多数のパイロット信号を必要とする場合は直交性が崩れてしまう.そこで，多数生成可能な非直交パイロット信号を用意し，線形演算によるチャネル推定精度の劣化を深層学習により改善できるか検討する.本稿では，SISO (Single-Input Single-Output) マルチパス環境下で， 非直交系列とし て Gold 系列，深層学習モデルとして敵対的生成ネットワーク (GAN: Generative Adversarial Network)を用いてチャネル推定を行う．
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