| 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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BS-2
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| セッション名 |
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Beyond 5G / 6Gを目指した無線ネットワークの進化
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| 講演日 |
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2019/9/11
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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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BS-2-5
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| タイトル |
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Massive MIMOにおけるノード選択BP検出法のニューラルネットワークを用いたdamping係数学習
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| 著者名 |
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○橘 順太, 大槻知明,
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| キーワード |
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Massive MIMO, BP検出, ニューラルネットワーク, 5G
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| 抄録 |
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5G無線通信システムのキー技術として，Massive MIMOが注目されている．Massive MIMOでは，空間多重した受信信号を分離・検出するための演算量が大きくなる問題がある．近年では，確率伝搬アルゴリズムに基づく信号検出法(BP 検出)が注目されているが，MIMO通信路に含まれる多数のループの影響により，BPの収束特性及び検出特性が劣化する．BPの収束特性を改善する手法として，damping係数を用いて連続したメッセージを平均化するdamped BPが知られている．また，damping係数をオフライン学習するDNN-dBPが報告されている．ただし，最適なdamping係数はアンテナ相関に応じて異なるため，学習時と評価時のアンテナ相関に差がある場合，検出特性が劣化する．本稿では，空間相関が低くなるよう更新ノードを選択するノード選択法適用時にDNN-dBPによってdamping係数を導出し，計算機シミュレーションによりBER特性を比較評価する．
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