| 講演名 | 2019-04-19 深層学習を用いた到来方向推定法の検討 加瀬 裕也(北大), 西村 寿彦(北大), 大鐘 武雄(北大), 小川 恭孝(北大), 来山 大祐(NTTドコモ), 岸山 祥久(NTTドコモ), |
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| 抄録(和) | 電波の到来方向推定は，移動通信におけるユーザの位置推定や各種レーダに応用される技術である．MUSICやESPRITといった古典的な手法に加え，計算資源が発展した近年では圧縮センシングを用いた手法等，様々な手法が検討されている．圧縮センシングはMUSICよりも高い精度で推定できる一方で，計算負荷が大きい．このような大きな計算負荷を許容できる場合，深層学習を適用することでより高い精度で推定が行えると期待される．本稿では，深層学習を用いた推定法の検討と，線形アレーアンテナに2波の狭帯域信号が到来するモデルにおいて，推定精度に関する検討を行った．その結果，MUSICと遜色ない精度が得られることや，学習パラメータへの依存性などが確認された． |
| 抄録(英) | Direction of arrival (DOA) estimation of radio waves is applicable tolocalization of users in mobile communication and radar systems. In addition to MUSIC and ESPRIT, which are well-known traditional algorithms, compressed sensing has been applied to DOA estimation with the development of computing resources. Although compressed sensing requires larger computational load, it has a higher accuracy compared with MUSIC in general. If such a large computational load is acceptable, it is expected that we can obtain the higher estimation accuracy by applying deep learning. In this paper, we consider an estimation method using deep learning and examine its characteristicsin the case where two narrow-band signals impinge on a linear array. The simulation results show that high estimation accuracy comparable to MUSIC is obtainedand that the performance highly depends on the training parameters. |
| キーワード(和) | 到来方向推定 / アレーアンテナ / 深層学習 / 多層ニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | DOA estimation / array antenna / deep learning / deep neural network |
| 資料番号 | RCS2019-17 |
| 発行日 | 2019-04-11 (RCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
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| 開催期間 | 2019/4/18(から2日開催) |
| 開催地（和） | 登別グランドホテル |
| 開催地（英） | Noboribetsu Grand Hotel |
| テーマ（和） | 鉄道，車車間・路車間通信，無線アクセス技術，一般 |
| テーマ（英） | Railroad Communications, Inter-Vehicle Communications, Road to Vehicle Communications, Radio Access Technologies, Wireless Communications, etc. |
| 委員長氏名（和） | 大槻 知明(慶大) |
| 委員長氏名（英） | Tomoaki Otsuki(Keio Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 福田 英輔(富士通研) / 須山 聡(NTTドコモ) / 前原 文明(早大) |
| 副委員長氏名（英） | Eisuke Fukuda(Fujitsu Labs.) / Satoshi Suyama(NTT Docomo) / Fumiaki Maehara(Waseda Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 西村 寿彦(北大) / 石原 浩一(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Koichi Ishihara(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 村岡 一志(NTTドコモ) / 衣斐 信介(阪大) / 西本 浩(三菱電機) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kazushi Muraoka(NTT DocomoO) / Shinsuke Ibi(Osaka Univ.) / Hiroshi Nishimoto(Mitsubishi Electric) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm.) / Osamu Nakamura(Sharp) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Radio Communication Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた到来方向推定法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on DOA Estimation Using Deep Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 到来方向推定 / DOA estimation |
| キーワード(2)（和/英） | アレーアンテナ / array antenna |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | 多層ニューラルネットワーク / deep neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 加瀬 裕也 / Yuya Kase |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 西村 寿彦 / Toshihiko Nishimura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 大鐘 武雄 / Takeo Ohgane |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 小川 恭孝 / Yasutaka Ogawa |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 来山 大祐 / Daisuke Kitayama |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 株式会社NTTドコモ(略称：NTTドコモ) NTT DOCOMO, INC.(略称：NTT DOCOMO) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 岸山 祥久 / Yoshihisa Kishiyama |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 株式会社NTTドコモ(略称：NTTドコモ) NTT DOCOMO, INC.(略称：NTT DOCOMO) |
| 発表年月日 | 2019-04-19 |
| 資料番号 | RCS2019-17 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | RCS-8 |
| ページ範囲 | pp.79-84(RCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-04-11 (RCS) |