| 講演名 | 2020-07-08 大規模MIMOのための深層展開型ビームフォーミング法の検討 高邉 賢史(名工大), 和田山 正(名工大), |
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| 抄録(和) | マルチキャストビームフォーミングはマルチキャスト通信において通信路状態に応じて適切なビームを設計する手法である．ビーム生成はNP困難な最適化問題に基づいて行われるため，高速かつ性能の良い近似的ビーム生成手法の提案は重要な課題である．本稿は，近年深層学習的手法として注目されている深層展開と凸射影法を組み合わせた学習可能ビーム生成手法を提案する．訓練データとして最適化問題の解を利用することができないため，提案手法は教師なし学習によって訓練される点が特徴的である．数値実験の結果，提案手法は既存手法と比較して少数の反復回数でより良いビーム生成が可能であることが明らかとなった． |
| 抄録(英) | Multicast beamforming is a promising technique for multicast communications to design a beamforming vector based on channel state information. Since beamforming is based on solving an NP-hard optimization problem, proposing an efficient and powerful beamform design is a crucial issue. In this paper, we propose a novel trainable beamforming design algorithm by combining projections onto convex sets with deep unfolding that is an emerging deep learning technique. Although only unsupervised learning is applicable to the proposed algorithm due to the lack of optimal solutions, numerical results suggest that the algorithm shows convergence acceleration and performance improvement compared with existing algorithms. |
| キーワード(和) | マルチキャストビームフォーミング / 深層展開 / 深層学習 / 凸射影法 |
| キーワード(英) | multicast beamforming / deep unfolding / deep learning / projections onto convex sets |
| 資料番号 | RCS2020-64 |
| 発行日 | 2020-07-01 (RCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR / NS / SeMI / RCC / RCS |
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| 開催期間 | 2020/7/8(から3日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習とAIを応用した通信・ネットワーク技術，M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things），一般 |
| テーマ（英） | Communication and Network Technology of the AI Age, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 委員長氏名（和） | 有吉 正行(NEC) / 中尾 彰宏(東大) / 石原 進(静岡大) / 李 還幇(NICT) / 岡本 英二(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Masayuki Ariyoshi(NEC) / Akihiro Nakao(Univ. of Tokyo) / Susumu Ishihara(Shizuoka Univ.) / HUAN-BANG LI(NICT) / Eiji Okamoto(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 亀田 卓(東北大) / 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) / 大石 哲矢(NTT) / 門田 和也(日立) / 山本 高至(京大) / 東 俊一(名大) / 石井 光治(香川大) / 前原 文明(早大) / 西村 寿彦(北大) / 旦代 智哉(東芝) |
| 副委員長氏名（英） | Suguru Kameda(Tohoku Univ.) / Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) / Tetsuya Oishi(NTT) / Kazuya Monden(Hitachi) / Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) / Shunichi Azuma(Nagoya Univ.) / Koji Ishii(Kagawa Univ.) / Fumiaki Maehara(Waseda Univ.) / Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Tomoya Tandai(Toshiba) |
| 幹事氏名（和） | 矢野 一人(ATR) / 石橋 功至(電通大) / 成枝 秀介(三重大) / 水野 志郎(NTT) / 吉田 雅裕(中大) / 西尾 理志(京大) / 橋本 匡史(阪大) / 五十嵐 悠一(日立) / 金井 謙治(早大) / 加川 敏規(電中研) / 林 直樹(阪大) / 牟田 修(九大) / 村岡 一志(NEC) |
| 幹事氏名（英） | Kazuto Yano(ATR) / Koji Ishibashi(Univ. of Electro-Comm.) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) / Shiro Mizuno(NTT) / Masahiro Yoshida(Chuo Univ.) / Takayuki Nishio(Kyoto Univ.) / Masafumi Hashimoto(Osaka Univ.) / Yuichi Igarashi(Hitachi) / Kenji Kanai(Waseda Univ.) / Toshinori Kagawa(CRIEPI) / Naoki Hayashi(Osaka Univ.) / Osamu Muta(Kyushu Univ.) / Kazushi Muraoka(NEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | 太田 真衣(福岡大) / 大山 哲平(富士通研) / 小林 健太郎(名大) / 河野 伸也(NTT) / 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 中山 悠(東京農工大) / 内山 彰(阪大) / 単 麟(NICT) / 小蔵 正輝(阪大) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 酒井 学(三菱電機) / 岩渕 匡史(NTT) / 奥山 達樹(NTTドコモ) |
| 幹事補佐氏名（英） | Mai Ohta(Fukuoka Univ.) / Teppei Oyama(Fujitsu Lab.) / Kentaro Kobayashi(Nagoya Univ.) / Shinya Kawano(NTT) / Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.) / SHAN LIN(NICT) / Masaki Ogura(Osaka Univ.) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm.) / Osamu Nakamura(Sharp) / Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Masashi Iwabuchi(NTT) / Tatsuki Okuyama(NTT DOCOMO) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Radio / Technical Committee on Network Systems / Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence / Technical Committee on Reliable Communication and Control / Technical Committee on Radio Communication Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 大規模MIMOのための深層展開型ビームフォーミング法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Deep Unfolded Multicast Beamforming for Massive MIMO |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチキャストビームフォーミング / multicast beamforming |
| キーワード(2)（和/英） | 深層展開 / deep unfolding |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | 凸射影法 / projections onto convex sets |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 高邉 賢史 / Satoshi Takabe |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NITech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 和田山 正 / Tadashi Wadayama |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NITech) |
| 発表年月日 | 2020-07-08 |
| 資料番号 | RCS2020-64 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | RCS-89 |
| ページ範囲 | pp.37-42(RCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-07-01 (RCS) |