| 講演名 | 2020-07-09 ［依頼講演］深層学習を用いたSIR推定によるブラインドアダプティブアレー干渉抑圧効果 丸田 一輝(東工大), 小島 駿(千葉大), 久野 大介(阪大), 中山 悠(東京農工大), |
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| 抄録(和) | 伝搬路情報等の事前情報を用いることなく同一チャネル干渉を抑圧する手段として，ブラインドアルゴリズムを用いたアレーアンテナ信号処理が有効である．その中で，定包絡線アルゴリズム(CMA)は強力な干渉抑圧性能を有する手法として知られるが，受信電力の大きい信号源を補足し，それ以外を抑圧対象とすることから，希望信号を適切に取得するための信号対干渉電力比(SIR)の条件が0~dBより大きい場合に限定されていた．一方，電力比反転(PI)アルゴリズムを用いればSIR $<$ 0 dBの領域においても動作するが，CMAとPIを適切に切り替えるためにはSIRを事前に取得する必要がある．本稿では，受信コンスタレーション画像を用いた深層学習によりSIRを推定する手法を提案し，基本的な有効性を確認する．さらに，本手法による推定結果を基にアルゴリズムの切り替えを行った際の干渉抑圧効果を明らかにする．アレー出力SINRの中央値としては，入力SIRが0~dB付近を除けば，推定結果を概ね反映し，適切な干渉抑圧が実現可能であることを確認した． |
| 抄録(英) | This paper proposes a blind interference estimation via deep learning approach exploiting the visualized wireless signal information, that is, IQ constellation. Co-channel interference becomes more extensive due to frequency resource exhaustion and small cell deployment which had been triggered by mobile traffic explosion. Multi-antenna signal processing known to blind adaptive array (BAA) is an effective means to suppress co-channel interference without any a priori information such as channel state information. Unfortunately, blind algorithms have their applicable regions depending on the signal-to-interference (SIR) at array input. These algorithms should be optimally selected according to interference level. Here we investigates the possibility of the SIR classification by the multi-layered deep convolutional neural network (CNN). Constellation images where includes the desired and interference signals are used for model training. Further, we clarify the interference suppression performance of BAAs using estimated SIR values. |
| キーワード(和) | アダプティブアレー / 干渉抑圧 / 定包絡線アルゴリズム / 電力比反転 / 干渉推定 / 深層学習 / コンスタレーション |
| キーワード(英) | Adaptive array / Interference suppression / Constant modulus algorithm / Power inversion / Interference estimation / Deep learning / Constellation |
| 資料番号 | RCC2020-8,NS2020-37,RCS2020-71,SR2020-16,SeMI2020-8 |
| 発行日 | 2020-07-01 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) |
| 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） | ［依頼講演］深層学習を用いたSIR推定によるブラインドアダプティブアレー干渉抑圧効果 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Invited Lecture] Blind Adaptive Array Interference Suppression Performance with Deep Learning based SIR Estimation |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | アダプティブアレー / Adaptive array |
| キーワード(2)（和/英） | 干渉抑圧 / Interference suppression |
| キーワード(3)（和/英） | 定包絡線アルゴリズム / Constant modulus algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | 電力比反転 / Power inversion |
| キーワード(5)（和/英） | 干渉推定 / Interference estimation |
| キーワード(6)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(7)（和/英） | コンスタレーション / Constellation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 丸田 一輝 / Kazuki Maruta |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：Tokyo Tech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 小島 駿 / Shun Kojima |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 久野 大介 / Daisuke Hisano |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 中山 悠 / Yu Nakayama |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 発表年月日 | 2020-07-09 |
| 資料番号 | RCC2020-8,NS2020-37,RCS2020-71,SR2020-16,SeMI2020-8 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | RCC-87,NS-88,RCS-89,SR-90,SeMI-91 |
| ページ範囲 | pp.37-41(RCC), pp.37-41(NS), pp.79-83(RCS), pp.43-47(SR), pp.31-35(SeMI), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-07-01 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) |