| 講演名 | 2020-11-27 深層学習に基づく超解像手法を応用したチャネル推定の精度評価 丸山 大貴(早大), 金井 謙治(早大), 甲藤 二郎(早大), |
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| 抄録(和) | 近年，通信分野における深層学習の応用研究が盛んに行われている.特に，チャネル推定においては 深層学習に基づく超解像手法を応用した手法が既に提案されている.これに対して筆者らは，深層学習モデルを改 善することで，より高精度なチャネル推定手法を提案することを目的としている.本稿では，複数の深層学習に基 づく超解像手法をチャネル推定に応用し，従来手法との評価比較を行う. |
| 抄録(英) | Recently, application of deep learning into communication systems are getting lots of attention to researchers. Especially, a channel estimation method by using deep learning-based image super-resolution (SR) has been proposed. Inspired by this research, we aim to propose more accurate channel estimation methods by improving deep learning-based SR network. In this paper, we apply more recent SR methods to channel estimation and evaluate the performance of several deep SR based channel estimation methods. |
| キーワード(和) | チャネル推定 / 5G / 超解像 / 深層学習 |
| キーワード(英) | Channel estimation / 5G system / super-resolution / deep learning |
| 資料番号 | CS2020-73,IE2020-32 |
| 発行日 | 2020-11-19 (CS, IE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE / CS / IPSJ-AVM / ITE-BCT |
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| 開催期間 | 2020/11/26(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 画像符号化，通信・ストリーム技術，一般 |
| テーマ（英） | Image coding, Communications and streaming technologies, etc. |
| 委員長氏名（和） | 木全 英明(NTT) / 寺田 純(NTT) / 内藤 整(KDDI総合研究所) |
| 委員長氏名（英） | Hideaki Kimata(NTT) / Jun Terada(NTT) / Sei Naito(KDDI Research, Inc.) |
| 副委員長氏名（和） | 児玉 和也(NII) / 高橋 桂太(名大) / 梅原 大祐(京都工繊大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuya Kodama(NII) / Keita Takahashi(Nagoya Univ.) / Daisuke Umehara(Kyoto Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 海野 恭平(KDDI総合研究所) / 福嶋 慶繁(名工大) / 名倉 健一(三菱電機) / 吉田 悠来(NICT) / 越智 大介(NTT) / 金井 謙治(早稲田大学) / 徐 建鋒(KDDI総合研究所) |
| 幹事氏名（英） | Kyohei Unno(KDDI Research) / Norishige Fukushima(Nagoya Inst. of Tech.) / Kenichi Nakura(Mitsubishi Electric) / Yuki Yoshida(NICT) / Daisuke Ochi(NTT) / Kenji Kanai(Waseda university) / Xu Jianfeng(KDDI Research, Inc.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 岩村 俊輔(NHK) / 工藤 忍(NTT) / 斉藤 洋之(OKI) / 山浦 隆博(東芝) |
| 幹事補佐氏名（英） | Shunsuke Iwamura(NHK) / Shinobu Kudo(NTT) / Hiroyuki Saito(OKI) / Takahiro Yamaura(Toshiba) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Communication Systems / Special Interest Group on Audio Visual and Multimedia Information Processing / Technical Group on Broadcasting Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習に基づく超解像手法を応用したチャネル推定の精度評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparative Study of Channel Estimation using Deep-learning based Super-resolution |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | チャネル推定 / Channel estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 5G / 5G system |
| キーワード(3)（和/英） | 超解像 / super-resolution |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 丸山 大貴 / Daiki Maruyama |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 金井 謙治 / Kenji Kanai |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 早稲田大学理工学術院総合研究所(略称：早大) Waseda Research Institute for Science and Engineering(略称：Waseda Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 甲藤 二郎 / Jiro Katto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-11-27 |
| 資料番号 | CS2020-73,IE2020-32 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | CS-252,IE-253 |
| ページ範囲 | pp.39-44(CS), pp.39-44(IE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-11-19 (CS, IE) |