| 講演名 | 2020-11-26 ［ポスター講演］ユーザ位置情報に基づく深層学習を用いたSCMA/OFDMA方式選択に関する検討 熊谷 雄太(早大), 権田 尚哉(早大), 新保 薫子(早大), 菅沼 碩文(早大), 前原 文明(早大), |
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| 抄録(和) | 第5世代移動通信システム (5G) の利用シナリオの1つであるmMTC (massive Machine Type Communication) では，多数の端末が同時接続することが想定され，符号領域で非直交多元接続を行うSCMA (Sparse Code Multiple Access) の適用が有望視されている．SCMAの特徴として，高CNR帯では，高い容量拡大を達成できるものの，低CNR帯においては，各ユーザの信号分離が困難となることから，OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) よりも容量が小さくなる問題がある．我々は，SCMAのこのような容量低下の問題に着目して，SCMAとOFDMAの同時利用の有効性を明らかにしてきた．本稿では，SCMA，OFDMA及び両者の同時利用といったアプローチの中からユーザ位置情報に基づく深層学習により，システムスループットが最良となるアプローチを選択する方式を提案する．また，提案方式の有効性を，SCMAのみ，OFDMAのみ及び両者を同時利用する場合を比較対象にとって，システムスループットの観点から計算機シミュレーションにより評価する． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | SCMA / OFDMA / ユーザ位置情報 / 深層学習 / システムスループット |
| キーワード(英) | SCMA / OFDMA / user position information / deep learning / system throughput |
| 資料番号 | SRW2020-33 |
| 発行日 | 2020-11-19 (SRW) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW / SeMI / CNR |
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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） | IoTワークショップ |
| テーマ（英） | IoT Workshop |
| 委員長氏名（和） | 田野 哲(岡山大) / 石原 進(静岡大) / 高汐 一紀(慶大) |
| 委員長氏名（英） | Satoshi Denno(Okayama Univ.) / Susumu Ishihara(Shizuoka Univ.) / Kazunori Takashio(Keio Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 水谷 圭一(京大) / 斎藤 健太郎(東工大) / 野田 華子(アンリツ) / 門田 和也(日立) / 山本 高至(京大) / 神原 誠之(奈良先端大) / 村川 賀彦(富士通研) |
| 副委員長氏名（英） | Keiichi Mizutani(Kyoto Univ.) / Kentaro Saito(Tokyo Inst. of Tech.) / Hanako Noda(Anritsu) / Kazuya Monden(Hitachi) / Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) / Masayuki Kanbara(NAIST) / Yoshihiko Murakawa(Fujitsu Labs.) |
| 幹事氏名（和） | 村上 友規(NTT) / 佐々木 重信(新潟大) / 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) / 菅谷 みどり(芝浦工大) / 吉岡 康介(パナソニック) |
| 幹事氏名（英） | Tomoki Murakami(NTT) / Shigenobu Sasaki(NIigata Univ.) / Takayuki Nishio(Kyoto Univ.) / Masafumi Hashimoto(Osaka Univ.) / Yuichi Igarashi(Hitachi) / Kenji Kanai(Waseda Univ.) / Midori Sugaya(Shibaura Inst. of Tech.) / Kosuke Yoshioka(Panasonic) |
| 幹事補佐氏名（和） | 布施 匡章(アンリツ) / 野田 聡人(南山大) / 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 中山 悠(東京農工大) / 内山 彰(阪大) / 小林 優佳(東芝) / 横山 正典(ＮＴＴ) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masaaki Fuse(Anritsu) / Akihito Noda(Nanzan Univ.) / Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.) / Yuka Kobayashi(Toshiba) / Masanori Yokoyama(ＮＴＴ) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Short Range Wireless Communications / Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence / Technical Committee on Cloud Network Robotics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ポスター講演］ユーザ位置情報に基づく深層学習を用いたSCMA/OFDMA方式選択に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] A Study on SCMA/OFDMA System Selection Employing Deep Learning Based on User Position Information |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | SCMA / SCMA |
| キーワード(2)（和/英） | OFDMA / OFDMA |
| キーワード(3)（和/英） | ユーザ位置情報 / user position information |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | システムスループット / system throughput |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 熊谷 雄太 / Yuta Kumagai |
| 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） | 権田 尚哉 / Naoya Gonda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 新保 薫子 / Yukiko Shimbo |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 菅沼 碩文 / Hirofumi Suganuma |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 前原 文明 / Fumiaki Maehara |
| 第 5 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 | 2020-11-26 |
| 資料番号 | SRW2020-33 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | SRW-260 |
| ページ範囲 | pp.40-41(SRW), |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2020-11-19 (SRW) |