| 講演名 | 2020-12-15 CPなしOFDMにおける既知トレーニング信号が不要なニューラルネット等化器 井坂 開(茨城大), 宮嶋 照行(茨城大), 杉谷 栄規(茨城大), |
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| 抄録(和) | 本稿では，CPなしOFDMにおける既知トレーニング信号が不要なニューラルネットワークを用いた時間領域等化器について提案する．提案等化器は，出力エネルギーが最小となるように学習可能パラメータを調整することで，希望信号成分を保持したまま符号間干渉を抑圧することができる．機械学習に基づく従来手法と異なり，提案等化器は既知のトレーニング信号を用いずにニューラルネットワークを学習するため，CPの挿入や学習における既知信号の送信による周波数利用効率の低下を防ぐ．シミュレーションにより，提案等化器は既知トレーニング信号を用いずに学習が可能であることを示し，他の機械学習に基づく等化器や線形MMSE等化器よりもBER性能が優れることを確認する． |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a time-domain equalizer using a neural network without known training signals for OFDM systems without CP. By adjusting trainable parameters of the neural network to minimize the output energy, the proposed equalizer can suppress inter-symbol interference while the desired signal component is kept unchanged. Unlike the most existing machine learning-based schemes, the proposed equalizer using no known training signals can prevent frequency efficiency degradation due to the transmission of known training signals and inserting CP. Simulation results show that the proposed equalizer can train successfully without known training signals, and it is superior BER performance to the machine-learning-based previous equalizer and the linear MMSE equalizer. |
| キーワード(和) | OFDM / 時間領域等化 / ニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | OFDM / Time-domain equalizer / Neural network |
| 資料番号 | WBS2020-23,ITS2020-19,RCC2020-26 |
| 発行日 | 2020-12-07 (WBS, ITS, RCC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITS / WBS / RCC |
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| 開催期間 | 2020/12/14(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） | ITS通信，高信頼制御通信，レーダ・センシング技術及び一般 |
| テーマ（英） | ITS Communications, Reliable Communication and Control, Radar and Sensing, etc. |
| 委員長氏名（和） | 和田 友孝(関西大) / 浜村 昌則(高知工科大) / 李 還幇(NICT) |
| 委員長氏名（英） | Tomotaka Wada(Kansai Univ.) / Masanori Hamamura(Kochi Univ. of Tech.) / HUAN-BANG LI(NICT) |
| 副委員長氏名（和） | 高取 祐介(神奈川工科大) / 羽多野 裕之(三重大) / 庄納 崇(インテル) / 藤井 雅弘(宇都宮大) / 東 俊一(名大) / 石井 光治(香川大) |
| 副委員長氏名（英） | Yusuke Takatori(Kanagawa Inst. of Tech.) / Hiroyuki Hatano(Mie Univ.) / Takashi Shono(INTEL) / Masahiro Fujii(Utsunomiya Univ.) / Shunichi Azuma(Nagoya Univ.) / Koji Ishii(Kagawa Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 小野 晋太郎(東大) / 橋浦 康一郎(秋田県立大) / 荒井 伸太郎(岡山理科大) / 中村 僚兵(防衛大) / 加川 敏規(電中研) / 林 直樹(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Shintaro Ono(Univ. of Tokyo) / Kouichiro Hashiura(Akita Prefectural Univ.) / Shintaro Arai(Okayama Univ. of Science) / Ryohei Nakamura(National Defence Academy) / Toshinori Kagawa(CRIEPI) / Naoki Hayashi(Osaka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 今尾 勝崇(三菱電機) / Yanlei Gu(立命館大) / 佐保 賢志(富山県立大) / Duong Quang Thang(奈良先端大) / 森山 雅文(NICT) / 木下 雅之(千葉工大) / 単 麟(NICT) / 小蔵 正輝(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Msataka Imao(Mitsubishi Electric) / Yanlei Gu(Ritsumeikan Univ.) / Kenshi Saho(Toyama Prefectural Univ.) / Duong Quang Thang(NAIST) / Masafumi Moriyama(NICT) / Masayuki Kinoshita(Chiba Univ. of Tech.) / SHAN LIN(NICT) / Masaki Ogura(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Intelligent Transport Systems Technology / Technical Committee on Wideband System / Technical Committee on Reliable Communication and Control |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | CPなしOFDMにおける既知トレーニング信号が不要なニューラルネット等化器 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Neural Network Equalizer Without Known Training Signals in OFDM without CP |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | OFDM / OFDM |
| キーワード(2)（和/英） | 時間領域等化 / Time-domain equalizer |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 井坂 開 / Kai Isaka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 茨城大学(略称：茨城大) Ibaraki University(略称：Ibaraki Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 宮嶋 照行 / Teruyuki Miyajima |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 茨城大学(略称：茨城大) Ibaraki University(略称：Ibaraki Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 杉谷 栄規 / Yoshiki Sugitani |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 茨城大学(略称：茨城大) Ibaraki University(略称：Ibaraki Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-12-15 |
| 資料番号 | WBS2020-23,ITS2020-19,RCC2020-26 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | WBS-290,ITS-291,RCC-292 |
| ページ範囲 | pp.85-90(WBS), pp.85-90(ITS), pp.85-90(RCC), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-12-07 (WBS, ITS, RCC) |