| 講演名 | 2021-06-23 学習型AMPを用いた信号検出に関する基礎的検討 三好 茉莉(北大), 辻本 若葉(北大), 西村 寿彦(北大), 大鐘 武雄(北大), 小川 恭孝(北大), 萩原 淳一郎(北大), 佐藤 孝憲(北大), |
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| 抄録(和) | 近似メッセージ伝搬法(AMP)は大規模 MIMO 信号検出に適用可能であり，低演算量ながら高い信号検 出性能が得られることが知られている.しかし，AMP の適用条件，すなわち，大システム極限と観測行列の各要素が 独立同一なガウス分布に従うことが成立しない場合には特性が劣化してしまう.これまでの検討で，観測率と呼ばれ る受信信号数と送信信号数の比に，ある定係数を乗算することで特性劣化が軽減されることがわかった.しかし，そ の最適係数は送受信アンテナ数や SN 比などの条件によって異なる.本稿では，観測率を含む 2 つの項を独立なパラ メータに置換し，深層展開を応用した学習型 AMP として最適化を行なった.その結果，特性劣化が大きく軽減される とともに，ある程度広い範囲で適用可能であることがわかった. |
| 抄録(英) | Approximate message passing (AMP) is applicable to massive MIMO signal detection and achieves a high detection performance with low computational complexity. However, when two conditions required by AMP, i.e., the large system limit and a property that each entry of the channel matrix follows an independent and identically distributed complex Gaussian distribution, are not satisfied, the detection performance is severely degraded. It has been found that the degradation is relaxed by introducing a constant multiplier to the observation rate which is the ratio of the numbers of received to transmitted signals. The optimal value of the multiplier depends on the numbers of transmit and receive antennas, signal-to-noise ratio, and other conditions. In this paper, we replace two terms including the observation rate with independent parameters and optimize them by deep unfolding as a learned AMP. Simulation results show that the degradation is highly reduced by the optimized network and that the network is applicable to various channel conditions. |
| キーワード(和) | MIMO / 近似メッセージ伝搬法 / 深層学習 / 深層展開 / 空間相関 |
| キーワード(英) | MIMO / approximate message passing / deep learning / deep unfolding / spatial correlation |
| 資料番号 | RCS2021-31 |
| 発行日 | 2021-06-16 (RCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
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| 開催期間 | 2021/6/23(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） | 初めての研究会，リソース制御，スケジューリング，無線通信一般 |
| テーマ（英） | First Presentation in IEICE Technical Committee, Resource Control, Scheduling, Wireless Communications, etc. |
| 委員長氏名（和） | 岡本 英二(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Eiji Okamoto(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 児島 史秀(NICT) / 西村 寿彦(北大) / 旦代 智哉(東芝) |
| 副委員長氏名（英） | Fumihide Kojima(NICT) / Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Tomoya Tandai(Toshiba) |
| 幹事氏名（和） | 山本 哲矢(パナソニック) / 村岡 一志(NEC) |
| 幹事氏名（英） | Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Kazushi Muraoka(NEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | 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） | 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 Radio Communication Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 学習型AMPを用いた信号検出に関する基礎的検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A basic study on signal detection using learned approximate message passing |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | MIMO / MIMO |
| キーワード(2)（和/英） | 近似メッセージ伝搬法 / approximate message passing |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | 深層展開 / deep unfolding |
| キーワード(5)（和/英） | 空間相関 / spatial correlation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 三好 茉莉 / Mari Miyoshi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 辻本 若葉 / Wakaba Tsujimoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 西村 寿彦 / Toshihiko Nishimura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 大鐘 武雄 / Takeo Ohgane |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 小川 恭孝 / Yasutaka Ogawa |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 萩原 淳一郎 / Junichiro Hagiwara |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 佐藤 孝憲 / Takanori Sato |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-06-23 |
| 資料番号 | RCS2021-31 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | RCS-72 |
| ページ範囲 | pp.13-18(RCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-06-16 (RCS) |