| 講演名 | 2021-07-16 深層学習を用いた近接波の到来方向推定における精度向上に関する検討 加瀬 裕也(北大), 西村 寿彦(北大), 大鐘 武雄(北大), 小川 恭孝(北大), 佐藤 孝憲(北大), 岸山 祥久(NTTドコモ), |
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| 抄録(和) | 種々のアレーアンテナを用いた電波の到来方向推定技術は，MUSICやESPRITなどの部分空間法に加えて，計算資源が発展した近年では，圧縮センシングや深層学習に発展している．圧縮センシングや深層学習は，基本的にオングリッド推定であり，離散スペクトルが得られる．これまでの筆者らの検討では，深層学習を用いた到来方向推定において，信号がグリッド境界付近の角度で到来する場合に推定に失敗する問題を解決するため，グリッド配置が異なる2つのDNNを組み合わせて推定する手法を提案した．本稿では，この提案手法を近接波推定に適用した場合の推定精度を評価する．また，角度差の制約なしに訓練したネットワークと組み合わせて推定を行った場合の評価も行った．その結果，提案手法は近接波の推定には適していないものの，近接到来環境で訓練したネットワークをさらに組み合わせることで，RMSEを改善できる可能性が示された． |
| 抄録(英) | In addition to subspace methods such as MUSIC and ESPRIT, recently, compressed sensing and deep learning have been appliedto direction of arrival (DOA) estimation of radio waves using various types of array antennaswith the progress of computing power. The compressed sensing and deep learning are on-grid estimation in general, and thus a discrete spectrum is obtained. In our previous studies on DOA estimation using deep learning, we proposed a method of combining two DNNs, of which grids are staggered, in order to reduce the estimation error occurring when a signal arrives at angles near the grid border. In this paper, we evaluate the estimation accuracy when our proposed method is applied to a close DOA scenario. In addition, we consider the case where the networks trained with and without close DOAs restriction are used in parallel. The simulation results show thatthe RMSE of staggered DNNs is improved by combining a network trained with close DOAs restriction, although it alone is not suitable for the close DOA case. |
| キーワード(和) | 到来方向推定 / アレーアンテナ / 深層学習 / 多層ニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | DOA estimation / array antenna / deep learning / deep neural network |
| 資料番号 | RCC2021-39,NS2021-55,RCS2021-97,SR2021-39,SeMI2021-28 |
| 発行日 | 2021-07-07 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS / SR / NS / SeMI / RCC |
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| 開催期間 | 2021/7/14(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） | 岡本 英二(名工大) / 亀田 卓(広島大) / 中尾 彰宏(東大) / 山本 高至(京大) / 李 還幇(NICT) |
| 委員長氏名（英） | Eiji Okamoto(Nagoya Inst. of Tech.) / Suguru Kameda(Hiroshima Univ.) / Akihiro Nakao(Univ. of Tokyo) / Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) / HUAN-BANG LI(NICT) |
| 副委員長氏名（和） | 西村 寿彦(北大) / 旦代 智哉(東芝) / 児島 史秀(NICT) / 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) / 矢野 一人(ATR) / 大石 哲矢(NTT) / 門田 和也(日立) / 大和田 泰伯(NICT) / 東 俊一(名大) / 石井 光治(香川大) |
| 副委員長氏名（英） | Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Tomoya Tandai(Toshiba) / Fumihide Kojima(NICT) / Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) / Kazuto Yano(ATR) / Tetsuya Oishi(NTT) / Kazuya Monden(Hitachi) / Yasunori Owada(NICT) / Shunichi Azuma(Nagoya Univ.) / Koji Ishii(Kagawa Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 村岡 一志(NEC) / 山本 哲矢(パナソニック) / 成枝 秀介(三重大) / 稲森 真美子(東海大) / 李 斗煥(NTT) / 池邉 隆(NTT) / 吉田 雅裕(中大) / 橋本 匡史(サイバー大) / 金井 謙治(早大) / 内山 彰(阪大) / 加川 敏規(電中研) / 林 直樹(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Kazushi Muraoka(NEC) / Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) / Mamiko Inamori(Tokai Univ.) / Doohwan Lee(NTT) / Takashi Ikebe(NTT) / Masahiro Yoshida(Chuo Univ.) / Masafumi Hashimoto(Cyber Univ.) / Kenji Kanai(Waseda Univ.) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.) / Toshinori Kagawa(CRIEPI) / Naoki Hayashi(Osaka Univ.) |
| 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) / 太田 真衣(福岡大) / 大辻 太一(NEC) / 王 瀟岩(茨城大) / 田中 明美(MathWorks) / 三原 孝太郎(NTT) / 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 田谷 昭仁(青学大) / 中山 悠(東京農工大) / 単 麟(NICT) / 小蔵 正輝(阪大) |
| 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) / Mai Ohta(Fukuoka Univ.) / Taichi Ohtsuji(NEC) / WANG Xiaoyan(Ibaraki Univ.) / Akemi Tanaka(MathWorks) / Kotaro Mihara(NTT) / Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Akihito Taya(Aoyama Gakuin Univ.) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and 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 Radio Communication Systems / 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 |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた近接波の到来方向推定における精度向上に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Considerations on Accuracy Improvement in Close DOA Estimation with Deep Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 到来方向推定 / DOA estimation |
| キーワード(2)（和/英） | アレーアンテナ / array antenna |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | 多層ニューラルネットワーク / deep neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 加瀬 裕也 / Yuya Kase |
| 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） | 西村 寿彦 / Toshihiko Nishimura |
| 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） | 大鐘 武雄 / Takeo Ohgane |
| 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） | 小川 恭孝 / Yasutaka Ogawa |
| 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） | 佐藤 孝憲 / Takanori Sato |
| 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） | 岸山 祥久 / Yoshihisa Kishiyama |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 株式会社NTTドコモ(略称：NTTドコモ) NTT DOCOMO, INC(略称：NTT DOCOMO) |
| 発表年月日 | 2021-07-16 |
| 資料番号 | RCC2021-39,NS2021-55,RCS2021-97,SR2021-39,SeMI2021-28 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | RCC-101,NS-102,RCS-103,SR-104,SeMI-105 |
| ページ範囲 | pp.77-82(RCC), pp.118-123(NS), pp.98-103(RCS), pp.100-105(SR), pp.76-81(SeMI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-07-07 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) |