| 講演名 | 2022-03-04 ［奨励講演］深層学習による複数の通信環境情報の推定可能性に関する検討 小島 駿(宇都宮大), 丸田 一輝(東工大), Yi Feng(Aptiv), 横田 隆史(宇都宮大), 大津 金光(宇都宮大), 安 昌俊(千葉大), Vahid Tarokh(Duke Univ.), |
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| 抄録(和) | 次世代移動体無線通信システムでは, 高速・大容量・低遅延通信の実現のための適応変調符号化等の適切な制御を実行するために, 通信環境情報を正確かつ高速に取得することが必要不可欠である. 適応変調符号化適用時にその性能に大きな影響を与える通信環境パラメータとして, SNRやドップラーシフト, Kファクタが挙げられる. 従来では, これらの情報の推定には莫大な計算量がかかることに加え, 参照信号が必要な点や大規模な信号サンプリングが不可欠であることから, 高速・大容量・低遅延通信を目指した適応変調符号化への導入は困難であった. そこで本稿では, 受信信号のスペクトログラム画像から畳み込みニューラルネットワークを用いることで, 参照信号を用いずにパケット単位でこれらの複数の通信環境パラメータを推定する手法を提案する. シミュレーション結果より, 提案法を用いることによるSNR, ドップラーシフト, Kファクタそれぞれ単独で推定した場合の推定精度と, この3つのパラメータを同時に推定した場合における推定精度の観点からその有効性を明らかにする. |
| 抄録(英) | In the next generation mobile radio communication systems, it is essential to obtain the communication environment information accurately and quickly in order to implement appropriate control such as adaptive modulation and coding for realizing high-speed, high-capacity and low-delay communication. SNR, Doppler shift, and K-factor are some of the communication environment parameters that have a significant impact on the performance of adaptive modulation and coding. In the past, it has been difficult to introduce these parameters into adaptive modulation and coding for high-speed and large-capacity communications because the estimation of these parameters requires a huge amount of computation, a reference signal, and large-scale signal sampling. In this paper, we propose a method for estimating these multiple communication environment parameters on a per-packet basis without using reference signals by using convolutional neural networks from spectrogram images of the received signal. From the simulation results, we clarify the effectiveness of the proposed method in terms of the estimation accuracy of SNR, Doppler shift, and K-factor when they are estimated independently and the estimation accuracy when these three parameters are estimated simultaneously. |
| キーワード(和) | スペクトログラム / CNN / SNR推定 / ドップラーシフト推定 / Kファクタ推定 |
| キーワード(英) | Spectrogram / CNN / SNR estimation / Doppler shift estimation / K-factor estimation |
| 資料番号 | RCS2021-285 |
| 発行日 | 2022-02-23 (RCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS / SR / SRW |
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| 開催期間 | 2022/3/2(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） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 委員長氏名（和） | 岡本 英二(名工大) / 亀田 卓(広島大) / 野田 華子(アンリツ) |
| 委員長氏名（英） | Eiji Okamoto(Nagoya Inst. of Tech.) / Suguru Kameda(Hiroshima Univ.) / Hanako Noda(Anritsu) |
| 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) / 水谷 圭一(京大) / 斎藤 健太郎(東京電機大) / 沢田 浩和(NICT) |
| 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) / Keiichi Mizutani(Kyoto Univ.) / Kentaro Saito(Tokyo Denki Univ.) / Hirokazu Sawada(NICT) |
| 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) / 村上 友規(NTT) / 佐々木 重信(新潟大) |
| 幹事氏名（英） | Kazushi Muraoka(NEC) / Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) / Mamiko Inamori(Tokai Univ.) / Doohwan Lee(NTT) / Tomoki Murakami(NTT) / Shigenobu Sasaki(NIigata 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) / 野田 聡人(南山大) |
| 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) / Akihito Noda(Nanzan 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 Short Range Wireless Communications |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［奨励講演］深層学習による複数の通信環境情報の推定可能性に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Encouragement Talk] A Study on the Possibility of Estimating Multiple Communication Environment Information by Deep Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | スペクトログラム / Spectrogram |
| キーワード(2)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | SNR推定 / SNR estimation |
| キーワード(4)（和/英） | ドップラーシフト推定 / Doppler shift estimation |
| キーワード(5)（和/英） | Kファクタ推定 / K-factor estimation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小島 駿 / Shun Kojima |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 宇都宮大学(略称：宇都宮大) Utsunomiya University(略称：Utsunomiya Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 丸田 一輝 / Kazuki Maruta |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：Tokyo Tech.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | Yi Feng / Yi Feng |
| 第 3 著者 所属（和/英） | Aptiv(略称：Aptiv) Aptiv(略称：Aptiv) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 横田 隆史 / Takashi Yokota |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 宇都宮大学(略称：宇都宮大) Utsunomiya University(略称：Utsunomiya Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 大津 金光 / Kanemitsu Ootsu |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 宇都宮大学(略称：宇都宮大) Utsunomiya University(略称：Utsunomiya Univ.) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 安 昌俊 / Chang-Jun Ahn |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | Vahid Tarokh / Vahid Tarokh |
| 第 7 著者 所属（和/英） | Duke University(略称：Duke Univ.) Duke University(略称：Duke Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-03-04 |
| 資料番号 | RCS2021-285 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | RCS-391 |
| ページ範囲 | pp.164-169(RCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-23 (RCS) |