| 講演名 | 2022-06-16 確率的MIMO信号検出における探索手法による性能・計算量の比較 阿隅 大輝(北大), 春日 由紀子(北大), 松村 和士(北大), 萩原 淳一郎(北大), 西村 寿彦(北大), 佐藤 孝憲(北大), 小川 恭孝(北大), 大鐘 武雄(北大), |
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| 抄録(和) | 大規模 MIMO における信号検出では，アンテナ数の増加につれて計算量が増大する課題が存在する.この問題に対し，検出性能を極力維持しつつ計算量を低減するアプローチとして，筆者らはこれまでに確率・統計的な問題設定において，事前分布に混合正規分布を適用する方法を複数提案してきた.本研究ではこの枠組みにおいて，最適化手法にハミルトニアンモンテカルロ法・変分ベイズ法・L-BFGS 法を適用する際の計算量と検出特性の比較検討を行った.その結果，各手法のアルゴリズムにおける初期値変更の仕組みや対数事後確率密度の勾配情報の扱われ方に起因して，検出特性が異なることが わかった. |
| 抄録(英) | In large-scale MIMO signal detection, the computational complexity increases as the number of antennas increases. We have proposed several approaches to reduce computational complexity while maintaining detection performance as much as possible by applying a mixed normal distribution to the prior distribution in a stochastic problem setting to solve this problem. This study compares the computational complexity and detection performance of the Hamiltonian Monte Carlo method, variational Bayesian method, and L-BFGS method in this framework. The results show that the detection performance of each method differs due to the mechanism of initial value change and the handling of the gradient information for the log-posterior probability density in the algorithm. |
| キーワード(和) | MIMO / 信号検出 / ハミルトニアンモンテカルロ法 / 変分ベイズ法 / L-BFGS 法 |
| キーワード(英) | MIMO / Signal detection / Hamiltonian Monte Carlo / Variational Bayesian method / L-BFGS |
| 資料番号 | RCS2022-49 |
| 発行日 | 2022-06-08 (RCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
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| 開催期間 | 2022/6/15(から3日開催) |
| 開催地（和） | 琉球大学 千原キャンパス＋オンライン開催 |
| 開催地（英） | University of the Ryukyus, Senbaru Campus and 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） | 樋口 健一(東京理科大) |
| 委員長氏名（英） | Kenichi Higuchi(Tokyo Univ. of Science)) |
| 副委員長氏名（和） | 旦代 智哉(東芝) / 児島 史秀(NICT) / 牟田 修(九大) |
| 副委員長氏名（英） | Tomoya Tandai(Toshiba) / Fumihide Kojima(NICT) / Osamu Muta(Kyushu Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 山本 哲矢(パナソニック) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) |
| 幹事氏名（英） | Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Commun.) / Osamu Nakamura(Sharp) |
| 幹事補佐氏名（和） | 酒井 学(三菱電機) / 岩渕 匡史(NTT) / 奥山 達樹(NTTドコモ) / 菅野 一生(KDDI総合研究所) / 張 裕淵(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Masashi Iwabuchi(NTT) / Tatsuki Okuyama(NTT DOCOMO) / Issei Kanno(KDDI Research) / Yuyuan Chang(Tokyo Inst. of Tech) |
| 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） | 確率的MIMO信号検出における探索手法による性能・計算量の比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison of Performance and Complexity for different Search Methods in Stochastic MIMO Signal Detection |
| 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） | 信号検出 / Signal detection |
| キーワード(3)（和/英） | ハミルトニアンモンテカルロ法 / Hamiltonian Monte Carlo |
| キーワード(4)（和/英） | 変分ベイズ法 / Variational Bayesian method |
| キーワード(5)（和/英） | L-BFGS 法 / L-BFGS |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 阿隅 大輝 / Hiroki Asumi |
| 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） | 春日 由紀子 / Yukiko Kasuga |
| 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） | 松村 和士 / Kazushi Matsumura |
| 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） | 萩原 淳一郎 / Junichiro Hagiwara |
| 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） | 西村 寿彦 / Toshihiko Nishimura |
| 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） | 佐藤 孝憲 / Takanori Sato |
| 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） | 小川 恭孝 / Yasutaka Ogawa |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 北海道大学(略称：北大) Hokkaido University(略称：Hokkaido Univ.) |
| 第 8 著者 氏名（和/英） | 大鐘 武雄 / Takeo Ohgane |
| 第 8 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 | 2022-06-16 |
| 資料番号 | RCS2022-49 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | RCS-73 |
| ページ範囲 | pp.150-155(RCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-06-08 (RCS) |