講演名 2015-06-25
自己回帰モデルに基づくチャネルおよびウェイト予測を用いた干渉アライメント
小澤 征義(慶大), 大槻 知明(慶大), 姜 聞杰(NTT), 鷹取 泰司(NTT),
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抄録(和) 干渉アライメント(IA : Interference Alignment) では,送受信ウェイトを用いて,干渉信号を受信機のある信号部分空間に揃え,全干渉信号を除去する.しかし,時間変動したチャネルに基づいたウェイトでは,干渉が揃わないため残留してしまう.本稿では,過去の状態から次の状態を予測できる自己回帰(AR : Auto Regressive) モデルを用いた,時変チャネルに適応可能な3 つの干渉アライメント手法を提案する.1 つ目の手法では,受信機で推定したチャネル状態情報(CSI : Channel State Information) からAR モデルを用いて,送信機の信号送信時のCSI を予測する.予測チャネルを基に送受信ウェイトを計算することで,全干渉信号が揃い,取り除ける.2 つ目の手法では,過去の送受信ウェイトから次の送受信ウェイトをAR モデルを用いてそれぞれ直接予測する.3 つ目の手法では,過去の送信ウェイトから次の送信ウェイトのみAR モデルを用いて直接予測する.一般的なウェイト計算手法である反復最適化と比較して,予測手法は低計算量でウェイトを計算できる.計算機シミュレーションにより,予測手法を用いない一般的なIA と比較して,提案法はレートが改善かつ計算量が低減することを示す.
抄録(英) In interference alignment (IA), interference signals are aligned in a certain signal subspace of each receiver and eliminated with transmit and receive weights. However, they are not perfectly aligned and remains withthe weights based on time-varying channel. In this report, we propose three IA methods having the capability of adapting to time-varying channel using auto regressive (AR) model by which next state is predicted with past states. In the rst method, the channel when a signal is transmitted at the transmitter is predicted from the estimated channel state information (CSI) at the receiver based on AR model. The weights are calculated with the predicted CSI so that the interference signals are aligned and eliminated. In the second method, transmit and receive weightsare predicted with past transmit and receive weights based on AR model, respectively. In the third method, only the transmit weight is predicted with past transmit weights based on AR model, and receive weight is calculated with the estimated CSI. Compared with an iterative optimization that is one of weight calculation methods, the prediction methods are able to calculate the weights with low calculation amount. Through computer simulation, the proposed ones are shown to improve a rate and decrease the calculation amount compared with general IA methods.
キーワード(和) 干渉アライメント / 時変チャネル / チャネル予測 / 自己回帰モデル
キーワード(英) Interference Alignment / Time-varying channel / Channel prediction / Auto regressive model
資料番号 RCS2015-72
発行日 2015-06-17 (RCS)

研究会情報
研究会 RCS
開催期間 2015/6/24(から3日開催)
開催地(和) 北海道大学
開催地(英) Hokkaido Univ.
テーマ(和) 初めての研究会,鉄道,車車間・路車間通信,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, Railroad Communications, Inter-Vehicle Communications, Road to Vehicle Communications, Resource Control, Scheduling, Wireless Communication Systems, etc.
委員長氏名(和) 太郎丸 真(福岡大)
委員長氏名(英) Makoto Taromaru(Fukuoka Univ.)
副委員長氏名(和) 村田 英一(京大) / 田野 哲(岡山大) / 眞田 幸俊(慶大)
副委員長氏名(英) Hidekazu Murata(Kyoto Univ.) / Satoshi Denno(Okayama Univ.) / Yukitoshi Sanada(Keio Univ.)
幹事氏名(和) 岡崎 彰浩(三菱電機) / 須山 聡(NTTドコモ)
幹事氏名(英) Akihiro Okazaki(Mitsubishi Electric) / Satoshi Suyama(NTT DoCoMo)
幹事補佐氏名(和) 増野 淳(NTT) / 山本 哲矢(パナソニック) / 井上 高道(NEC) / 旦代 智哉(東芝) / 西村 寿彦(北大)
幹事補佐氏名(英) Jun Mashino(NTT) / Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Takamichi Inoue(NEC) / Tomoya Tandai(Toshiba) / Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Radio Communication Systems
本文の言語 JPN
タイトル(和) 自己回帰モデルに基づくチャネルおよびウェイト予測を用いた干渉アライメント
サブタイトル(和)
タイトル(英) Interference Alignment for Time-varying Channel with Channel and Weight Predictions based on Auto Regressive Model
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 干渉アライメント / Interference Alignment
キーワード(2)(和/英) 時変チャネル / Time-varying channel
キーワード(3)(和/英) チャネル予測 / Channel prediction
キーワード(4)(和/英) 自己回帰モデル / Auto regressive model
第 1 著者 氏名(和/英) 小澤 征義 / Masayoshi Ozawa
第 1 著者 所属(和/英) 慶應義塾大学(略称:慶大)
Keio University(略称:Keio Univ.)
第 2 著者 氏名(和/英) 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki
第 2 著者 所属(和/英) 慶應義塾大学(略称:慶大)
Keio University(略称:Keio Univ.)
第 3 著者 氏名(和/英) 姜 聞杰 / Wenjie Jiang
第 3 著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社(略称:NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称:NTT)
第 4 著者 氏名(和/英) 鷹取 泰司 / Yasushi Takatori
第 4 著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社(略称:NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation(略称:NTT)
発表年月日 2015-06-25
資料番号 RCS2015-72
巻番号(vol) vol.115
号番号(no) RCS-113
ページ範囲 pp.155-160(RCS),
ページ数 6
発行日 2015-06-17 (RCS)