| 講演名 | 2002/3/13 移動する信号のベクトル量子化のための予測自己組織化マップの提案とその移動体通信への応用 廣瀬 明, 長嶋 知行, |
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| 抄録(和) | 平均値が変動する時系列信号を適応的に予測しながら非線形適応ベクトル量子化を行う予測自己組織化マップ(Predictive self-organization map: P-SOM)を提案する。P-SOMは、時間変動している信号情報に直接対応する荷重とともに、その時間微分情報に対応する荷重も備え、これらを適応的に自己組織化させることにより動的な信号に追随する参照点を生成する。それによって信号の連続変動成分とランダム雑音成分を分離して扱うことが可能となり、P-SOMは適応的な予測を行いながら量子化を行う。応用例として準同期検波方式による無線通信受信機を考える。P-SOMによる復調器が、ドップラー効果によって位相回転する信号に対して優れた追従性有することをシミュレーション実験により示す。また従来型SOMおよびP-SOMの雑音についての理論的な解析を報告する。その結果は、実験結果に比較的良く一致することが確認される。 |
| 抄録(英) | This paper proposes a predictive self-organizing map (P-SOM) that performs an adaptive vector quantization of migratory time-sequential signals whose stochastic properties such as average values of signals in each cluster are varying continuously. The P-SaM possesses not only the weights corresponding to the signal values themselves but also those related to the time-derivative information. All the weights self-organize to predict appropriate future reference vectors. The prediction using the time-derivative weights brings the separation of continuously varying components from random noise components, resulting in a better performance of the adaptive vector quantization. An application to a mobile communication receiver using quasi-coherent detection is presented. Simulation experiments on the bit-error rates demonstrate that a P-SOM adaptive demodulator has a superior capability to track phase rotations caused by the Doppler effect. A theoretical noise analysis is also reported for the conventional SOM and the P-SOM. It is found that the calculation results are approximately in good agreement with the experimental ones. |
| キーワード(和) | ニューラルネットワーク / 自己組織化マップ / 適応ベクトル量子化 / 時系列予測 / 雑音 / 移動体通信 / ドップラー効果 |
| キーワード(英) | Neural network / Self-organizing map / adaptive vector quantization / time-series prediction / noise / mobile communication / Doppler effect |
| 資料番号 | NC2001-213 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2002/3/13(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 移動する信号のベクトル量子化のための予測自己組織化マップの提案とその移動体通信への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Predictive Self-Organizing Map for Vector Quantization of Migratory Signals and Its Application to Mobile Communications |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 自己組織化マップ / Self-organizing map |
| キーワード(3)（和/英） | 適応ベクトル量子化 / adaptive vector quantization |
| キーワード(4)（和/英） | 時系列予測 / time-series prediction |
| キーワード(5)（和/英） | 雑音 / noise |
| キーワード(6)（和/英） | 移動体通信 / mobile communication |
| キーワード(7)（和/英） | ドップラー効果 / Doppler effect |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 廣瀬 明 / Akira Hirose |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学 大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻/先端科学技術研究センター Frontier Informatics, Graduate School of Frontier Sciences/RCAST, University of Tokyo |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 長嶋 知行 / Tomoyuki Nagashima |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学 大学院新領域創成科学研究か基盤情報学専攻/先端科学技術研究センター Frontier Informatics, Graduate School of Frontier Sciences/RCAST, University of Tokyo |
| 発表年月日 | 2002/3/13 |
| 資料番号 | NC2001-213 |
| 巻番号（vol） | vol.101 |
| 号番号（no） | 737 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |