講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-06-23 09:50
Massive MIMOにおけるチャネル予測および差分量子化を用いた主成分分析によるチャネル圧縮手法 ○長嶋 嶺・大槻知明(慶大)・姜 聞杰・鷹取泰司・中川匡夫(NTT) RCS2016-59 |
抄録 |
(和) |
Massive MIMO (multiple-input multiple-output) は,5G (5th Generation) のキー技術の一つである.しかし,Massive MIMO はその膨大なアンテナ数ゆえに,受信端末から基地局へのCSI (チャネル状態情報) のフィードバック量が多くなるといった問題点がある.この解決に,主成分分析 (PCA) を用いCSI を低次元の行列へと圧縮する手法がある.この手法で用いられる圧縮行列は,受信端末においてCSIを基に生成され,時変通信環境では基地局が圧縮後の行列の復元によって取得するCSI と,基地局が信号を送信する際の実際のCSI との間に差が生じてしまうため,送信レートが劣化してしまう.また,上記手法の総フィードバック量は圧縮行列サイズに依存し,圧縮行列が大きい場合,フィードバック量の削減効果が小さくなってしまう.上記の問題点を解決するため,本稿では主成分分析を用いたチャネル圧縮技術に対して,チャネル予測および,チャネルと圧縮行列の各時間差分値の量子化を適用する手法を提案する.計算機シミュレーションにより,予測チャネルを基に圧縮行列を生成することで,通信路容量が改善され,またチャネルと圧縮行列の各時間差分値を量子化することで,フィードバック量が減少することを示す. |
(英) |
Massive MIMO (multiple-input multiple-output) is one of the key technologies to realize 5G (5th Generation).However, there exists an issue such as the increase of the amount of feedback of channel state information (CSI) from the receiver to the transmitter, due to the enormous number of antennas.For the purpose of solving this issue, there exists the technique to compress CSI to a lower dimension matrix and decrease the amount of feedback, by using principal component analysis (PCA).In this method, the compression matrix used in PCA is generated based on the past CSI at the receiver, which leads to the degradation of transmission rate due to the channel variation during the feedback.Moreover, in this method, the amount of feedback is dependent on the size of the compression matrix, and if the size of the compression matrix is large, the effect of the reduction of the feedback becomes small.In this report, to solve these problems, we propose the method based on PCA with channel prediction and differential quantization oh the channels and the compression matrices.By the computer simulation, it is shown that the system capacity is increased by generating the compression matrix from the predicted channel, and the amount of feedback is reduced by quantizing the difference of the channels and the compression matrices. |
キーワード |
(和) |
Massive MIMO / チャネル圧縮 / チャネル予測 / 主成分分析 / 5G / / / |
(英) |
Massive MIMO / Channel Compression / Channel Prediction / Principal Component Analysis / 5G / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 116, no. 110, RCS2016-59, pp. 75-80, 2016年6月. |
資料番号 |
RCS2016-59 |
発行日 |
2016-06-15 (RCS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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RCS2016-59 |
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