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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-08-23 13:40 ［依頼講演］メッセージ伝播復調法の過去，現在，未来 ○竹内啓悟（豊橋技科大）  SAT2019-39 RCS2019-168 |
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| 抄録 | （和） | 現在，大規模MIMOに適した復調方式として，近似的メッセージ伝播復調法（approximate message-passing: AMP）が注目を集めている．AMPは，通信の分野で古くから知られている並列干渉除去法（parallel interference cancellation: PIC）の収束性を改善する目的で，PICに補正を加えた反復復調法とみなせる．条件がそろえばAMPの復調性能は優れているものの，AMPには良好な収束特性が得られるための条件が強く，導出の数学的な難易度が高いという欠点がある．これらの欠点を解消する研究の新しい方向性として，深層学習による方法論を紹介する． |
| （英） | Approximate message-passing (AMP) is attractive iterative demodulation in the present academic research of massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems. AMP is regarded as a modification of parallel interference cancellation (PIC) in the past research to improve the convergence property. In spite of its good performance, AMP has two disadvantages: strong conditions for convergence and a mathematically-high-level derivation of AMP. As a direction of future research to circumvent these disadvantages, we introduce a new methodology based on deep learning. | |
| キーワード | （和） | 大規模MIMO / 並列干渉除去法 / 近似的メッセージ伝播法 / 深層学習 / / / / |
| （英） | massive MIMO / parallel interference cancellation / approximate message-passing / deep learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 176, RCS2019-168, pp. 117-122, 2019年8月. | |
| 資料番号 | RCS2019-168 | |
| 発行日 | 2019-08-15 (SAT, RCS) | |
| ISSN | 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) | |
| PDFダウンロード | SAT2019-39 RCS2019-168 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SAT |
| 開催期間 | 2019-08-22 - 2019-08-23 |
| 開催地（和） | 名古屋大学 |
| 開催地（英） | Nagoya University |
| テーマ（和） | 移動衛星通信，放送，誤り訂正，無線通信一般 |
| テーマ（英） | Satellite Communications, Broadcasting, Forward Error Correction, Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2019-08-RCS-SAT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | メッセージ伝播復調法の過去，現在，未来 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Past, Present, and Future of Message-Passing Demodulation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 大規模MIMO / massive MIMO |
| キーワード(2)（和/英） | 並列干渉除去法 / parallel interference cancellation |
| キーワード(3)（和/英） | 近似的メッセージ伝播法 / approximate message-passing |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 啓悟 / Keigo Takeuchi / タケウチ ケイゴ |
| 第1著者 所属（和/英） | 豊橋技術科学大学 (略称： 豊橋技科大) Toyohashi University of Technology (略称： TUT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-08-23 13:40:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | SAT2019-39, RCS2019-168 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.175(SAT), no.176(RCS) |
| ページ範囲 | pp.119-124(SAT), pp.117-122(RCS) |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-08-15 (SAT, RCS) |
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