講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-03-04 11:15
全二重無線通信システムにおける怠惰学習による自己干渉キャンセル性能評価 ○趙 欧・廖 偉舜・李 可人・松村 武・児島史秀・原田博司(NICT) RCS2019-337 |
抄録 |
(和) |
既存の無線通信システムにおける周波数利用効率をさらに向上させるために,本研究では,怠惰学習を用いて基地局から送信される自己干渉(SI: self-interference)を抑圧し,セルラーネットワークにおいて帯域内全二重(IBFD: in-band full-duplex)通信を可能にするキャンセルアプローチを提案する.本提案法は,主にデータベース生成のためのオフラインフェーズとデータ送受信を行うためのオンラインフェーズで構成される.オフラインフェーズでは,所望信号なしの状態で0/1デシジョンに入力しようとする値を事前に測定し,自己定義された特徴ベクトルを使用してデータベースを作成する.オンラインフェーズでは,生成されたデータベースから適切な値を特徴ベクトルによって検索し,キャンセルアプローチの値として割り当てる.計算機シミュレーションの結果により,提案法がSIを大きく抑圧でき,IBFD伝送を可能にすることが示された. |
(英) |
To further improve spectral efficiency for current wireless communication systems, we propose a new lazy learning-based cancellation approach to suppress self-interference (SI) sent from a base station itself and enable in-band full-duplex (IBFD) transmissions in cellular networks. Compared to the existing IBFD systems that used the traditional approaches, our proposal consists of two phases: an offline phase for database generation and an online phase for data transmission. In the offline phase, output before 0/1 decision is previously measured without desired signal input and is recorded to a database with self-defined feature vector as label. In the online phase, for the same system architecture with desired signal input, suitable result is searched from the generated database with the help of learning method and the usage of feature vector, then the result is assigned as a value of SI cancellation. Computer simulation results indicated that the proposed cancellation approaches can considerably suppress SI and thus enable the IBFD transmissions in the the considered systems. |
キーワード |
(和) |
全二重 / 怠惰学習 / 機械学習 / 自己干渉キャンセレーション / デジタルキャンセレーション / / / |
(英) |
Full-duplex / Lazy learning / Machine learning / Self-interference cancellation / Digital cancellation / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 448, RCS2019-337, pp. 93-98, 2020年3月. |
資料番号 |
RCS2019-337 |
発行日 |
2020-02-26 (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) |
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RCS2019-337 |