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| 講演名 | 2020-05-22 09:55 ノード選択BPアルゴリズムを用いたMassive MIMO検出法におけるdamping係数の学習およびその解析 ○橘 順太・大槻知明（慶大）  RCS2020-19 |
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| 抄録 | （和） | Massive MIMO (multiple-input multiple-output) システムにおける，受信信号の分離・検出法として，BP （belief propagartion) 検出が知られている．BP 検出ではメッセージ交換により送信シンボルを推定するが，MIMO 通信路に含まれる多数のループにより BP の収束特性は劣化する．収束特性を改善する方法として，重み係数 (damping 係数) を用いて2つの連続したメッセージを平均化する damped BP が知られている．また，アンテナ配置ごとに damping 係数をオフラインで学習する DNN-dBP(deep neural network-based damped BP) が報告されている．しかし，最適な damping 係数はアンテナ間相関に応じて異なる．そのため，DNN-dBP では学習時と評価時のアンテナ間相関に差がある場合，検出特性が劣化する．アンテナ間相関の影響を低減する手法として，空間相関が低くなるよう更新ノードを選択するノード選択 (NS：Node selection) 法が報告されている．NS 法を適用することによって，BP 検出における選択ノード間の空間相関が低減され，BP の収束特性は改善する．これまでに筆者らは，NS 法適用時に DNN-dBP によって damping 係数を導出し，DNN-dBP における学習時と評価時のアンテナ間相関の差による検出特性劣化を低減できることを示した．本稿では，筆者らの先行研究である，NS 法を適用した DNN-dBP について，BP の収束特性改善による演算量の低減の効果と，学習後の damping 係数の分布について調査する．計算機シミュレーションにより，NS 法を適用した場合の DNN-dBP が，NS 法を適用しない場合の DNN-dBP と比べ低演算量で同等の BER 特性を達成することを示す．また，学習後の damping 係数の分布について調査し，その傾向について述べる． |
| （英） | In a massive MIMO system, belief propagation (BP) detection is known as a method to separate and detect received signals.In BP detection, the transmitted symbols are estimated by message passing.However, the convergence property of BP deteriorates due to multiple loops included in the MIMO channel.As a method to improve the convergence property, the damped BP that averages two successive messages with a damping factor is known.To train the damping factors off-line for each antenna configuration, deep neural network-based damped BP (DNN-dBP) has been reported.The problem with DNN-dBP is that the detection performance deteriorates when there is a difference of the channel correlation between training and test, because the optimal damping factors vary with the channel correlation.As a method to mitigate the effects of the channel correlation, the node selection (NS) method has been reported.In our previous research, we derived the damping factors with the NS method using DNN-dBP.We showed that this method can improve the detection performance deterioration due to the mismatches of the channel correlations between training and test in DNN-dBP.In this report, we investigate the effect of reducing the computational complexity of the DNN-dBP with the NS method by improving the convergence property of BP, and the distribution of the trained damping factors.By computer simulation, it is shown that the DNN-dBP with the NS method can show the same BER performance with low computational complexity as the DNN-dBP without the NS method.We also investigate the distribution of the trained damping factors and evaluate the tendency of that. | |
| キーワード | （和） | Massive MIMO / BP検出 / ニューラルネットワーク / 5G / / / / |
| （英） | Massive MIMO / BP detection / Neural network / 5G / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 29, RCS2020-19, pp. 49-54, 2020年5月. | |
| 資料番号 | RCS2020-19 | |
| 発行日 | 2020-05-14 (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 | RCS2020-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN RCS NV |
| 開催期間 | 2020-05-21 - 2020-05-22 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | アドホック・センサネットワーク・MANET，モバイルネットワーク，M2M・IoT通信制御，無線LAN(Wi-Fi)，IEEE802.15(ZigBee)及び一般 |
| テーマ（英） | Ad-Hoc/Sensor Networks/MANET, Mobile Networks, M2M/IoT Communications, Wi-Fi, IEEE802.15(ZigBee) and others |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2020-05-IN-RCS-NV |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ノード選択BPアルゴリズムを用いたMassive MIMO検出法におけるdamping係数の学習およびその解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning and Analysis of Damping Factor in Massive MIMO Detection using BP Algorithm with Node Selection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Massive MIMO / Massive MIMO |
| キーワード(2)（和/英） | BP検出 / BP detection |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(4)（和/英） | 5G / 5G |
| 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） | 橘 順太 / Junta Tachibana / タチバナ ジュンタ |
| 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/ヨミ） | 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki / オオツキ トモアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-05-22 09:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2020-19 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.29 |
| ページ範囲 | pp.49-54 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-05-14 (RCS) |
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