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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-06-25 14:30 Massive MIMOにおけるマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた信号検出に関する研究 ○松村和士・萩原淳一郎・西村寿彦・大鐘武雄・小川恭孝・佐藤孝憲（北大）  RCS2020-38 |
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| 抄録 | （和） | 無線伝送の新技術であるMassive MIMO (大規模MIMO) では，アンテナ本数の上昇に伴い，信号検出処理の計算量増加が課題となる．本稿では計算量を低減するアプローチとして，確率・統計的な方法であるMCMC (マルコフ連鎖モンテカルロ) 法の適用を検討した．MCMC法を用いた手法として既にMGS (Mixed-Gibbs Sampling) 法が提案されているが，本研究では事前分布に混合正規分布を用いたHMC (ハミルトニアンモンテカルロ) 法を採用し，シミュレーションを用いて信号検出特性に関して比較を行った．その結果，チャネル相関が高い場合においては，提案法が有用な特性を示すことがわかった． |
| （英） | MIMO is a new technology for wireless transmission; as the number of antennas increases, the computational complexity of the signal detection process increases. In this paper, we investigate the application of Markov Chain Monte Carlo (MCMC), which is a stochastic method, to reduce the complexity. While the Mixed-Gibbs Sampling (MGS) method has already been proposed as a method using MCMC, this study proposes the use of the Hamiltonian Monte Carlo (HMC) method with a normal mixture prior distribution. We compare the signal detection characteristics through computer simulations. The results show that the proposed method exhibits advantageous properties in the case of high channel correlation. | |
| キーワード | （和） | 信号検出 / Massive MIMO / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / / / / / |
| （英） | Signal Detection / Massive MIMO / Markov Chain Monte Carlo (MCMC) / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 74, RCS2020-38, pp. 91-95, 2020年6月. | |
| 資料番号 | RCS2020-38 | |
| 発行日 | 2020-06-17 (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 | RCS2020-38 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
| 開催期間 | 2020-06-24 - 2020-06-26 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 初めての研究会，リソース制御，スケジューリング，無線通信一般 |
| テーマ（英） | First Presentation in IEICE Technical Committee, Resource Control, Scheduling, Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2020-06-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Massive MIMOにおけるマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた信号検出に関する研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Signal Detection in Massive MIMO Using MCMC |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 信号検出 / Signal Detection |
| キーワード(2)（和/英） | Massive MIMO / Massive MIMO |
| キーワード(3)（和/英） | マルコフ連鎖モンテカルロ法 / Markov Chain Monte Carlo (MCMC) |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 松村 和士 / Kazushi Matsumura / マツムラ カズシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 萩原 淳一郎 / Junichiro Hagiwara / ハギワラ ジュンイチロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西村 寿彦 / Toshihiko Nishimura / ニシムラ トシヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大鐘 武雄 / Takeo Ohgane / オオガネ タケオ |
| 第4著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小川 恭孝 / Yasutaka Ogawa / オガワ ヤスタカ |
| 第5著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 孝憲 / Takanori Sato / サトウ タカノリ |
| 第6著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-06-25 14:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2020-38 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.74 |
| ページ範囲 | pp.91-95 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-06-17 (RCS) |
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