講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-06-25 14:55
ガウス確率伝搬法におけるLLRの挙動に関する検討 ○安藤ダニエル明・西村寿彦・大鐘武雄・小川恭孝・萩原淳一郎・佐藤孝憲(北大) RCS2020-39 |
抄録 |
(和) |
すべてのものがインターネットに繋がる Internet of Things (IoT) 時代の幕開きを迎えている. IoTデバイス・サービスの使用をさらに拡大するべく, 超多数接続を実現し得る大規模MIMO (massive MIMO) は今後さらに発展すると期待される. しかし, 送信信号数の増加は信号検出の演算量をも急激に増加させてしまう. ガウス確率伝搬法はその問題を解決する1つの手法である. 2部グラフであるファクターグラフ上のガウス確率伝搬法は, そのグラフのノード間で確からしさのメッセージの反復的な交換によって送信信号を推測する手法である. 本検討では, その確からしさのメッセージの挙動を調査した. その結果, 観測ノードからのメッセージの極性が40%程度誤っていても, 送信信号を正しく検出できることがわかった. この結果は, 今後, ガウス確率伝搬法の処理低減などに応用できる可能性がある. |
(英) |
We have entered the era of the Internet of Things (IoT), where everything can now be connected to the internet. In order to expand even more the use of IoT devices and services, massive MIMO, which achieves massive multiple access, will attract much more attention. However, simultaneous transmission from a large number of IoT devices increases the complexity of signal detection significantly. As a means of solving this issue, the Gaussian belief propagation algorithm has been proposed. The Gaussian belief propagation described on a bipartite factor graph is an algorithm to detect individual transmitted signals based on message passing. In this study, we investigated the behavior of messages in the factor graph. As a result, we have found that error-free detection is achieved even though nearly 40% of the polarity of messages are incorrect. This property may be applied to decrease the complexity of Gaussian belief propagation in the future. |
キーワード |
(和) |
大規模MIMO / 信号検出 / ガウス確率伝搬法 / / / / / |
(英) |
Massive MIMO / Signal Detection / Gaussian Belief Propagation / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 74, RCS2020-39, pp. 97-102, 2020年6月. |
資料番号 |
RCS2020-39 |
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) |
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RCS2020-39 |
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