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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-11-26 17:20 ［ポスター講演］ユーザ位置情報に基づく深層学習を用いたSCMA/OFDMA方式選択に関する検討 ○熊谷雄太・権田尚哉・新保薫子・菅沼碩文・前原文明（早大）  SRW2020-33 |
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| 抄録 | （和） | 第5世代移動通信システム (5G) の利用シナリオの1つであるmMTC (massive Machine Type Communication) では，多数の端末が同時接続することが想定され，符号領域で非直交多元接続を行うSCMA (Sparse Code Multiple Access) の適用が有望視されている．SCMAの特徴として，高CNR帯では，高い容量拡大を達成できるものの，低CNR帯においては，各ユーザの信号分離が困難となることから，OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) よりも容量が小さくなる問題がある．我々は，SCMAのこのような容量低下の問題に着目して，SCMAとOFDMAの同時利用の有効性を明らかにしてきた．本稿では，SCMA，OFDMA及び両者の同時利用といったアプローチの中からユーザ位置情報に基づく深層学習により，システムスループットが最良となるアプローチを選択する方式を提案する．また，提案方式の有効性を，SCMAのみ，OFDMAのみ及び両者を同時利用する場合を比較対象にとって，システムスループットの観点から計算機シミュレーションにより評価する． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | SCMA / OFDMA / ユーザ位置情報 / 深層学習 / システムスループット / / / |
| （英） | SCMA / OFDMA / user position information / deep learning / system throughput / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 260, SRW2020-33, pp. 40-41, 2020年11月. | |
| 資料番号 | SRW2020-33 | |
| 発行日 | 2020-11-19 (SRW) | |
| 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 | SRW2020-33 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW SeMI CNR |
| 開催期間 | 2020-11-26 - 2020-11-27 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | IoTワークショップ |
| テーマ（英） | IoT Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SRW |
| 会議コード | 2020-11-SRW-SeMI-CNR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ユーザ位置情報に基づく深層学習を用いたSCMA/OFDMA方式選択に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on SCMA/OFDMA System Selection Employing Deep Learning Based on User Position Information |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | SCMA / SCMA |
| キーワード(2)（和/英） | OFDMA / OFDMA |
| キーワード(3)（和/英） | ユーザ位置情報 / user position information |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | システムスループット / system throughput |
| 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） | 熊谷 雄太 / Yuta Kumagai / クマガイ ユウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 権田 尚哉 / Naoya Gonda / ゴンダ ナオヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新保 薫子 / Yukiko Shimbo / シンボ ユキコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菅沼 碩文 / Hirofumi Suganuma / スガヌマ ヒロフミ |
| 第4著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 前原 文明 / Fumiaki Maehara / マエハラ フミアキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-11-26 17:20:00 |
| 発表時間 | 70分 |
| 申込先研究会 | SRW |
| 資料番号 | SRW2020-33 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.260 |
| ページ範囲 | pp.40-41 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2020-11-19 (SRW) |
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