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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-05 10:30 大規模NOMA検出のための深層展開技術を利用した信念伝搬法に関する一検討 ○久米龍一・衣斐信介（同志社大）・高橋拓海（阪大）・岩井誠人（同志社大）  RCS2020-255 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，スパース重ね合わせ符号 (SSC: Sparse Superposition Code) を多元接続に適用した非直交多元接続 (NOMA: Non-Orthogonal Multiple Access) とスパース符号多元接続 (SCMA: Sparse Coded Multiple Access) の伝送特性の比較を行う．このとき，検出器としてガウス信念伝搬法 (GaBP: Gaussian Belief Propagation) と GaBP に深層展開技術を適用した学習可能なガウス信念伝搬法 (T-GaBP: Trainable GaBP) を用いて比較し，深層展開の効果を明らかにする．SCMA は符号語にスパースな構造を持ち，そのスパース性によってユーザ間の深刻な干渉を緩和する．SSC はガウス通信路において通信路容量を達成することが保証された誤り訂正符号であり，多元接続に適用した際に SCMA と類似点を持つ構造をとる．T-GaBP では，GaBP の繰り返し収束特性の改善を目的としたパラメータと，大システム近似精度の悪化による外れ値の悪影響を抑制するパラメータを学習可能パラメータとしてチューニングする．それぞれの検出器において，SSC と SCMA のビット誤り率 (BER: Bit Error Rate) 特性を比較する． |
| （英） | This paper compares transmission characteristics of sparse code multiple access (SCMA) and sparse superposition code (SSC)-aided non-orthogonal multiple access (NOMA). Furthermore, the effect of deep unfolding is validated by comparing Gaussian belief propagation (GaBP) and trainable GaBP (T-GaBP), where the internal parameters embedded in GaBP are trained by data-drive tuning, in terms of detection capability. SCMA has a sparse structure in the codewords, and this makes it possible to mitigate severe interference between users even in high-loading scenarios. SSC is one of the powerful error-correcting codes that achieve channel capacity in Gaussian channels, and its sparse structure is similar to SCMA codeword when applied to multiple access. The trainable parameters in T-GaBP works to mitigate the ill-convergence behavior of iterative detection due to the negative effects of outliers caused by poor accuracy of the large-system approximation. For each detector, computer simulations compare bit error rate (BER) performances of SSC and SCMA. | |
| キーワード | （和） | スパース重ね合わせ符号 / 非直交多元接続 / ガウス信念伝搬法 / スパース符号多元接続 / 深層展開 / / / |
| （英） | Sparse superposition code / non-orthogonal multiple access / Gaussian belief propagation / sparse code multiple access / deep unfolding / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 404, RCS2020-255, pp. 240-245, 2021年3月. | |
| 資料番号 | RCS2020-255 | |
| 発行日 | 2021-02-24 (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 | RCS2020-255 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR SRW |
| 開催期間 | 2021-03-03 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2021-03-RCS-SR-SRW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 大規模NOMA検出のための深層展開技術を利用した信念伝搬法に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Trainable Gaussian Belief Propagation Using Deep Unfolding for Large NOMA Detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スパース重ね合わせ符号 / Sparse superposition code |
| キーワード(2)（和/英） | 非直交多元接続 / non-orthogonal multiple access |
| キーワード(3)（和/英） | ガウス信念伝搬法 / Gaussian belief propagation |
| キーワード(4)（和/英） | スパース符号多元接続 / sparse code multiple access |
| キーワード(5)（和/英） | 深層展開 / deep unfolding |
| 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） | 久米 龍一 / Ryuichi Kume / クメ リュウイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 衣斐 信介 / Shinsuke Ibi / イビ シンスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 拓海 / Takumi Takahashi / タカハシ タクミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩井 誠人 / Hisato Iwai / イワイ ヒサト |
| 第4著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-05 10:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2020-255 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.404 |
| ページ範囲 | pp.240-245 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-24 (RCS) |
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