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| 講演名 | 2021-03-05 09:00 ハイブリッドビームフォーミングを用いたMassive MIMOにおけるマルチクラスター時変動チャネルの適応予測 ○柘植健太・張 裕淵・府川和彦（東工大）・須山 聡・浅井孝浩（NTTドコモ）  RCS2020-252 |
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| 抄録 | （和） | 第5世代移動通信（5G）で導入されるMassive MIMOにおいて，ベースバンド回路とRF回路の数を大幅に削減できる構成として，アナログビームフォーミング（AB）とデジタルビームフォーミング（DB）を組み合わせたハイブリッドビームフォーミング（HB）が検討されている．本報告では，マルチクラスター時変動チャネルモデルに対して，上り回線で適応的に下り回線チャネルを予測する手法を提案する．提案手法では，TDD（Time Division Duplex）マルチユーザMIMO通信を想定し，各ストリームのチャネルインパルス応答に対して空間スムージング法とMUSIC（Multiple Signal Classification）法を適用することで各クラスターの平均到来角を推定する．次に，トレーニング信号を用いて平均到来角とその近傍角のアレイ応答ベクトルの重み係数を線形補間によって推定する手法と，トレーニング信号に加えてデータの判定信号を用いる判定帰還型QR-RLS（QR decomposition-based Recursive Least Squares）の二種類の手法でチャネルを推定する．さらに，二種類の推定結果を最小2乗規範に基づいて適応的に選択し，下り回線のチャネルを線形予測する．計算機シミュレーションにより，提案手法の下り回線の平均ビット誤り率（BER）特性はフルDBから当然劣化するものの，劣化量はかなり抑えられることを明らかにする． |
| （英） | For 5G massive MIMO systems, hybrid beamforming (HB), which is composed of the analog beamforming (AB) and the digital beamforming (DB), has been investigated to reduce the number of baseband and RF circuits. This report proposes a scheme to adaptively predict downlink (DL) channels based on multi-cluster and time-varying channel models. For time division duplex (TDD) multiuser MIMO communications, the proposed scheme firstly applies both spatial smoothing processing and multiple signal classification (MUSIC) to an estimated channel impulse response of each stream, in order to estimate an average angle of arrival (AoA) for each cluster per stream. Next, the uplink (UL) channels are estimated in the following two ways: One is linear interpolation of weight coefficients multiplied by array response vectors corresponding to the estimated average and its neighboring AoAs, where these weight coefficients are estimated by using training signals. The other is QR decomposition-based recursive least squares (QR-RLS), which exploits detected data signals besides the training signals. The DL channels are predicted by linear extrapolation of estimated UL channels that are adaptively selected on the minimum mean square error (MMSE) criterion. Computer simulations demonstrate that the proposed scheme can achieve DL average bit error rate (BER) performances that are little inferior to those of full DB. | |
| キーワード | （和） | 5G / Massive MIMO / ハイブリッドビームフォーミング / チャネル推定 / MUSIC法 / / / |
| （英） | 5G / massive MIMO / hybrid beamforming / channel estimation / MUSIC / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 404, RCS2020-252, pp. 222-227, 2021年3月. | |
| 資料番号 | RCS2020-252 | |
| 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 | RCS2020-252 |
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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） | ハイブリッドビームフォーミングを用いたMassive MIMOにおけるマルチクラスター時変動チャネルの適応予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Adaptive Channel Prediction over Multi-Cluster and Time-Varying Channels for Analog-Digital-Hybrid Massive MIMO Systems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 5G / 5G |
| キーワード(2)（和/英） | Massive MIMO / massive MIMO |
| キーワード(3)（和/英） | ハイブリッドビームフォーミング / hybrid beamforming |
| キーワード(4)（和/英） | チャネル推定 / channel estimation |
| キーワード(5)（和/英） | MUSIC法 / MUSIC |
| 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） | 柘植 健太 / Kenta Tsuge / ツゲ ケンタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 張 裕淵 / Yuyuan Chang / チョウ ユウエン |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 府川 和彦 / Kazuhiko Fukawa / フカワ カズヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 須山 聡 / Satoshi Suyama / スヤマ サトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社NTTドコモ (略称： NTTドコモ) NTT DOCOMO, INC. (略称： NTT DOCOMO) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 浅井 孝浩 / Takahiro Asai / アサイ タカヒロ |
| 第5著者 所属（和/英） | 株式会社NTTドコモ (略称： NTTドコモ) NTT DOCOMO, INC. (略称： NTT DOCOMO) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-05 09:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2020-252 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.404 |
| ページ範囲 | pp.222-227 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-24 (RCS) |
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