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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-21 10:55 有相関大規模MIMOのための深層展開を利用した双線形推論に基づくベイジアン受信機設計に関する一検討 ○玉置凌太・伊藤賢太・高橋拓海（阪大）・衣斐信介（同志社大）・三瓶政一（阪大）  IT2021-65 SIP2021-73 RCS2021-233 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，有相関大規模マルチユーザMIMO (Multi-Input Multi-Output) における通信路とデータの繰り返し同時推定 (JCDE: Joint Channel and Data Estimation) を実現するため，深層展開 (DU: Deep Unfolding) を利用した双線形近似メッセージ伝搬法 (BiGAMP: Bilinear Generalized Approximate Message Passing) の学習最適化を検討する．BiGAMPは逆行列演算を必要としない低処理量なJCDEであるが，平均ゼロの独立同分布に従う大規模な観測を前提に設計されているため，フェージング空間相関下においては自己フィードバックの影響をキャンセルするOnsarger修正項が適切に作用しなくなり，繰り返し収束特性が著しく劣化するという問題がある．そこで本稿では，BiGAMPの繰り返し構造に学習可能パラメータを埋め込み，深層展開 (DU: Deep Unfolding) 技術を用いてデータ駆動型チューニングを施すことでその不整合を克服し，有相関フェージング環境下においても動作可能な低処理量JCDEを提案する．計算機シミュレーションにより従来法と比較して大幅な特性改善が可能となることを確認する． |
| （英） | This paper proposes a joint channel and data estimation (JCDE) scheme via deep unfolding (DU)-aided bilinear generalized approximate message passing (BiGAMP) for large multi-user multi-input multi-output (MU-MIMO) systems. BiGAMP is one of the promising JCDE schemes to achieve highly accurate multi-user detection (MUD) with low computational cost, which separates high dimensional signals based on matched filters (MFs). However, it is designed based on the large systems assuming independent and identically distributed (i.i.d.) observations with mean zero; therefore, the estimation capability is severely degraded in the presence of spatial fading correlation. To tackle this issue, we design a novel trainable BiGAMP (T-BiGAMP) that incorporates trainable internal parameters into the iterative process of the JCDE based on BiGAMP. By optimizing the parameters via textit{data-driven} tuning techniques, the JCDE algorithm based on T-BiGAMP achieves high estimation performance even in practical MIMO configurations that differ from the ideal operating conditions. Computer simulations demonstrate the validity of our proposed method in terms of bit error rate (BER) performance. | |
| キーワード | （和） | 有相関大規模MIMO検出 / 深層展開 / BiGAMP / データ駆動型チューニング / / / / |
| （英） | Correlated large MIMO detection / deep unfolding / BiGAMP / data-drive tuning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 329, RCS2021-233, pp. 207-212, 2022年1月. | |
| 資料番号 | RCS2021-233 | |
| 発行日 | 2022-01-13 (IT, SIP, 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 | IT2021-65 SIP2021-73 RCS2021-233 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SIP IT |
| 開催期間 | 2022-01-20 - 2022-01-21 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 無線通信のための信号処理，学習，数理，情報理論および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2022-01-RCS-SIP-IT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 有相関大規模MIMOのための深層展開を利用した双線形推論に基づくベイジアン受信機設計に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Bayesian Receiver Design via Deep Unfolding-Aided Bilinear Inference for Correlated Large MIMO |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 有相関大規模MIMO検出 / Correlated large MIMO detection |
| キーワード(2)（和/英） | 深層展開 / deep unfolding |
| キーワード(3)（和/英） | BiGAMP / BiGAMP |
| キーワード(4)（和/英） | データ駆動型チューニング / data-drive tuning |
| 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） | 玉置 凌太 / Ryota Tamaki / タマキ リョウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 賢太 / Kenta Ito / イトウ ケンタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka 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） | 衣斐 信介 / Shinsuke Ibi / イビ シンスケ |
| 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.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三瓶 政一 / Seiichi Sampei / サンペイ セイイチ |
| 第5著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-21 10:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | IT2021-65, SIP2021-73, RCS2021-233 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.327(IT), no.328(SIP), no.329(RCS) |
| ページ範囲 | pp.207-212 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-01-13 (IT, SIP, RCS) |
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