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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-02 10:50 CDLチャネルにおけるオートエンコーダを用いたパイロット配置設計 ○山田雄太・大槻知明（慶大）  RCS2021-253 |
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| 抄録 | （和） | パイロット信号に基づく通信路推定では，パイロット信号数を増やすと，通信路推定精度は改善するが，データ伝送効率は低下する．それゆえ，少ないパイロット信号数で高い通信路推定精度を達成するために，リソースグリッド内でのパイロット配置が研究されている．パイロット配置設計に関する従来法では，離散的な特徴量選択が可能なオートエンコーダを用い，Vehicular-A 通信路に適したパイロット配置を設計している．しかし，他の通信路モデルに適したパイロット配置は報告されていない．また，この手法で導出されたパイロット配置の一様配置に対する優位性も不明である．本稿では，オートエンコーダに基づくパイロット配置設計法により， 5G 規格で規定されている CDL 通信路に適したパイロット配置を導出し，一様配置と比べ通信路推定精度を改善できることを示す．また，異なる 3 つの UE の速度で NLOS 環境をモデル化した CDL-A 通信路と LOS 環境をモデル化した CDL-D 通信路に対して，パイロット配置を導出し，LOS パスの有無や UE の速度によるパイロット配置とチャネル推定精度を評価する． |
| （英） | In the pilot-based channel estimations, a large number of pilot signals enable an improvement in the channel estimation accuracy but force a decrease in the data transmission efficiency. Therefore, the pilot pattern design schemes on the resource grid have been researched to achieve high channel estimation accuracy with a small number of pilot signals. In the conventional scheme for pilot pattern design, the autoencoder which enables discrete feature selection is utilized to design pilot patterns for Vehicular-A channels. However, the pilot pattern for other channels is not reported, and it is not clear this scheme has good performance compared to uniform pilot patterns. In this report, we derive the pilot pattern for CDL (Clustered Delay Line) channels specified in the 5G (5th Generation Mobile Communication System) standard using the autoencoder-based pilot pattern design scheme. Through computer simulation, we show that the autoencoder-based pilot patterns improve the channel estimation accuracy compared to the uniform pilot pattern. We also derive the pilot patterns for CDL-A and CDL-D, which model respectively NLOS (Non-Line-of-Sight) and LOS (Line-of-Sight) environments, with different three speeds of UE (User Equipment), and we evaluate the pilot pattern and channel estimation accuracy based on the existence of LOS paths and the speed of UE. | |
| キーワード | （和） | 通信路推定 / 深層学習 / 特徴量選択 / / / / / |
| （英） | Channel Estimation / Deep Learning / Feature Selection / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 391, RCS2021-253, pp. 13-18, 2022年3月. | |
| 資料番号 | RCS2021-253 | |
| 発行日 | 2022-02-23 (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 | RCS2021-253 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR SRW |
| 開催期間 | 2022-03-02 - 2022-03-04 |
| 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 | 2022-03-RCS-SR-SRW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CDLチャネルにおけるオートエンコーダを用いたパイロット配置設計 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Pilot Pattern Design Method using Autoencoder for CDL Channels |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 通信路推定 / Channel Estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 特徴量選択 / Feature Selection |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 山田 雄太 / Yuta Yamada / ヤマダ ユウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki / オオツキ トモアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-02 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2021-253 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.391 |
| ページ範囲 | pp.13-18 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-23 (RCS) |
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