講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-03-04 10:20
[奨励講演]深層学習による複数の通信環境情報の推定可能性に関する検討 ○小島 駿(宇都宮大)・丸田一輝(東工大)・Yi Feng(Aptiv)・横田隆史・大津金光(宇都宮大)・安 昌俊(千葉大)・Vahid Tarokh(デューク大) RCS2021-285 |
抄録 |
(和) |
次世代移動体無線通信システムでは, 高速・大容量・低遅延通信の実現のための適応変調符号化等の適切な制御を実行するために, 通信環境情報を正確かつ高速に取得することが必要不可欠である. 適応変調符号化適用時にその性能に大きな影響を与える通信環境パラメータとして, SNRやドップラーシフト, Kファクタが挙げられる. 従来では, これらの情報の推定には莫大な計算量がかかることに加え, 参照信号が必要な点や大規模な信号サンプリングが不可欠であることから, 高速・大容量・低遅延通信を目指した適応変調符号化への導入は困難であった. そこで本稿では, 受信信号のスペクトログラム画像から畳み込みニューラルネットワークを用いることで, 参照信号を用いずにパケット単位でこれらの複数の通信環境パラメータを推定する手法を提案する. シミュレーション結果より, 提案法を用いることによるSNR, ドップラーシフト, Kファクタそれぞれ単独で推定した場合の推定精度と, この3つのパラメータを同時に推定した場合における推定精度の観点からその有効性を明らかにする. |
(英) |
In the next generation mobile radio communication systems, it is essential to obtain the communication environment information accurately and quickly in order to implement appropriate control such as adaptive modulation and coding for realizing high-speed, high-capacity and low-delay communication. SNR, Doppler shift, and K-factor are some of the communication environment parameters that have a significant impact on the performance of adaptive modulation and coding. In the past, it has been difficult to introduce these parameters into adaptive modulation and coding for high-speed and large-capacity communications because the estimation of these parameters requires a huge amount of computation, a reference signal, and large-scale signal sampling. In this paper, we propose a method for estimating these multiple communication environment parameters on a per-packet basis without using reference signals by using convolutional neural networks from spectrogram images of the received signal. From the simulation results, we clarify the effectiveness of the proposed method in terms of the estimation accuracy of SNR, Doppler shift, and K-factor when they are estimated independently and the estimation accuracy when these three parameters are estimated simultaneously. |
キーワード |
(和) |
スペクトログラム / CNN / SNR推定 / ドップラーシフト推定 / Kファクタ推定 / / / |
(英) |
Spectrogram / CNN / SNR estimation / Doppler shift estimation / K-factor estimation / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 391, RCS2021-285, pp. 164-169, 2022年3月. |
資料番号 |
RCS2021-285 |
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) |
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RCS2021-285 |
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