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| 講演名 | 2022-04-22 11:20 ガウス信念伝搬法に基づくパラメトリック双線形推論に関する一検討 ○伊藤賢太・高橋拓海・五十嵐浩司（阪大）・衣斐信介（同志社大）・三瓶政一（阪大）  RCS2022-8 |
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| 抄録 | （和） | パラメトリック双線形推論は，観測された多次元信号から対称な線形回帰構造を有する二種類の未知変数(パラメータ) を推定するものであり，無線物理層の信号処理をはじめ幅広い分野へ適用が期待されている．この問題を低処理量で解くためのMPA (Message Passing Algorithm) として，SPA (Sum-Product Algorithm) からGAMP (Generalized Approximate Message Passing) に基づいて導出されたPBiGAMP (Parametric Bilinear GAMP) が提案されている．しかし，そのメッセージ更新規則の導出には大システム極限近似が多用されている他，近似箇所によって精度が適切に揃えられておらず，数理的な整合性が十全に保たれているとは言い難い．事実，適応制振処理を多段に導入して収束速度を十分に調整しなければ，かなり大規模なシステムであっても高精度な推定ができない．そこで本稿では，SPA からガウス信念伝搬法(GaBP: Gaussian Belief Propagation) に基づいてパラメトリック双線形推論問題を解くPBiGaBP (Parametric Bilinear GaBP) を提案する．提案法はPBiGAMP と比較して大システム極限近似への依存性が低く，導出過程においてもベイズ推論の枠組みにおいて更新規則の整合性を保つ．最後に，未知変数の分布がそれぞれ異なる2 種類の性能評価モデルを用い，離散変数の推定精度をSER (Symbol Error Rate)，連続変数の推定精度をNMSE (Normalized Mean Square Error) の観点からシミュレーションにより評価し，本提案法の有効性を確認する． |
| （英） | Parametric bilinear inference estimates two unknown varables (i.e., parameters) with a symmetric linear regression structure from a multi-dimensional observation, and is expected to be applied to a wide range of fields of engineering, science, and finance. To solve this inference problem with low computational cost, parametric bilinear generalized approximate message passing (PBiGAMP), which is derived from sum-product algorithm (SPA) using the GAMP framework, has been proposed. However, the derivation relies heavily on the large-system limit assumption and the message update rule that forcibly extend the GAMP approach is not mathematically consistent, making it difficult to estimate with high accuracy even for sufficiently large systems. To circumvent this issue, we propose a novel parametric bilinear inference algorithm via Gaussian belief propagation (GaBP), which can be derived from SPA with fewer approximations while maintaining the consistency of the Bayesian update rule. The efficacy of the proposed method over the PBiGAMP is confirmed via computer simulations in terms of the normalized mean square error (NSE) performance and the symbol error rate (SER) performance. | |
| キーワード | （和） | パラメトリック双線形推論 / ガウス信念伝搬法 / 一般化近似メッセージ伝搬法 / / / / / |
| （英） | Parametric bilinear inference / Gaussian belief propagation / generalized approximate message passing / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 6, RCS2022-8, pp. 35-40, 2022年4月. | |
| 資料番号 | RCS2022-8 | |
| 発行日 | 2022-04-14 (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 | RCS2022-8 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
| 開催期間 | 2022-04-21 - 2022-04-22 |
| 開催地（和） | 大阪大学＋オンライン開催 |
| 開催地（英） | Osaka University, and online |
| テーマ（和） | 鉄道，車車間・路車間通信，無線アクセス技術，一般 |
| テーマ（英） | Railroad Communications, Inter-Vehicle Communications, Road to Vehicle Communications, Radio Access Technologies, Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2022-04-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ガウス信念伝搬法に基づくパラメトリック双線形推論に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Parametric Bilinear Inference via Gaussian Belief Propagation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | パラメトリック双線形推論 / Parametric bilinear inference |
| キーワード(2)（和/英） | ガウス信念伝搬法 / Gaussian belief propagation |
| キーワード(3)（和/英） | 一般化近似メッセージ伝搬法 / generalized approximate message passing |
| 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） | 伊藤 賢太 / Kenta Ito / イトウ ケンタ |
| 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） | 高橋 拓海 / Takumi Takahashi / タカハシ タクミ |
| 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） | 五十嵐 浩司 / Koji Igarashi / イガラシ コウジ |
| 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 | 2022-04-22 11:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2022-8 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.6 |
| ページ範囲 | pp.35-40 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-04-14 (RCS) |
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