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| 講演名 | 2022-06-16 14:55 学習型AMPを用いたMIMO信号検出におけるモデルパラメータに関する検討 ○三好茉莉・西村寿彦・佐藤孝憲・大鐘武雄・小川恭孝・萩原淳一郎（北大）  RCS2022-50 |
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| 抄録 | （和） | 近似メッセージ伝搬法(AMP)は大規模 MIMO 信号検出に適用可能であり，低演算量ながら高い信号検出 性能が得られることが知られている.しかし，AMP の適用条件，すなわち，大システム極限と観測行列の各要素が独 立同一なガウス分布に従うことが成立しない場合には特性が劣化してしまう.これまでの検討で，観測率と呼ばれる 受信信号数と送信信号数の比に，ある定係数を乗算することで特性劣化が軽減されることがわかった.しかし，その最 適な係数は送受信アンテナ数や SN 比などの条件によって異なる.深層展開を応用した学習型 AMP(Learned AMP) では，その係数を最適化させながら信号検出を行うことが可能で，高い検出性能をもつ.本稿では，学習に用いるモ デルパラメータについて比較検討した.その結果，AMP のアルゴリズムによる忠実なパラメータ設定の場合は，残留 干渉電力の調整がないと動作が不安定であることがわかった. |
| （英） | Approximate message passing (AMP) is applicable to massive MIMO signal detection and achieves a high detection performance with low computational complexity. However, when two conditions required by AMP, i.e., the large system limit and a property that each entry of the channel matrix follows an independent and identically distributed complex Gaussian distribution, are not satisfied, the detection performance is severely degraded. It has been found that the degradation is relaxed by introducing a constant multiplier to the observation rate which is the ratio of the numbers of received to transmitted signals. The optimal value of the multiplier depends on the numbers of transmit and receive antennas, signal-to-noise ratio, and other conditions. Learned AMP (LAMP) , which is based on deep unfolding, can perform signal detection while optimizing the multiplier, and has high detection performance. In this paper, we compare the model parameters used for learning. It is found that modification to residual interference power is needed for proper learning when model parameters based on the strict AMP algorithm are used. | |
| キーワード | （和） | MIMO / 近似メッセージ伝搬法 / 深層学習 / 深層展開 / 空間相関 / / / |
| （英） | MIMO / approximate message passing / deep learning / deep unfolding / spatial correlation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 73, RCS2022-50, pp. 156-161, 2022年6月. | |
| 資料番号 | RCS2022-50 | |
| 発行日 | 2022-06-08 (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 | RCS2022-50 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
| 開催期間 | 2022-06-15 - 2022-06-17 |
| 開催地（和） | 琉球大学 千原キャンパス＋オンライン開催 |
| 開催地（英） | University of the Ryukyus, Senbaru Campus and online |
| テーマ（和） | 初めての研究会，リソース制御，スケジューリング，無線通信一般 |
| テーマ（英） | First Presentation in IEICE Technical Committee, Resource Control, Scheduling, Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2022-06-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 学習型AMPを用いたMIMO信号検出におけるモデルパラメータに関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A study on model parameters for MIMO signal detection using learned AMP |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | MIMO / MIMO |
| キーワード(2)（和/英） | 近似メッセージ伝搬法 / approximate message passing |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | 深層展開 / deep unfolding |
| キーワード(5)（和/英） | 空間相関 / spatial correlation |
| 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） | 三好 茉莉 / Mari Miyoshi / ミヨシ マリ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西村 寿彦 / Toshihiko Nishimura / ニシムラ トシヒコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐藤 孝憲 / Takanori Sato / サトウ タカノリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大鐘 武雄 / Takeo Ohgane / オオガネ タケオ |
| 第4著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小川 恭孝 / Yasutaka Ogawa / オガワ ヤスタカ |
| 第5著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 萩原 淳一郎 / Junichiro Hagiwara / ハギワラ ジュンイチロウ |
| 第6著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-06-16 14:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2022-50 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.73 |
| ページ範囲 | pp.156-161 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-06-08 (RCS) |
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