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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-06-16 14:30 確率的MIMO信号検出における探索手法による性能・計算量の比較 ○阿隅大輝・春日由紀子・松村和士・萩原淳一郎・西村寿彦・佐藤孝憲・小川恭孝・大鐘武雄（北大）  RCS2022-49 |
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| 抄録 | （和） | 大規模 MIMO における信号検出では，アンテナ数の増加につれて計算量が増大する課題が存在する.この問題に対し，検出性能を極力維持しつつ計算量を低減するアプローチとして，筆者らはこれまでに確率・統計的な問題設定において，事前分布に混合正規分布を適用する方法を複数提案してきた.本研究ではこの枠組みにおいて，最適化手法にハミルトニアンモンテカルロ法・変分ベイズ法・L-BFGS 法を適用する際の計算量と検出特性の比較検討を行った.その結果，各手法のアルゴリズムにおける初期値変更の仕組みや対数事後確率密度の勾配情報の扱われ方に起因して，検出特性が異なることが わかった. |
| （英） | In large-scale MIMO signal detection, the computational complexity increases as the number of antennas increases. We have proposed several approaches to reduce computational complexity while maintaining detection performance as much as possible by applying a mixed normal distribution to the prior distribution in a stochastic problem setting to solve this problem. This study compares the computational complexity and detection performance of the Hamiltonian Monte Carlo method, variational Bayesian method, and L-BFGS method in this framework. The results show that the detection performance of each method differs due to the mechanism of initial value change and the handling of the gradient information for the log-posterior probability density in the algorithm. | |
| キーワード | （和） | MIMO / 信号検出 / ハミルトニアンモンテカルロ法 / 変分ベイズ法 / L-BFGS 法 / / / |
| （英） | MIMO / Signal detection / Hamiltonian Monte Carlo / Variational Bayesian method / L-BFGS / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 73, RCS2022-49, pp. 150-155, 2022年6月. | |
| 資料番号 | RCS2022-49 | |
| 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 | RCS2022-49 |
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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） | 確率的MIMO信号検出における探索手法による性能・計算量の比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison of Performance and Complexity for different Search Methods in Stochastic MIMO Signal Detection |
| 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） | 信号検出 / Signal detection |
| キーワード(3)（和/英） | ハミルトニアンモンテカルロ法 / Hamiltonian Monte Carlo |
| キーワード(4)（和/英） | 変分ベイズ法 / Variational Bayesian method |
| キーワード(5)（和/英） | L-BFGS 法 / L-BFGS |
| 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） | 阿隅 大輝 / Hiroki Asumi / アスミ ヒロキ |
| 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） | 春日 由紀子 / Yukiko Kasuga / カスガ ユキコ |
| 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） | 松村 和士 / Kazushi Matsumura / マツムラ カズシ |
| 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） | 萩原 淳一郎 / Junichiro Hagiwara / ハギワラ ジュンイチロウ |
| 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） | 西村 寿彦 / Toshihiko Nishimura / ニシムラ トシヒコ |
| 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） | 佐藤 孝憲 / Takanori Sato / サトウ タカノリ |
| 第6著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小川 恭孝 / Yasutaka Ogawa / オガワ ヤスタカ |
| 第7著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大鐘 武雄 / Takeo Ohgane / オオガネ タケオ |
| 第8著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-06-16 14:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2022-49 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.73 |
| ページ範囲 | pp.150-155 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-06-08 (RCS) |
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