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講演抄録/キーワード
講演名 2022-08-26 11:40
機械学習に基づく送信電力及び送信ビームフォーミング制御によるセル間干渉制御
玉田直人張 裕淵府川和彦東工大RCS2022-118
抄録 (和) 移動通信においては,アクセス可能なユーザ数を増やしシステム容量を向上させるために,同一周波数帯を再利用する小セルを高密度で配置することが検討されている.
しかしながら,隣接セルと重なるセル境界ではセル間干渉(ICI)が発生するため,システム容量の増加分が損なわれる可能性がある.
この問題の対処法としてICI制御(ICIC)が有効であり,ICICの一つとして基地局(BS)側で送信電力制御及び送信ビームフォーミング(BF)制御することが検討されている.
このICICは非凸最適化問題であり,全探索手法(ES)や近似反復手法の適用が検討されてきた.
しかしながら,BS数やアンテナ数が増えると計算量が膨大となるため,計算量削減手法として機械学習を用いた手法が提案されている.
本報告では更なる改善を目指し,教師なし学習による畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の送信電力制御及び送信BF制御を提案する.
MIMO伝送路で計算機シミュレーションを行い,提案手法が実行時間を大幅に削減しつつ,システム容量を大幅に改善できることを明らかにする. 
(英) In mobile communications, densely deployed small cell systems using the same frequency band are expected to increase the number of accessible users and to improve the system capacity.
However, the gain in the system capacity can be damaged by inter-cell interference (ICI) within overlapping areas close to cell boundaries.
Inter-cell interference coordination (ICIC) is one of the promising techniques to solve this problem.
As one of ICIC schemes, joint control of transmit power and transmit beamforming (BF) by the base station (BS) has been investigated.
Since this ICIC can be considered a non-convex optimization problem, the exhaustive search (ES) method and approximate iterative methods have been applied.
However, as the number of BSs and antennas increases, the computational complexity of the two approaches grows exponentially.
Thus, machine learning based schemes have been proposed to reduce the computational complexity.
In order to improve such schemes furthermore, this report proposes an unsupervised learning-based convolutional neural network (CNN) for the joint control of transmit power and transmit BF.
Computer simulations for MIMO channels show that the proposed method can significantly improve the system capacity while reducing the execution time drastically.
キーワード (和) MIMO / セル間干渉制御 / 送信電力制御 / 送信ビームフォーミング制御 / 畳み込みニューラルネットワーク / 教師なし学習 / /  
(英) MIMO / inter-cell interference coordination / transmit power control / transmit beamforming control / convolutional neural network / unsupervised learning / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 164, RCS2022-118, pp. 120-125, 2022年8月.
資料番号 RCS2022-118 
発行日 2022-08-18 (RCS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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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 RCS2022-118

研究会情報
研究会 SAT RCS  
開催期間 2022-08-25 - 2022-08-26 
開催地(和) 函館市亀田交流プラザ 
開催地(英)  
テーマ(和) 移動衛星通信,放送,誤り訂正,無線通信一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 RCS 
会議コード 2022-08-SAT-RCS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 機械学習に基づく送信電力及び送信ビームフォーミング制御によるセル間干渉制御 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Inter-cell Interference Control by Joint Transmit Power and Transmit Beamforming Control based on Machine Learning 
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) セル間干渉制御 / inter-cell interference coordination  
キーワード(3)(和/英) 送信電力制御 / transmit power control  
キーワード(4)(和/英) 送信ビームフォーミング制御 / transmit beamforming control  
キーワード(5)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network  
キーワード(6)(和/英) 教師なし学習 / unsupervised learning  
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) 玉田 直人 / Naoto Tamada / タマダ ナオト
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 張 裕淵 / Yuyuan Chang / チョウ ユウエン
第2著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 府川 和彦 / Kazuhiko Fukawa / フカワ カズヒコ
第3著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-08-26 11:40:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 RCS 
資料番号 RCS2022-118 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.164 
ページ範囲 pp.120-125 
ページ数
発行日 2022-08-18 (RCS) 


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