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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-01-24 15:55 分散型MIMO信号検出における深層展開に基づく学習型重み付け法 ○熊谷雅也・中井彩乃・和田山 正（名工大）  IT2022-49 SIP2022-100 RCS2022-228 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，上り回線MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信路における信号検出法として，深層展開を適用した分散型MIMO信号検出を検討する．分散型MIMO信号検出は，複数のアンテナを持つサブ処理装置が中央処理装置と互いに通信を行いながら反復アルゴリズムを実行し信号検出を行う手法である．サブ処理装置がそれぞれ離れた場所に配置される場合，地形的要因や送受信間の距離に応じた電波減衰により，各サブ処理装置の雑音状況がそれぞれ異なる．この環境に対応可能な信号検出法としてWSP (Weighting SoftProject) 法を提案する．提案法はそれぞれのサブ処理装置の雑音状況を考慮する重みパラメータを導入し，推定ベクトルの重み付き平均を中央処理装置を通して各サブ処理装置と共有する．また，WSP法に対して学習可能パラメータを埋め込み，深層学習で用いられている誤差逆伝播法や確率的勾配降下法を使いパラメータを最適化する手法である深層展開を適用したLWSP (Learned Weighting SoftProject) 法を提案し，信号検出性能のさらなる向上を目指す．計算機実験においては既存法との検出性能の比較を行い，計算機実験の結果，各サブ処理装置の雑音状況が異なるときに提案法が既存法と比べて高い信号検出性能を発揮することが確認された．また，深層展開によってパラメータを最適化することでさらなる性能向上が得られることが明らかとなった． |
| （英） | This paper proposes distributed uplink MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) signal detection algorithms based on DU (deep unfolding) . In the distributed system, multiple distributed SPUs (sub processing units) having multiple antennas execute an iterative signal processing process to detect transmitted signals in cooperation with a CPU (central processing unit). SPUs are in different noise environments depending on the places they are located. We introduce weighting parameters for each SPU into the proposed method in order to improve performance under those environments. In addition, we apply DU to the weights to obtain further improvement of the performance. DU is a method for optimizing parameters involved in an iterative algorithm by using commonly used techniques in deep learning such as backpropagation and stochastic gradient descent. We show experimental results of the performance comparison of the proposed method with conventional methods. The results indicate that the proposed method with the weighting parameters learned by DU improve the detection performance in the different noise environments. | |
| キーワード | （和） | MIMO通信路 / 信号処理 / 分散処理 / 深層展開 / / / / |
| （英） | MIMO channel / signal detection / distributed processing / deep unfolding / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 356, SIP2022-100, pp. 114-119, 2023年1月. | |
| 資料番号 | SIP2022-100 | |
| 発行日 | 2023-01-17 (IT, SIP, 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 | IT2022-49 SIP2022-100 RCS2022-228 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IT RCS SIP |
| 開催期間 | 2023-01-24 - 2023-01-25 |
| 開催地（和） | 前橋テルサ |
| 開催地（英） | Maebashi Terrsa |
| テーマ（和） | 無線通信のための信号処理，学習，数理，情報理論および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2023-01-IT-RCS-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 分散型MIMO信号検出における深層展開に基づく学習型重み付け法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Deep Unfolding-based Weighting in Distributed MIMO Detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | MIMO通信路 / MIMO channel |
| キーワード(2)（和/英） | 信号処理 / signal detection |
| キーワード(3)（和/英） | 分散処理 / distributed processing |
| キーワード(4)（和/英） | 深層展開 / deep unfolding |
| 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） | 熊谷 雅也 / Masaya Kumagai / クマガイ マサヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中井 彩乃 / Ayano Nakai-Kasai / ナカイ アヤノ |
| 第2著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 和田山 正 / Tadashi Wadayama / ワダヤマ タダシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学 (略称： 名工大) Nagoya Institute of Technology (略称： NITech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-01-24 15:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | IT2022-49, SIP2022-100, RCS2022-228 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.355(IT), no.356(SIP), no.357(RCS) |
| ページ範囲 | pp.114-119 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-01-17 (IT, SIP, RCS) |
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