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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-07-14 14:00 SVD-MIMOにおける機械学習によるウェイト行列劣化補償のFPGA実装 ○牧野仁宣・中川孝之（NHK）  RCS2023-99 |
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| 抄録 | （和） | ロードレースなどの放送番組の移動中継に用いられる無線伝送装置の次世代機の研究開発として，singular value decomposition-multiple-input multiple-output方式の検討・評価を進めている．実装上，フィードバック量を削減するためには送信ウェイト行列の量子化を行う必要があり，伝送性能の劣化につながっていた．このため，機械学習により量子化劣化を補償する方式を提案し，伝送性能が改善することを計算機シミュレーションにより確認した．しかし，実機を使った性能評価は実施していなかったため，その実現性について検討を進めている．特に，補償演算には乗算回数が多く，送信ウェイト行列を受信してから次のフレームに適用するまでに補償することが課題になると見込んでいた．そこで本稿では補償演算の一部を出力要素間で共通化する演算量削減手法を提案する．また，従来手法と併せてfield programmable gate array (FPGA)に実装する際の回路規模や処理時間について考察する．さらに提案手法をFPGAボードに実装し，計算機シミュレーションにより，補償も計算機の場合と同等の伝送性能であることを示す． |
| （英） | This paper proposes a computation reduction method of machine learning-based compensation of transmission (Tx) weight matrix for singular value decomposition-multiple-input multiple-output to implement it on the field programmable gate array (FPGA) board. In addition, this paper shows the implementation scale and processing time, and evaluates the transmission performance by connecting the FPGA board to a computer for simulation. Though the Tx weight matrix is an important information, the matrix is deteriorated by a lot of factors for the actual transmission. Therefore, we previously proposed machine learning-based compensation of the matrix and confirmed the improvement. Since we have not considered its feasibility, this paper evaluates the realization validity. | |
| キーワード | （和） | SVD-MIMO / SVR / 機械学習 / FPGA / 量子化 / / / |
| （英） | SVD-MIMO / SVR / machine learning / FPGA / quantization / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 108, RCS2023-99, pp. 103-108, 2023年7月. | |
| 資料番号 | RCS2023-99 | |
| 発行日 | 2023-07-05 (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 | RCS2023-99 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI RCS RCC NS SR |
| 開催期間 | 2023-07-12 - 2023-07-14 |
| 開催地（和） | 大阪大学中之島センター+オンライン開催 |
| 開催地（英） | Osaka University Nakanoshima Center + Online |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，M2M(Machine-to-Machine)，D2D(Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | Distributed Wireless Network, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2023-07-SeMI-RCS-RCC-NS-SR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | SVD-MIMOにおける機械学習によるウェイト行列劣化補償のFPGA実装 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | FPGA implementation of ML-compensation for SVD-MIMO weight matrices |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | SVD-MIMO / SVD-MIMO |
| キーワード(2)（和/英） | SVR / SVR |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | FPGA / FPGA |
| キーワード(5)（和/英） | 量子化 / quantization |
| 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） | 牧野 仁宣 / Kiminobu Makino / マキノ キミノブ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本放送協会 (略称： NHK) Japan Broadcasting Corporation (略称： NHK) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中川 孝之 / Takayuki Nakagawa / ナカガワ タカユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本放送協会 (略称： NHK) Japan Broadcasting Corporation (略称： NHK) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-07-14 14:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2023-99 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.108 |
| ページ範囲 | pp.103-108 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-07-05 (RCS) |
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