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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-01-18 09:55 自己符号化器を用いた線形分散符号のデータ駆動最適化に関する一検討 ○亀田 新・衣斐信介（同志社大）・高橋拓海（阪大）・岩井誠人（同志社大）  IT2023-31 SIP2023-64 RCS2023-206 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，無線自己符号化器 (WAE: Wireless AutoEncoder) を線形分散符号 (LDC: Linear Dispersion Code) の符号生成規則モデルへ適用することを検討する．LDCは，分散行列により空間領域と時間領域の両方で変調シンボルを可能な限り分散させることで，時空間ダイバーシチ効果による通信信頼性の向上と空間多重効果による伝送速度の高速化を同時に実現する符号化方式である．通常，より高い離散入力連続出力無記憶通信路 (DCMC: Discrete-input Continuous-output Memory-less Channel) 容量を達成する分散行列が乱数を用いて数値探索される．この方式では，分散行列が大規模化するとその探索に膨大な時間を要するという問題がある．その解決策として，本稿では機械学習の一種であるWAEを分散行列生成のためのニューラルネットワークとして構成することで探索の効率化を行う．また，分散行列の生成と同様にWAEを変調シンボルの信号点生成のために導入することで，信号検出精度の向上を図る． |
| （英） | In this paper, we consider the application of wireless autoencoder (WAE) to a model of code generation rules for linear dispersion codes (LDC). LDC is a coding scheme in which the modulation symbols are distributed by a dispersion matrix as much as possible in both the spatial and time domains to achieve high reliability owing to the spatio-temporal diversity effect and high transmission rates owing to the spatial multiplexing effect without compromising signal detection accuracy. Typically, the dispersion matrix is numerically searched using random numbers to obtain a higher discrete-input continuous-output memoryless channel (DCMC) capacity. This method requires a significant amount of time to search for a large dispersion matrix. To solve this problem, this paper proposes to improve search efficiency by configuring WAE, a type of machine learning, as a neural network for generating dispersion matrices. In addition, WAE is introduced for signal constellation generation of modulation symbols as well as dispersion matrix generation to improve signal detection accuracy. | |
| キーワード | （和） | 線形分散符号 / 信号点配置 / 無線自己符号化器 / データ駆動最適化 / / / / |
| （英） | Linear dispersion code / signal constellation / wireless autoencoder / data-driven tuning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 340, RCS2023-206, pp. 7-12, 2024年1月. | |
| 資料番号 | RCS2023-206 | |
| 発行日 | 2024-01-11 (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 | IT2023-31 SIP2023-64 RCS2023-206 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP IT RCS |
| 開催期間 | 2024-01-18 - 2024-01-19 |
| 開催地（和） | 東北大学 青葉記念会館 |
| 開催地（英） | |
| 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 | RCS |
| 会議コード | 2024-01-SIP-IT-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 自己符号化器を用いた線形分散符号のデータ駆動最適化に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Autoencoder-aided Data-Driven Tuning for Linear Dispersion Code |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 線形分散符号 / Linear dispersion code |
| キーワード(2)（和/英） | 信号点配置 / signal constellation |
| キーワード(3)（和/英） | 無線自己符号化器 / wireless autoencoder |
| キーワード(4)（和/英） | データ駆動最適化 / data-driven tuning |
| 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） | 亀田 新 / Arata Kameda / カメダ アラタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 衣斐 信介 / Shinsuke Ibi / イビ シンスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 拓海 / Takumi Takahashi / タカハシ タクミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩井 誠人 / Hisato Iwai / イワイ ヒサト |
| 第4著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-01-18 09:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | IT2023-31, SIP2023-64, RCS2023-206 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.338(IT), no.339(SIP), no.340(RCS) |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-11 (IT, SIP, RCS) |
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