| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-07-17 11:50 ミリ波協調型ITSマルチユーザMassive MIMOにおける機械学習を用いた拡張ヌル空間の最適化 ○佐々木友基（東京理科大）・鈴木健吾・中里 仁（東大）・荒井 甲（電通大）・丸田一輝（東京理科大）  SR2024-28 |
|
| 抄録 | （和） | 本稿では, V2I通信におけるマルチユーザー massive MIMO(MU-mMIMO)伝送方式として, ヌル空間拡張法(NSE）に基づく新たなユーザ間干渉(IUI)抑圧方式を提案する.NSEは端末の移動環境下での干渉を低減し, 複数ユーザ信号の空間多重能力を向上させるため、従来のチャネル予測ベースの手法を上回る性能を発揮する. しかし, 現実環境において車両は様々な速度で移動するため, ヌル形成数の最適化が必要となる. 本稿ではこの最適化に機械学習を応用する.また，学習の入力パラメータとして，車両のセンサ情報を用いる.さらに，提案手法の性能評価にあたり，V2I通信環境に特化したチャネルのフェージングモデルを開発した. このチャネルモデルは交通シミュレータのSUMOを基に，レイトレーシングとクラスタモデルを用いて構築している. 車両のセンサ情報を利用してNSEにおける最適なヌルス形成数を予測するための学習モデルを構築し, V2I向けに開発した環境でのコンピュータシミュレーションにより提案手法の有効性を検証した. |
| （英） | This paper proposes a new inter-user interference (IUI) suppression scheme based on the null space extension (NSE) for multi-user massive MIMO (MU-mMIMO) transmission in V2I communications. NSE outperforms conventional channel prediction-based schemes by reducing interference in a mobility environment and improving the spatial multiplexing capability of multi-user signals. However, since vehicles move at various speeds in realistic environments, optimization of the number of null formations is required. To address this, we apply machine learning to optimize the number of null formations. To evaluate the proposed scheme, a time-varying channel model was developed specifically for the V2I communication environment. The channel model is based on SUMO, a traffic simulator, and is constructed using Raytracing and cluster models. A learning model is developed to predict the optimal number of null-space dimensions in NSE using vehicle sensor information. The effectiveness of the proposed method is verified through computer simulations. |
|
| キーワード | （和） | マルチユーザMIMO / ミリ波 / V2I / ヌル空間拡張 / 機械学習 / Light GBM / / |
| （英） | Multiuser MIMO / mmWave / V2I / Null-space expansion / Machine Learning / Light GBM / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 108, SR2024-28, pp. 24-29, 2024年7月. | |
| 資料番号 | SR2024-28 | |
| 発行日 | 2024-07-10 (SR) | |
| 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 | SR2024-28 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC RCS SeMI NS SR RISING |
| 開催期間 | 2024-07-17 - 2024-07-19 |
| 開催地（和） | かでる2・７（北海道立道民活動センター） |
| 開催地（英） | Hokkaido Citizens Activities Promotion Center |
| テーマ（和） | 高信頼制御通信,無線分散ネットワーク，M2M(Machine-to-Machine)，D2D(Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2024-07-RCC-RCS-SeMI-NS-SR-RISING |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ミリ波協調型ITSマルチユーザMassive MIMOにおける機械学習を用いた拡張ヌル空間の最適化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Data Driven Optimization of Null-Space Expansion for Millimeter-Wave Multiuser Massive MIMO in Cooperative ITS |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチユーザMIMO / Multiuser MIMO |
| キーワード(2)（和/英） | ミリ波 / mmWave |
| キーワード(3)（和/英） | V2I / V2I |
| キーワード(4)（和/英） | ヌル空間拡張 / Null-space expansion |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(6)（和/英） | Light GBM / Light GBM |
| 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） | 佐々木 友基 / Yuki Sasaki / ササキ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Science) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 健吾 / Kengo Suzuki / スズキ ケンゴ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中里 仁 / Jin Nakazato / ナカザト ジン |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) The University of Tokyo (略称： UTokyo) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒井 甲 / Kabuto Arai / アライ カブト |
| 第4著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 丸田 一輝 / Kazuki Maruta / マルタ カズキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 東京理科大学 (略称： 東京理科大) Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Science) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-07-17 11:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2024-28 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.108 |
| ページ範囲 | pp.24-29 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-07-10 (SR) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]