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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-08-07 09:50 LDM-IST: Deep Unfolded Distributed Recovery Algorithm for Multiple Measurement Vector Problem ○Lantian Wei・Tadashi Wadayama（NITech）・Kazunori Hayashi（Kyoto Univ.）  IT2024-19 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | In this paper, we introduce the learned distributed multiple measurement vector iterative shrinkage thresholding (LDM-IST) algorithm, a novel deep unfolded distributed sparse signal recovery algorithm designed for the multiple measurement vector compressed sensing (MMV-CS) problem. The spare signal recovery algorithm is essential to enable grant-free random access (GF) in massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems. In GF massive MIMO, active user detection and channel estimation are formulated as high-dimensional MMV-CS problems. Dealing with the computational complexity of large-scale MMV-CS, we propose a distributed approach. We extend Coop-IST, a distributed method initially developed for single measurement vector problems, and we incorporate deep unfolding to optimize hyperparameters, thereby improving the convergence of our method. In addition, inspired by neural architecture search techniques, we propose a cost-aware structure learning approach to enhance the scheduling efficiency of our distributed algorithm. Our numerical experiments show that LDM-IST achieves significant improvements in normalized mean square error, and takes a good tradeoff between recovery performance and overhead of the in-network computing. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | multiple measurement vectors / distributed recovery algorithm / grant-free random access / massive MIMO / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 147, IT2024-19, pp. 30-35, 2024年8月. | |
| 資料番号 | IT2024-19 | |
| 発行日 | 2024-07-30 (IT) | |
| 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 | IT2024-19 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IT |
| 開催期間 | 2024-08-06 - 2024-08-07 |
| 開催地（和） | 岡山大学 津島キャンパス |
| 開催地（英） | Okayama University, Tsushima campus |
| テーマ（和） | フレッシュマンセッション，一般 |
| テーマ（英） | Freshman session, General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IT |
| 会議コード | 2024-08-IT |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | LDM-IST: Deep Unfolded Distributed Recovery Algorithm for Multiple Measurement Vector Problem |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / multiple measurement vectors |
| キーワード(2)（和/英） | / distributed recovery algorithm |
| キーワード(3)（和/英） | / grant-free random access |
| キーワード(4)（和/英） | / massive MIMO |
| 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） | 魏 藍天 / Lantian Wei / ギ ランテン |
| 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） | 和田山 正 / Tadashi Wadayama / ワダヤマ タダシ |
| 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） | 林 和則 / Kazunori Hayashi / |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-08-07 09:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IT |
| 資料番号 | IT2024-19 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.147 |
| ページ範囲 | pp.30-35 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-07-30 (IT) |
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