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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-06-25 09:30 深層展開を用いたテンソル分解に基づくミリ波MIMO-OFDM通信路推定に関する一検討 ○原 将真・高橋拓海・落合秀樹（阪大）  RCS2025-46 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，ミリ波 MIMO-OFDM (Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency-Division Multiplexing)システムにおいて，深層展開 (DU: Deep Unfolding) を適用したテンソル分解に基づく通信路推定法を提案する．ミリ波 MIMO 通信路は少ないパスから構成されるため，本質的に低ランク性を有する．テンソル分解の一種である CP(CANDECOMP/PARAFAC) 分解を用いた通信路推定法は，この性質を利用することにより少ないパイロットオーバヘッドで高い推定精度を実現できる．しかし，パス数 (=ランク数) が未知の場合に CP 分解を実行する LRTI (Low-Rank Tensor Imputation) アルゴリズムは，収束に必要な反復回数が膨大となることが課題である．そこで本稿では，反復回数制限下で高精度な CP 分解を実現するために，LRTI に DU を適用することを提案する．具体的には，LRTI の各反復処理に含まれる正則化パラメータを学習最適化することで収束加速を実現し，少ない反復回数条件下で通信路推定精度を大幅に改善できることを計算機シミュレーションにより示す．さらに，学習最適化時の損失関数を適切に設計す ることで，さらなる性能改善が可能となることを明らかにする． |
| （英） | In this paper, we propose a deep unfolding (DU)-aided channel estimation method based on tensor decomposition for millimeter-wave (mmWave) multiple-input multiple-output orthogonal frequency-division multiplexing (MIMO-OFDM) systems. Since mmWave MIMO channels are composed of only a few propagation paths, they inherently exhibit low-rank characteristics. Exploiting this property, CANDECOMP/PARAFAC (CP) decomposition has been shown to achieve high estimation accuracy with low pilot overhead. However, when the number of paths (i.e., the tensor rank) is unknown, the low-rank tensor imputation (LRTI) algorithm, which performs CP decomposition, suffers from the drawback of requiring a large number of iterations to converge. To address this issue, we investigate the application of DU to LRTI, aiming to achieve accurate CP decomposition even under limited number of iterations. Specifically, we accelerate the convergence rate of LRTI by optimizing the regularization parameters. Computer simulations demonstrate that the proposed approach significantly improves channel estimation accuracy with fewer iterations. In addition, we show that incorporating a well-designed loss function tailored to LRTI-based channel estimation can lead to further performance gains. |
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| キーワード | （和） | ミリ波MIMO-OFDM / 通信路推定 / テンソル分解 / 深層展開 / / / / |
| （英） | Milimeter-Wave MIMO-OFDM / channel estimation / tensor decomposition / deep unfolding / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 88, RCS2025-46, pp. 88-93, 2025年6月. | |
| 資料番号 | RCS2025-46 | |
| 発行日 | 2025-06-17 (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 | RCS2025-46 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
| 開催期間 | 2025-06-24 - 2025-06-26 |
| 開催地（和） | 旭川市民文化会館 |
| 開催地（英） | Asahikawa-Shimin-Bunka-Kaikan |
| テーマ（和） | 初めての研究会，リソース制御，スケジューリング，無線通信一般 |
| テーマ（英） | First Presentation in IEICE Technical Committee, Resource Control, Scheduling, Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2025-06-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層展開を用いたテンソル分解に基づくミリ波MIMO-OFDM通信路推定に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Millimeter-Wave MIMO-OFDM Channel Estimation Based on Deep Unfolding-Aided Tensor Decomposition |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ミリ波MIMO-OFDM / Milimeter-Wave MIMO-OFDM |
| キーワード(2)（和/英） | 通信路推定 / channel estimation |
| キーワード(3)（和/英） | テンソル分解 / tensor decomposition |
| 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） | 原 将真 / Shoma Hara / ハラ ショウマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 拓海 / Takumi Takahashi / タカハシ タクミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 落合 秀樹 / Hideki Ochiai / オチアイ ヒデキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-06-25 09:30:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2025-46 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.88 |
| ページ範囲 | pp.88-93 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-06-17 (RCS) |
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