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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-08-28 13:55 ［招待講演］一般化線形モデルに基づく確率推論の基礎と通信応用 ○高橋拓海・落合秀樹（阪大）  SIP2025-35 |
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| 抄録 | （和） | 本発表では，無線通信の物理層信号処理においてしばしば現れる一般化線形モデル (GLM: Generalized Linear Model) に着目し，GLM に基づく逆問題を解くための確率推論アルゴリズムについて解説する．初めに，量子化観測を伴う MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 受信機設計の文脈において，古典的ながら現在も広く用いられている手法として，Bussgang の定理に基づく線形フィルタを取り上げる．その導出過程で導入される近似について明らかにし，それが推定精度を大幅に低下させることを示す．続いて，こうした近似を用いることなく，特定の条件下で最適な推定が可能な確率推論アルゴリズムとして，ベイズ推論に基づくメッセージ伝搬法 (MPA: Message-Passing Algorithm) を紹介する．積和アルゴリズム (SPA: Sum-Product Algorithm) から始め，ガウス信念伝搬法 (GaBP: Gaussian Belief Propagation) を経由し，一般化近似メッセージ伝搬法 (GAMP: Generalized Approximate Message Passing) に至る導出過程を概説する．最後に，ベイズ推論に基づく MPA の通信応用例に触れ，関連研究の最新動向について紹介する． |
| （英） | This talk focuses on generalized linear models (GLMs), which frequently arise in physical-layer signal processing for wireless communications, and provides a detailed explanation of probabilistic inference algorithms for solving inverse problems based on these models. We begin by discussing multiple-input multiple-output (MIMO) receiver design under quantized observations, introducing the classical yet still widely used approach of linear filtering based on Bussgang theorem. We clarify the approximations involved in its derivation and show that they can significantly degrade estimation performance. As an alternative that avoids such approximations and enables optimal estimation under certain conditions, we introduce message-passing algorithms (MPAs) grounded in Bayesian inference. Starting from the sum-product algorithm (SPA), we derive Gaussian belief propagation (GaBP) by applying the central limit theorem, and further obtain generalized approximate message passing (GAMP) via large-system limit approximations. Finally, we highlight several applications of GLM-based Bayesian MPAs in wireless communication systems and provide an overview of recent research trends in this area. | |
| キーワード | （和） | 一般化線形モデル / ベイズ推論 / メッセージ伝搬法 / Bussgang の定理 / / / / |
| （英） | Generalized linear model / Bayesian inference / message-passing algorithm / Bussgang theorem / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 160, SIP2025-35, pp. 26-26, 2025年8月. | |
| 資料番号 | SIP2025-35 | |
| 発行日 | 2025-08-21 (SIP) | |
| 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 | SIP2025-35 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP |
| 開催期間 | 2025-08-28 - 2025-08-29 |
| 開催地（和） | 島根県立産業交流会館 くにびきメッセ |
| 開催地（英） | Kunibiki Messe, Shimane Prefectural Convention Center |
| テーマ（和） | 信号処理，一般 |
| テーマ（英） | Signal Processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2025-08-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 一般化線形モデルに基づく確率推論の基礎と通信応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Probabilistic Inference with Generalized Linear Models: Basics and Applications in Communications |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 一般化線形モデル / Generalized linear model |
| キーワード(2)（和/英） | ベイズ推論 / Bayesian inference |
| キーワード(3)（和/英） | メッセージ伝搬法 / message-passing algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | Bussgang の定理 / Bussgang theorem |
| 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） | 高橋 拓海 / Takumi Takahashi / タカハシ タクミ |
| 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） | 落合 秀樹 / Hideki Ochiai / |
| 第2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 | 2025-08-28 13:55:00 |
| 発表時間 | 35分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2025-35 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.160 |
| ページ範囲 | p.26 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2025-08-21 (SIP) |
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