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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-06 15:00 無線通信におけるDeep Unfoldingを用いたMIMOプリコーディングの適応制御 ○水流海太・府川和彦（科学大）  RCS2025-296 |
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| 抄録 | （和） | MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 無線通信システムの下り回線においては，線形プリコーディングを用いてユーザ間干渉を抑える必要があるが，従来のMMSE (Minimum Mean Square Error) 等のプリコーディングでは，正則化パラメータを固定しているため，チャネルインパルス応答 (CSI: Channel State Information) の推定誤差や，CSIの統計的性質の変化に対し多大な影響を受ける．本報告では，MMSEの計算過程をニューラルネットワークの層として展開するDeep Unfolding技術を用いて，CSI推定誤差に対して耐性のあるプリコーディング手法を提案する．提案手法は，各層において正則化スケーリング係数と線形補間の重みの2つのパラメータを学習し，所望信号電力の最大化と干渉抑圧のバランスを層ごとに動的に制御する．なお，上記の学習は，SINR (Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio) 最大規範に基づき教師なし学習で行う．チャネル推定誤差がある条件下で計算機シミュレーションを行い，総アンテナ数がユーザ数を遥かに上回る標準条件では，提案手法によりZF (Zero-Forcing) やMMSEと同等の周波数効率が得られることを示す．一方，ユーザ数が増大し総アンテナ数を上回る過負荷条件では，提案手法が従来技術を凌駕できることを示す．また，学習したモデルと異なるユーザ数や協調制御方式においても，提案手法が有効に機能することを明らかにする．計算時間については，ユーザ数増加に対する計算負荷の増大が抑えられることを確認する． |
| （英） | In downlink systems of multiple-input multiple-output (MIMO) wireless communications, linear precoding should be employed to suppress inter-user interference, but conventional precoding schemes such as minimum mean square error (MMSE) are highly susceptible to estimation errors of channel state information (CSI) and changes in CSI statistical properties because they fix the regularization parameter. This report proposes a precoding scheme robust against CSI estimation errors using Deep Unfolding, which unfolds the MMSE computation process into neural network layers. The proposed scheme iteratively estimates two parameters at each layer, the regularization scaling coefficient and the linear interpolation weight, to dynamically control the trade-off between desired signal power maximization and interference suppression. These parameters are learned via unsupervised learning under the criterion of signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) maximization. Computer simulations considering channel estimation errors demonstrate that under the standard condition that the total number of transmit antennas far exceeds the number of user terminals, the proposed scheme achieves spectral efficiency comparable to that of zero forcing (ZF) and MMSE. Conversely, under the overload condition that the number of user terminals exceeds the total number of transmit antennas, the proposed scheme outperforms conventional ones. The trained model also operates effectively even when the number of user terminals and coordination schemes differ from those during the training. It is also shown that the proposed scheme can drastically reduce the computational complexity of the conventional ones that grows rapidly with the number of user terminals. | |
| キーワード | （和） | MIMO / プリコーディング / MMSE / ZF / Deep Unfolding / チャネル推定誤差 / / |
| （英） | MIMO / Precoding / MMSE / ZF / Deep Unfolding / Channel estimation error / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 387, RCS2025-296, pp. 215-220, 2026年3月. | |
| 資料番号 | RCS2025-296 | |
| 発行日 | 2026-02-25 (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 | RCS2025-296 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR SRW |
| 開催期間 | 2026-03-04 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 東京理科大学 葛飾キャンパス |
| 開催地（英） | Tokyo University of Science |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2026-03-RCS-SR-SRW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 無線通信におけるDeep Unfoldingを用いたMIMOプリコーディングの適応制御 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Adaptive MIMO Precoding Control Using Deep Unfolding for Wireless Communications |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | MIMO / MIMO |
| キーワード(2)（和/英） | プリコーディング / Precoding |
| キーワード(3)（和/英） | MMSE / MMSE |
| キーワード(4)（和/英） | ZF / ZF |
| キーワード(5)（和/英） | Deep Unfolding / Deep Unfolding |
| キーワード(6)（和/英） | チャネル推定誤差 / Channel estimation error |
| 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） | 水流 海太 / Kaita Tsuru / ツル カイタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京科学大学 (略称： 科学大) Institute of Science Tokyo (略称： Science Tokyo) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 府川 和彦 / Kazuhiko Fukawa / フカワ カズヒコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京科学大学 (略称： 科学大) Institute of Science Tokyo (略称： Science Tokyo) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-06 15:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2025-296 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.387 |
| ページ範囲 | pp.215-220 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-25 (RCS) |
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