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| 講演名 | 2026-06-18 11:05 独立成分分析に基づく信号検出のための無線自己符号化器に関する一検討 ○木野瑛太・衣斐信介・岩井誠人（同志社大）  RCS2026-56 |
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| 抄録 | （和） | 近年，通信量の増加に伴い更なる大容量通信，伝送速度の向上を可能とする通信技術が求められている．これを実現し得る無線通信方式の一つとして，同一時刻，同一周波数に空間的に信号多重が可能な MIMO (Multi-Input Multi-Output) 通信がある．一般的に，空間多重された信号の分離には，通信路状態情報 (CSI: Channel State Information)をパイロット信号を用いて推定し，その推定値に基づき空間フィルタリング処理を施す方策がとられる．しかし，小容量のデータパケットに長いパイロット系列を付与することは伝送効率の観点からは望ましくない．このような状況ではブラインド信号分離 (BSS: Blind Signal Separation) 技術の一種である独立成分分析 (ICA: Independent Component Analysis) の適用が考えられる．ただし，ICA には非線形演算が含まれるため，雑音がガウス分布から外れる影響で等間隔な信号点配置が最適とは限らなくなる．しかし，最適な信号点配置の数理解析的な設計は困難である．また，短いデータ系列長においては送信ベクトルが取り得る候補ベクトルの出現確率に偏りが生じ，正しく非ガウス性を評価できず，BSS の精度が低下する．これに対して，繰り返し処理にパラメータを付与することや，ダンピング処理を導入する手法があるが，BSS の精度低下を最小とする最適値の数理解析的な導出は困難である．本稿では無線自己符号化器 (WAE: Wireless Autoencoder) を用いたモデルベース深層学習により，短いデータ系列長における ICA による信号検出精度の向上が可能であることを計算機シミュレーションにより明らかにする． |
| （英） | In recent years, the growth in communication traffic has increased the demand for wireless technologies with higher capacity and data rates. A promising solution is multi-input multi-output (MIMO) communication, which enables spatial multiplexing at the same time and frequency. In general, spatially multiplexed signals are separated by estimating channel state information (CSI) from pilot signals and applying spatial filtering based on the estimate. However, long pilot sequences reduce the efficiency of short data packets. In such cases, independent component analysis (ICA), a blind signal separation (BSS) technique, can be used. However, because ICA involves nonlinear operations, an equally spaced constellation is not always optimal, and it is difficult to design the optimal constellation analytically. Moreover, for short data sequences, the candidate transmit vectors occur with biased probabilities, hindering accurate evaluation of non-Gaussianity and degradingBSS performance. Although parameterized iterations and damping have been studied, analytically deriving their optimal values remains difficult. In this paper, computer simulations demonstrate that model-based deep learning with a wireless autoencoder (WAE) improves ICA-based signal detection for short data sequences. | |
| キーワード | （和） | 独立成分分析 / MIMO / ブラインド信号分離 / 無線自己符号化器 / ニューラルネットワーク / 深層展開 / / |
| （英） | ICA / MIMO / Blind Signal Separation / Wireless Autoencoder / Neural Network / Deep Unfolding / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 72, RCS2026-56, pp. 176-181, 2026年6月. | |
| 資料番号 | RCS2026-56 | |
| 発行日 | 2026-06-10 (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 | RCS2026-56 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
| 開催期間 | 2026-06-17 - 2026-06-19 |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館 |
| 開催地（英） | The Ohama Nobumoto Memorial Hall |
| 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 | 2026-06-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 独立成分分析に基づく信号検出のための無線自己符号化器に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Wireless Autoencoder for Independent Component Analysis-Aided Signal Detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 独立成分分析 / ICA |
| キーワード(2)（和/英） | MIMO / MIMO |
| キーワード(3)（和/英） | ブラインド信号分離 / Blind Signal Separation |
| キーワード(4)（和/英） | 無線自己符号化器 / Wireless Autoencoder |
| キーワード(5)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(6)（和/英） | 深層展開 / Deep Unfolding |
| 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） | 木野 瑛太 / Eita Kino / エイタ キノ |
| 第1著者 所属（和/英） | 同志社大大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 衣斐 信介 / Shinsuke Ibi / イビ シンスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 同志社大大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisya Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岩井 誠人 / Hisato Iwai / イワイ ヒサト |
| 第3著者 所属（和/英） | 同志社大大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-06-18 11:05:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2026-56 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.72 |
| ページ範囲 | pp.176-181 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-06-10 (RCS) |
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