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J-GLOBAL ID：202102244056817422   整理番号：21A0332008

深層学習に基づく超解像手法を応用したチャネル推定の精度評価

Comparative Study of Channel Estimation using Deep-learning based Super-resolution

著者 (4件)： 丸山大貴 (早稲田大 基幹理工) ,  金井謙治 (早稲田大 理工学術院総合研) ,  甲藤二郎 (早稲田大 基幹理工) ,  甲藤二郎 (早稲田大 理工学術院総合研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 120  号： 252(CS2020 65-74)  ページ： 39-44 (WEB ONLY)  発行年： 2020年11月19日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,通信分野における深層学習の応用研究が盛んに行われている.特に,チャネル推定においては深層学習に基づく超解像手法を応用した手法が既に提案されている.これに対して筆者らは,深層学習モデルを改善することで,より高精度なチャネル推定手法を提案することを目的としている.本稿では,複数の深層学習に基づく超解像手法をチャネル推定に応用し,従来手法との評価比較を行う.(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  *超解像 ,  *チャネル推定 ,  *評価 ,  学習モデル ,  *比較 ,  移動通信 ,  受信機 ,  送信機 ,  精度 ,  符号 ,  ニューラルネットワーク ,  通信系モデル ,  誤り率 ,  SN比 ,  *深層学習 ,  推定精度
準シソーラス用語： 超解像技術 ,  精度評価 ,  パイロット信号 ,  オーバヘッド ,  SRCNN ,  物理層 ,  BER【誤り率】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (17件)：

• C. Zhang, P. Patras and H. Haddadi, ′′Deep Learning in Mobile and Wireless Ne tworking: A Survey,′′ in IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 21, no. 3, pp. 2224-2287, 2019.
• R. Shafin, L. Liu, V. Chandrasekhar, H. Chen, J. Reed and J. C. Zhang, ′′Artificial Intelligence-Enabled Cellular Networks: A Critical Path to Beyond-5G and 6G,′′ in IEEE Wireless Communications, vol. 27, no. 2, pp. 212-217, April 2020.
• M. Soltani, V. Pourahmadi, A. Mirzaei and H. Sheikhzadeh, ′′Deep Learning-Based Channel Estimation,′′ in IEEE Communications Letters, vol. 23, no. 4, pp. 652-655, April 2019.
• C. Dong, C. C. Loy, K. He, and X. Tang, “Image super-resolution using deep convolutional networks,” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 38, pp. 295-307, Feb 2016.
• K. Zhang, W. Zuo, Y. Chen, D. Meng, and L. Zhang, “Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 26, pp. 3142-3155, July 2017.

タイトルに関連する用語 (6件)： 深層学習 ,  超解像 ,  手法 ,  応用 ,  チャネル推定 ,  精度評価