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J-GLOBAL ID：201902273713697862   整理番号：19A1955570

深層学習を用いたチャネル推定に関する基礎的研究

A Fundamental Study on Channel Estimation Using Deep Learning

著者 (5件)： 中島亮太 (北大 大学院情報科学院/研究院) ,  西村寿彦 (北大 大学院情報科学院/研究院) ,  大鐘武雄 (北大 大学院情報科学院/研究院) ,  小川恭孝 (北大 大学院情報科学院/研究院) ,  萩原淳一郎 (北大 大学院情報科学院/研究院)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 90(RCS2019 37-100)(Web)  ページ： 37-42 (WEB ONLY)  発行年： 2019年06月12日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  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： 無線通信において,受信信号から送信信号を推定するには,チャネル推定が不可欠である.現状ではZadoff-Chu系列など,低振幅かつ自己相関関数がインパルス(周波数領域の電力スペクトル密度が一定値)となる直交パイロット信号を用いて線形演算により推定することが一般的である.しかし,伝送効率の観点からパイロット信号数が制限される場合があり,大規模MIMOのような場合にはパイロット信号数が不足する恐れがある.そこで,多数生成可能な非直交パイロット信号を用意し,線形演算によるチャネル推定精度の劣化を深層学習により改善できるか検討する.本稿では,非直交系列としてGold系列を用い,深層学習モデルとして敵対的生成ネットワークを用いてチャネル推定を行った.その結果,チャネル推定精度の劣化をある程度改善できた.(著者抄録)

シソーラス用語： 移動通信 ,  基地局 ,  MIMOシステム ,  符号 ,  擬似雑音系列 ,  機械学習 ,  *チャネル推定 ,  精度 ,  基礎研究
準シソーラス用語： 大規模MIMO ,  パイロット信号 ,  Gold符号系列 ,  深層学習 ,  推定精度

分類 (3件)： 移動通信  (ND08030H) ,  信号理論  (ND02020G) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (9件)：

• T. L. Marzetta, “Noncooperative Cellular Wireless with Unlimited Numbers of Base Station Antennas,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 9, no. 11, pp. 3590-3600, Nov. 2010.
• F. Rusek, D. Persson, B. K. Lau, E. G. Larsson, T. L. Marzetta, O. Edfors, and F. Tufvesson, “Scaling up MIMO: Opportunities and Challenges with Very Large Arrays,” IEEE Signal Process. Mag., vol. 30, no. 1, pp. 40-60, Jan. 2013.
• F. Adachi, H. Tomabe, and K. Takeda,“Introduction of Frequency-Domain Signal Processing to Broadband Single-Carrier Transmissions in a Wireless Channel,” IEICE Trans. Commun, vol. E92.B, no. 9, pp. 2789-2808, Sept. 2009
• G. E. Hinton, S. Osindero, and Y. Teh, “A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets,” Neural Computation, vol. 18, no. 7, pp. 1527-1544, July 2006.
• G. E. Hinton and R. Salakhutdinov, “Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks,” Science, vol. 313, no. 5786, pp. 504-507, July 2006.

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  チャネル推定 ,  基礎的研究