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J-GLOBAL ID：202102218729131177   整理番号：21A0332170

大規模MIMOにおけるハミルトニアンモンテカルロ法を用いた信号検出特性の改善

Improvement on Signal Detection Performance with HMC in Massive MIMO

著者 (6件)： 松村和士 (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) ,  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) ,  佐藤孝憲 (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(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 120  号： 298(RCS2020 134-153)  ページ： 7-12 (WEB ONLY)  発行年： 2020年12月10日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 無線伝送の新技術であるMassive MIMO(大規模MIMO)では,アンテナ本数の上昇に伴い,信号検出処理の計算量増加が課題となるため,様々な低減アプローチが研究されている.本稿ではその1つであるMCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ)法を用いた検出手法に焦点を当て,その中でもHMC(ハミルトニアンモンテカルロ)法を利用した方法について検討を行った.具体的には,マルコフ連鎖の設定やサンプル値の扱いを信号検出の問題に適合するように調整することで,BER特性の改善を図った.その結果,提案法は既存のMGS(混合ギブスサンプリング)法と比較して,同等か大幅に改善された特性を達成することが確認できた.(著者抄録)

シソーラス用語： *MIMOシステム ,  *ハミルトニアン ,  *モンテカルロ法 ,  *信号検出 ,  無線伝送 ,  計算量 ,  Markov連鎖 ,  サンプル値系 ,  誤り率
準シソーラス用語： BER【誤り率】 ,  Markov連鎖モンテカルロ法 ,  *大規模MIMO

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  無線通信一般  (ND08010L)

引用文献 (9件)：

• 大鐘武雄・小川恭孝,わかりやすいMIMOシステム技術,オーム社,2009.
• W. Fukuda, T. Abiko, T. Nishimura, T. Ohgane, Y. Ogawa, Y. Ohwatari, and Y. Kishiyama, ′′Low-complexity detection based on belief propagation in a massive MIMO system,′′ Proc. IEEE VTC 2013-Spring, pp. 1-5, June 2013.
• T. Takahashi, S. Ibi and S. Sampei, ′′On normalization of matched filter belief in GaBP for large MIMO detection,′′ Proc. IEEE VTC 2016-Fall, pp. 1-6, Sep. 2016.
• Y. Kobayashi and Y. Sanada, ′′Low complexity metric function for Gibbs sampling MIMO detection,′′ Proc. IEEE VTC 2018-Fall, pp. 1-5, Aug. 2018.
• Y. Kobayashi and Y. Sanada, ′′Mixed Gibbs sampling iterative MIMO detection and decoding with maximum ratio combining,′′ Proc. URSI AP-RASC 2019, p. 1, March 2019.

タイトルに関連する用語 (4件)： 大規模MIMO ,  ハミルトニアン ,  モンテカルロ法 ,  信号検出