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J-GLOBAL ID：202102236341539862   整理番号：21A2046099

大規模MIMO信号検出における変分ベイズ法と期待値伝播法の比較

A Comparison of Variational Bayesian and Expectation Propagation Methods for Massive MIMO Signal Detection

著者 (6件)： 阿隅大輝 (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： 121  号： 72(RCS2021 29-76)  ページ： 7-12 (WEB ONLY)  発行年： 2021年06月16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： 大規模MIMOにおける信号検出の課題として,アンテナ数の増加につれて計算量が増大する問題がある.特に最尤復号法を単純に適用した場合,計算量が現実的ではなくなってしまう.そこで本研究では計算量を低減するアプローチとして,確率・統計的な手法である変分ベイズ法の適用を検討した.変分ベイズ法はカルバック・ライブラーダイバージェンスを最小化する事で目的とする分布を近似する手法であるが,既存法の一つである期待値伝播法も類似の解釈ができるため,両者の計算量と信号検出特性について比較を行った.その結果,変分ベイズ法は期待値伝播法に比べて計算量は多い一方で,多項式オーダの計算量で期待値伝播法を上回る信号検出特性を達成できる場合があることがわかった.(著者抄録)

シソーラス用語： 移動通信 ,  MIMOシステム ,  *信号検出 ,  Bayes推定 ,  統計学 ,  期待値 ,  *計算量 ,  比較
準シソーラス用語： 5G無線アクセス ,  Bayes法 ,  確率伝搬法 ,  性能比較 ,  大規模MIMO ,  変分Bayes推定

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  信号理論  (ND02020G)

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.
• J. Céspedes, P. M. Olmos, M. Sánchez-Fernández and F. Perez-Cruz, “Expectation Propagation Detection for High-Order High-Dimensional MIMO Systems,” IEEE Transactions on Communications, Vol. 62, No. 8, pp. 2840-2849, Aug. 2014.

タイトルに関連する用語 (5件)： 大規模MIMO ,  信号検出 ,  変分ベイズ法 ,  期待値 ,  伝播