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J-GLOBAL ID：202202230717671546   整理番号：22A1009548

有相関大規模MIMOのための深層展開を利用した双線形推論に基づくベイジアン受信機設計に関する一検討

A Study on Bayesian Receiver Design via Deep Unfolding-Aided Bilinear Inference for Correlated Large MIMO

著者 (5件)： 玉置凌太 (大阪大 大学院工学研究科) ,  伊藤賢太 (大阪大 大学院工学研究科) ,  高橋拓海 (大阪大 大学院工学研究科) ,  衣斐信介 (同志社大 理工) ,  三瓶政一 (大阪大 大学院工学研究科)
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： 327(IT2021 28-82)  ページ： 207-212 (WEB ONLY)  発行年： 2022年01月13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： 本稿では,有相関大規模マルチユーザMIMO(Multi-Input Multi-Output)における通信路とデータの繰り返し同時推定(JCDE:Joint Channel and Data Estimation)を実現するため,深層展開(DU:Deep Unfolding)を利用した双線形近似メッセージ伝搬法(BiGAMP:Bilinear Generalized Approximate Message Passing)の学習最適化を検討する.BiGAMPは逆行列演算を必要としない低処理量なJCDEであるが,平均ゼロの独立同分布に従う大規模な観測を前提に設計されているため,フェージング空間相関下においては自己フィードバックの影響をキャンセルするOnsarger修正項が適切に作用しなくなり,繰り返し収束特性が著しく劣化するという問題がある.そこで本稿では,BiGAMPの繰り返し構造に学習可能パラメータを埋め込み,深層展開(DU:Deep Unfolding)技術を用いてデータ駆動型チューニングを施すことでその不整合を克服し,有相関フェージング環境下においても動作可能な低処理量JCDEを提案する.計算機シミュレーションにより従来法と比較して大幅な特性改善が可能となることを確認する.(著者抄録)

シソーラス用語： *MIMOシステム ,  Bayes推定 ,  *受信機 ,  通信設計 ,  双線形系 ,  予測技法 ,  機械学習 ,  相関 ,  フェージング【通信】 ,  *マルチユーザ検出 ,  通信路モデル ,  メッセージ伝送 ,  誤り率
準シソーラス用語： BER【誤り率】 ,  マルチユーザーMIMO ,  空間相関 ,  深層展開 ,  相関フェージング ,  *大規模MIMO

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

引用文献 (18件)：

• I.F. Akyildiz, A. Kak, and S. Nie, “6G and beyond: The future of wireless communications systems,” IEEE Access, vol.8, pp.133995-134030, July 2020.
• F. Tariq, M.R.A. Khandaker, K.-K. Wong, M.A. Imran, M. Bennis, and M. Debbah, “A speculative study on 6G,” IEEE Wireless Commun., vol.27, no.4, pp.118-125, 2020.
• J.T. Parker,P. Schniter, and V. Cevher, “Bilinear generalized approximate message passing-part II: Applications,” IEEE Trans. Signal Processing,vol.62,no.22,pp.5854-5867,2014.
• T. Fujitsuka and K. Takeuchi, “Pilot decontamination in massive MIMO uplink via approximate message-passing,” IEICE Trans. Fundamentals of Electronics, Commun. and Computer Sciences, vol.E103.A, no.12, pp.1356-1366, 2020.
• K. Ito, T. Takahashi, S. Ibi, and S. Sampei, “Bilinear Gaussian belief propagation for large MIMO channel and data estimation,” IEEE GLOBECOM, pp.1-6, 2020.

タイトルに関連する用語 (9件)： 相関 ,  大規模MIMO ,  深層 ,  展開 ,  線形 ,  推論 ,  ジアン ,  受信機 ,  設計