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J-GLOBAL ID：202202235118954996   整理番号：22A2080337

確率的MIMO信号検出における探索手法による性能・計算量の比較

Comparison of Performance and Complexity for different Search Methods in Stochastic MIMO Signal Detection

著者 (8件)： 阿隅大輝 (北大 大学院情報科学院/研究院) ,  春日由紀子 (北大 大学院情報科学院/研究院) ,  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) ,  佐藤孝憲 (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) ,  大鐘武雄 (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： 122  号： 73(RCS2022 24-67)  ページ： 150-155 (WEB ONLY)  発行年： 2022年06月08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における信号検出では,アンテナ数の増加につれて計算量が増大する課題が存在する.この問題に対し,検出性能を極力維持しつつ計算量を低減するアプローチとして,筆者らはこれまでに確率・統計的な問題設定において,事前分布に混合正規分布を適用する方法を複数提案してきた.本研究ではこの枠組みにおいて,最適化手法にハミルトニアンモンテカルロ法・変分ベイズ法・L-BFGS法を適用する際の計算量と検出特性の比較検討を行った.その結果,各手法のアルゴリズムにおける初期値変更の仕組みや対数事後確率密度の勾配情報の扱われ方に起因して,検出特性が異なることがわかった.(著者抄録)

シソーラス用語： *MIMOシステム ,  *信号検出 ,  モンテカルロ法 ,  Bayes推定 ,  計算量
準シソーラス用語： *大規模MIMO ,  変分Bayes法

分類 (1件)： マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W)

引用文献 (15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 (6件)： 確率 ,  MIMO ,  信号検出 ,  探索 ,  手法 ,  計算量