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Communication Environment Estimation by Deep Learning for Improving Frequency Utilization Efficiency and its Application to Adaptive Modulation Coding

Research Project

Project/Area Number 22K14253
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

小島 駿  東京大学, 生産技術研究所, 特任助教 (10907695)

Project Period (FY) 2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords通信環境推定 / 深層学習 / 適応変調符号化 / スペクトル有効周波数分割多重
Outline of Research at the Start

近年,無線周波数資源の有効活用に当たり,SEFDM方式が注目されている.SEFDMでは信号を圧縮し送受信を行うため,圧縮信号間で干渉が生じる問題がある.従来ではこの干渉除去に莫大な計算量を要するため,適応制御に必要とされる通信環境情報の高速・高精度な取得が困難であった.そこで本研究では,干渉が与える影響の理論解析を通し,深層学習への最適な信号入力形式の同定を行い,内包される特徴を最大限に抽出することで,干渉除去を行わずに低計算量でかつ高速・高精度な通信環境情報推定手法の創出を目指す.さらにSEFDMとOFDMとの併用を可能にする適応変調符号化制御への応用を行い,高効率な通信方式の確立を図る.

Outline of Annual Research Achievements

無線通信網は現代および将来のインフラとしてますます重要性を増しており,周波数資源の逼迫は喫緊かつ重大な社会課題である.近年では効率的な周波数資源の活用方式として,スペクトル有効周波数分割多重(SEFDM)が注目されている.この方式では信号を圧縮し送受信を行うため,圧縮信号間で干渉が生じる問題がある.従来ではこの干渉除去に莫大な計算量を要するため,適応的な制御に必要とされる通信環境情報の高速・高精度な取得が困難であった.そこで本研究では,干渉が与える影響の理論解析を通し,深層学習への最適なSEFDM信号の入力形式の同定を行い,信号に内包される特徴を最大限に抽出することで,干渉除去を行わずに低計算量でかつ高速・高精度な通信環境情報推定手法の創出を目指す.さらにSEFDMとOFDMとの併用を可能にする適応変調符号化制御への応用を行い,高効率な通信方式の確立を図る.
本課題の2年目である2023年度は,SEFDMにおける圧縮による干渉の影響の理論解析結果を基に,通信環境情報としてSNR,ドップラーシフト,Kファクタに着目した場合における最適な深層学習構造の検討を行った.抽出する特徴量の特性の異なる複数の入力形式を組み合わせたマルチモーダルネットワークを新規に提案し,その詳細な適用領域(分類可能範囲,未知の通信路に対する有効性)を検証した.シミュレーション結果より,従来法と比較した場合で提案法は最大で約12%の推定精度の性能改善効果を示した.また学習データセットが限定されるような環境における評価では,従来法では学習不足による精度の劣化が生じるのに対し,提案法を用いることでその劣化を大幅に抑制可能なことも明らかにした.
これらの成果の一部をまとめたものを国際会議,IEEEジャーナルへ投稿している.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

第二年度の主なテーマであったSEFDM信号の特質に適った深層学習構造の提案とその初期的な性能評価を完了し,その成果を国際会議で発表し,論文誌投稿を行った.これらのことを踏まえ本年度は当初の計画通りに進展していると評価した.

Strategy for Future Research Activity

次年度は,本年度の結果を踏まえ,SEFDM信号を用いた実機実験系を構築しデータ収集を行い,そのデータセットを用いた場合の提案法の有効性の評価を実施する.

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (8 results)

All 2024 2023 2022 Other

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results,  Open Access: 1 results) Presentation (6 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results) Remarks (1 results)

  • [Journal Article] Timing Synchronization Based on Supervised Learning of Spectrogram for OFDM Systems2023

    • Author(s)
      Kojima Shun、Goto Yuta、Maruta Kazuki、Sugiura Shinya、Ahn Chang Jun
    • Journal Title

      IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking

      Volume: 9 Issue: 5 Pages: 1141-1154

    • DOI

      10.1109/tccn.2023.3280159

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Presentation] Accurate and Doppler Robust SNR Estimation using Multimodal CNN,2024

    • Author(s)
      Kosuke Tamura, Shun Kojima, Shinya Sugiura, Jaesang Cha, and Chang-Jun Ahn
    • Organizer
      IEEE 99th Vehicular Technology Conference (VTC 2024 - Spring)
    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] マルチモーダルCNNによる少量データセットにおける高精度なSNR分類2023

    • Author(s)
      田村幸佑, 小島駿, 中野宏紀, 丸田一輝, 安昌俊
    • Organizer
      電子情報通信学会ソサイエティ大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] ランダムDFT拡散スペクトル有効周波数分割多重と期待値伝播法に基づく低計算量復調法2023

    • Author(s)
      小松和暉, 小島駿, 上原秀幸
    • Organizer
      電子情報通信学会RCS研究会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 敵対的生成ネットワークによる受信信号データセットの拡張2022

    • Author(s)
      小島駿、赫赫、王君ハン、丸田一輝、安昌俊
    • Organizer
      電子情報通信学会ソサイエティ大会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] スペクトル有効周波数分割多重における深層学習を用いた通信環境推定の検討2022

    • Author(s)
      小島駿, 小松和暉, 松村武, 大津金光, 横田隆史
    • Organizer
      電子情報通信学会 無線通信システム(RCS)研究会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] Towards Deep Learning-Guided Multiuser SNR and Doppler Shift Detection for Next-Generation Wireless Systems2022

    • Author(s)
      Shun Kojima, Yi Feng, Kazuki Maruta, Kanemitsu Ootsu, Takashi Yokota, Chang-Jun Ahn, Vahid Tarokh
    • Organizer
      IEEE 95th Vehicular Technology Conference (VTC 2022 - Spring)
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Remarks] 小島駿ホームページ

    • URL

      https://sites.google.com/view/shun-kojima

    • Related Report
      2022 Research-status Report

URL: 

Published: 2022-04-19   Modified: 2024-12-25  

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