Bilinear Inference Based on Belief Propagation for Non-Orthogonal Multiple Access with Massive IoT Devices

• Project/Area Number: 23K13335
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 高橋 拓海 大阪大学, 大学院工学研究科, 助教 (40844204)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
• Keywords: 大規模IoT通信 / 非直交多元接続 / 確率伝搬法 / 双線形推論 / 繰り返し推定

Outline of Research at the Start

本研究の目的は、安価なモジュールで構成されたRF (Radio-Frequency) デバイスを搭載するIoT端末が存在する環境において、受信機が数十から数百オーダーの端末と上り回線の非直交多元接続を実現するための、ハードウェア不完全性を考慮した信号検出技術の確立である。ハードウェア不完全性の問題は、無線IoT通信における実用上避けられない問題であるにも関わらず、信号検出を扱う従来研究では理想化されていることが多い。本研究ではこの問題に対する解決策を与え、未来社会の情報基盤技術としての次世代移動体通信を下支えする基盤を創出する。

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は、超多数の無線IoT端末との非直交多元接続を介して、現実世界の情報を仮想空間へ伝送・集約する上り回線の無線通信技術の高度化を実現し、未来IoT社会を下支えする情報基盤技術を創出することである。本研究は、課題1: 大規模信号検出のための確率伝搬法に基づく双線形推論アルゴリズムの開発、課題2: 信号構造に基づくパラメトリック双線形推論への拡張、課題 3: アルゴリズムの数理/学習最適化と総合評価、の3つの課題により構成され、2023年度は課題1と課題2を中心に研究を実施した。課題1では、従来法よりも優れた性能と計算量のトレードオフを達成する双線形推論アルゴリズムを提案し、少ない通信オーバーヘッドで動作する高精度なMIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 受信機設計が可能となることを示した。本研究成果は、IEEE Transactions on Communicationsに掲載されるに至っている。一方、課題2では、高速移動体通信での利用が期待されるOTFS (Orthogonal Time Frequency Space) 方式において、課題1で提案した手法をパラメトリック双線形推論へ拡張することで、通信路推定に必要なパイロットオーバーヘッドを大幅に削減できることを示した。本成果は国際会議 (IEEE CCNC 2024) で発表し、現在、論文投稿の準備を進めている。他にも、安価なRF (Radio-Frequency) デバイスを搭載したIoT端末の存在下において、ハードウェア不完全性に起因した性能低下を補償する手法についても研究成果が出始めており、この成果は2023年度に国内会議で発表を行い、現在、IEEE論文誌へ投稿中である。2023年度の出版・発表済みの研究成果として、論文誌1編、国際会議4件、国内会議8件を発表した。

Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

本課題の根幹を成すアルゴリズム開発を目的とした課題1の研究成果は、IEEE論文誌に掲載されるに至っている。また、令和6年度から本格的な実施を予定していた課題2についても、当初期待していたよりも優れた結果が出ており、すでに国際会議発表および論文誌への投稿を済ませるなど、当初の計画以上に進展している。

Strategy for Future Research Activity

当初の研究計画に従い、2023年度に得られた研究成果を発展させ、ハードウェア不完全性を考慮した双線形推論アルゴリズムの開発と受信機設計を行い、実用的な大規模・非直交多元接続を構築するための基礎理論・技術を確立する。

Research Products

• [Int'l Joint Research] University of Oulu(フィンランド)
• [Int'l Joint Research] Constructor University(ドイツ)
• [Journal Article] Bilinear Gaussian Belief Propagation for Massive MIMO Detection With Non-Orthogonal Pilots (2024)
  • Author(s): Kenta Ito, Takumi Takahashi, Shinsuke Ibi, Seiichi Sampei
  • Journal Title: IEEE Transactions on Communications Volume: 72 Issue: 2 Pages: 1045-1061
  • DOI: 10.1109/tcomm.2023.3325479
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Joint Channel and Data Estimation via Bayesian Parametric Bilinear Inference for OTFS Transmission (2024)
  • Author(s): Kengo Furuta, Takumi Takahashi, Kenta Ito, Shinsuke Ibi
  • Journal Title: Proc. of IEEE CCNC '24 Volume: - Pages: 1-6
  • DOI: 10.1109/ccnc51664.2024.10454802
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Concatenated Structure of EP and Turbo Equalizer for Overloaded Massive MIMO Detection (2024)
  • Author(s): Takuma Kobayashi, Takumi Takahashi, Shinsuke Ibi, Seiichi Sampei
  • Journal Title: Proc. of IEEE CCNC '24 Volume: - Pages: 1-6
  • DOI: 10.1109/ccnc51664.2024.10454825
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Data-Driven Tuning of Deep Unfolding-Aided Blind Signal Separation for Short Data Length (2024)
  • Author(s): Taisuke Nogami, Shinsuke Ibi, Takumi Takahashi, Hisato Iwai
  • Journal Title: Proc. of IEEE CCNC '24 Volume: - Pages: 1-6
  • DOI: 10.1109/ccnc51664.2024.10454780
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Blind Self-Interference Canceller with Adaptive Differential Delay for IBFD in the Presence of Fractional Delay Path (2023)
  • Author(s): Koichi Nishikawa, Shinsuke Ibi, Takumi Takahashi, Hisato Iwai
  • Journal Title: Proc. of IEEE VTC '23-Fall Volume: - Pages: 1-5
  • DOI: 10.1109/vtc2023-fall60731.2023.10333559
  • Peer Reviewed
• [Presentation] Diversity Achieving-QSM のためのガウス信念伝搬法に基づく低計算量検出法に関する一検討 (2024)
  • Author(s): 増岡 慶悟, 高橋 拓海, 衣斐 信介
  • Organizer: 電子情報通信学会総合大会
• [Presentation] ベクトル近似メッセージ伝搬法に基づく低計算量な時変ミリ波 MIMO 検出手法に関する一検討 (2024)
  • Author(s): 古土井 智春, 高橋 拓海, 衣斐 信介
  • Organizer: 電子情報通信学会総合大会
• [Presentation] チュートリアルセッション「通信のための確率推論の最前線」 (2024)
  • Author(s): 高橋 拓海, 飯盛 寛貴, 佐藤 光哉
  • Organizer: 第38回信号処理シンポジウム
  • Invited
• [Presentation] 階層型モデルを用いたスパースベイズ学習に基づく大規模MIMO通信路推定に関する一検討 (2024)
  • Author(s): 古田健悟, 高橋拓海, 伊藤賢太, 衣斐信介
  • Organizer: 電子情報通信学会無線通信システム研究会
• [Presentation] 期待値伝搬法に基づくIDDを用いた符号化大規模MIMO検出のEXIT解析に関する一検討 (2024)
  • Author(s): 佐伯尚秀, 高橋拓海, 伊藤賢太, 衣斐信介
  • Organizer: 電子情報通信学会無線通信システム研究会
• [Presentation] 期待値伝搬法に基づく時変ミリ波MIMO検出のためのプリコーダ設計 (2023)
  • Author(s): 古土井 智春, 高橋 拓海, 衣斐 信介
  • Organizer: 第46回情報理論とその応用シンポジウム
• [Presentation] 周波数選択性環境におけるCFOを考慮したマルチユーザMIMOのための双線形推論に基づくベイジアン受信機設計 (2023)
  • Author(s): 伊藤 賢太, 高橋 拓海, 五十嵐 浩司, 石橋 功至, 衣斐 信介
  • Organizer: 第46回情報理論とその応用シンポジウム
• [Presentation] CFO存在下におけるマルチユーザMIMOのための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 (2023)
  • Author(s): 伊藤賢太, 高橋拓海, 五十嵐浩司, 石橋功至, 衣斐信介
  • Organizer: 電子情報通信学会無線通信システム研究会
• [Remarks] 高橋 拓海 (Takumi Takahashi) - マイポータル - researchmap
  • URL: https://researchmap.jp/takumi_takahashi
• [Remarks] 研究者詳細 - 高橋 拓海 - 研究者総覧 - Osaka University
  • URL: https://rd.iai.osaka-u.ac.jp/ja/fa1d55ac9d43f693.html