Project/Area Number |
23K20935
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
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Research Institution | Doshisha University |
Principal Investigator |
衣斐 信介 同志社大学, 理工学部, 教授 (10448087)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高橋 拓海 大阪大学, 大学院工学研究科, 助教 (40844204)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
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Keywords | 統計信号処理 / 信念伝搬 / 深層展開 / 深層学習 / データ駆動最適化 |
Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、大規模数の無線IoT端末が互いに時間・周波数を非同期状態で小容量データパケットの授受を効率的に行う「究極形」のランダムアクセス技術の確立である。一般的には、同期を確保するためプリアンブル・トレーニング信号を用いるが、小容量データパケットに比べて比較的長いオーバーヘッド信号を付与することは非効率であり、本来、非同期状態での通信が望ましい。この目的を達成するため、非同期ランダムアクセスのための信念伝搬(BP)検出器の開発を行うとともに、深層展開型BP 検出器のデータ駆動設計へ拡張し、深層学習技術を駆使してパラメータの最適化を行うことで、信号検出性能を最大限に引き出す工夫を施す。
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