2017 Fiscal Year Annual Research Report
Analysis of a large-scale bipartite factor graph with analog coupling
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15H02252
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
大鐘 武雄 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (10271636)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
林 和則 大阪市立大学, 大学院工学研究科, 教授 (50346102)
衣斐 信介 大阪大学, 工学研究科, 准教授 (10448087)
石橋 功至 電気通信大学, 先端ワイヤレス・コミュニケーション研究センター, 准教授 (80452176)
西村 寿彦 北海道大学, 情報科学研究科, 准教授 (70301934)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 大規模MIMO / 確率伝搬法 / 一般化確率伝搬法 / 近似的メッセージ交換 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまで，多数のループのあるファクターグラフにおいて確率伝搬法を用いた検出を行なって来た結果，グラフサイズが大きく，結合強度がランダムに分布する場合に検出性能が向上することが明らかとなっていた．これらの条件を満足しない場合は，上限設定，スケーリング，ダンピングなどのLLR制御が効果的である．
一方，圧縮センシングを応用した検出手法を発展させ，近似的メッセージ伝搬法を適用した場合，tanhの傾き最適化が有効であることが新たに判明した．近似的メッセージ伝搬法と確率伝搬法は，出発点が異なるものの，その動作はほぼ等しく，tanhの傾き最適化はレプリカ信号生成時のスケーリングと等価である．このことから，伝搬するメッセージの制御方法に理論的な裏付けができる可能性が得られた．
現実的な検討としては，多値変調時の検出に際し，ビット単位でなくシンボル単位の裕度を用いることでの改善効果や，ビット単位の場合に誤り耐性の強いビットから検出する手法の適用性について検討を行った．また，極めて性質の悪いグラフにおいても，事後LLRの適応スケーリングが有効であることを明らかにした．
また，さらに広い応用として，確率的データ結合法への展開や，SCMAにおけるユーザ分離，Polar符号の複合，Polar符号化された信号の等化などについて初期検討を行い，種々の分野において適用可能性があることを示した．
一般化確率伝搬法では，グラフの木構造における下層の処理を省略する手法について検討し，新たな逐次検出手法の導出に成功した．
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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