2018 Fiscal Year Research-status Report
An Information-theoretic secured 5G mobile communications system utilizing physical layer security
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17K06423
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
高野 泰洋 神戸大学, 工学研究科, 助教 (70782746)
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2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | チャネル推定 / ターボ等化 / Massive MIMO / Compressive sensing / Physical layer security |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2018年度，本研究は課題項目(a-1)「大規模MIMO 通信におけるチャネル推定性能の向上」に関する研究成果の一つとして，ジャーナル論文 "A Conditional L1 Regularized MMSE Channel Estimation Technique for IBI Channels" をIEEE Wireless Communications誌上に出版した． また，課題項目(a-2)「チャネル・レシプロシティの性能向上」に着手し，１編の国際会議論文“Performance Analysis of MU-MIMO Systems with Threshold-based Feedback and Spatial Heterogeneity”が IEEE WCNC 2019へ採択された．項目(a-2)は，詳細検証の結果判明した技術的な課題のため６ヶ月遅延しているが，この課題解決を通じ新たな学術的知見が得られた．この研究成果を論文投稿し，現在査読中である．
更に，本研究は，IEEE Signal Processing Letters 誌上に出版した“A low-complexity LS turbo channel estimation technique for MU-MIMO systems”に関して，国際会議 IEEE Global SIP 2018 にて招待発表を行った．また，チャネル推定に関連した物理レイヤセキュリティの検討結果を２件の国内学会で発表し，他の研究者との技術的討論を重ね，引き続き有意な成果を達成できるよう研究方針を確認した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
本研究は，項目(a-1)において，L1 正規化チャネル推定を大規模MIMOシステムへ拡張することを目指していた．その応用例として，まず，Inter-block interference (IBI)チャネルを想定した．これは，大規模MIMOにてシステムサイズに応じた制御信号が必要になるが，そのオーバーヘッドを削減するとIBIが生じ，チャネル推定精度を劣化させる要因になる． そこで，本研究は，ターボチャネル推定にL1 正規化を付与し，現実的なEMアルゴリズムで実行可能な条件付チャネル推定法を提案した．これにより，チャネル推定性能を損なうことなく短い制御信号で周波数利用効率を高めた大規模MIMO伝送が実現可能なことを示した．国立台湾大学およびオウル大学との協業結果得られたこの研究成果は，2018年10月にIEEE Wireless Communications誌へ出版された．
また，本研究は，項目(a-2)に着手し，チャネル・レシプロシティの性能向上を検討している．チャネル・レシプロシティでは，時分割多重(TDD)において，UplinkとDownlinkの伝送フレームに対応するチャネル・パラメータの変動が少ないことを前提に，Downlinkパラメータを直前のUplinkパラメータで近似して送信ビームフォーミングを実施する．一方，セキュリティ向上のためArtificial Noise伝送が想定されているが，これは近隣セルの正規ユーザーにとっては干渉である．そこで，未知干渉の対策のため，本研究は，まず，L1 正規化用いたUplinkの空間パラメータ推定の精度改善を提案した．検討結果は，IEEE Signal Processing 誌へ投稿し，現在，１ラウンド目のレビュー中である．
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| Strategy for Future Research Activity |
2019年度は，これまで提案したチャネル推定法を応用し，チャネル・レシプロシティ性能の改善効果を明らかにし，項目(a-2)での具体的な研究成果の達成を目指す．多くの専攻研究はチャネルパラメータを既知としているが，本研究ではチャネル推定を実装した現実的なシミュレーション評価を行なっている．しかし，L1正規化推定法は，優れた推定性能を達成する一方，高い演算量を要するという課題がある．これに対し，昨年度導入したGPUアクセラレータを活用し，検証の進捗向上を目指す．
また，研究項目(b-1) 「暗号化を併用したデータ伝送の秘匿性向上」の検討を進める．項目(a-1)および(a-2)での改善手法は，正規ユーザーだけでなく傍聴ユーザーにとっても受信性能を高める手口を与える可能性がある．そこで，従来の暗号化の併用が有用と考えられる．2019年度は，まずビームフォーミング等による信号処理と従来の暗号化の併用方法，およびそのプロトコルの具体化を目指す．この研究分野はまだ十分に解明されていないが，2017年度から協業している国立台湾大学Hsuan-Jung Su教授と定期的に技術討議し，最新の研究動向に関し情報交換を行い，有意な研究成果の達成を目指す．
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| Causes of Carryover |
投稿中の論文出版費用として使用予定
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