2018 Fiscal Year Annual Research Report
A study on applications of artificial intelligence techniques to control systems for mobile communications
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18H01437
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
府川 和彦 東京工業大学, 工学院, 教授 (00323775)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
張 裕淵 東京工業大学, 工学院, 助教 (00725616)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧 / 干渉キャンセル / 送信制御 / EMアルゴリズム / 変分法的ベイズ推定 / Message-Passing アルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した．
具体的には，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，送信技術の自由度を増やし，さらに，統合送信制御を制約条件付き非線形最適化問題として捉え，演算量を削減できる逐次アルゴリズムとして，EM (Expectation-Maximization) アルゴリズムに注目し，その性能を計算機シミュレーションにより定量的に評価した．簡単な３セル条件で，ある種の伝搬環境では収束性に問題があることを明らかにした．さらに，演算量を劇的に削減できる変分法的ベイズ推定 (VB: Variational Bayes) 法について，その基本特性を明らかにするため簡単な３セル条件で計算機シミレーションを行った．ハイパーパラメータを適切に設定できれば，多くの伝搬環境で収束可能であることを示した．加えて，自律分散制御を，最適化評価関数の周辺化と捉え，周辺化を効率良く行える VB 法や並列処理に適した Message-Passing アルゴリズムについて，簡単な３セル条件で計算機シミレーションを行い，これもパラメータの設定の問題が解決できれば，多くの伝搬環境で収束可能なことを明らかにした．また更なる演算量削減を図るため，ニューラルネットワークへの実装を想定し，機械学習のアルゴリズムの基礎検討を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
計算機シミュレーションの計算時間を大幅に短縮するため，現実に近い伝搬環境を簡単な伝搬モデルで近似しようと試みたが，当初は十分な精度が得られず，度重なる試行錯誤を経て多くの時間を費やした．
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| Strategy for Future Research Activity |
送信ビームフォーミングを導入するため，放射角や入射角の伝搬モデルを導入する．これらのモデルは標準化団体が推奨しているものを基本とする．
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Research Products
(9 results)
