2018 Fiscal Year Annual Research Report
確率伝搬法による大規模・過負荷MIMO信号検出を用いた超多数IoTデバイスの収容
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18H03765
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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) |
西村 寿彦 北海道大学, 情報科学研究科, 准教授 (70301934)
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)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 多数信号検出 / ガウス確率伝搬法 / 近似メッセージ伝搬 / 大規模MIMO / 大規模IoT |
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| Outline of Annual Research Achievements |
1000個程度までの超多数IoTデバイスを同時に収容し，多数のアンテナ，あるいは，サブキャリアを用いて多数信号の同時信号検出を信号数の2乗オーダーで実現することを目的としている．
2018年度は初年度であるため，具体的なIoTデバイス収容手法を新たに想定することとした．その結果，SCMA (sparse code multiple access), IDMA (interleave division multiple access) MIMO-OFDM, サブキャリアIQインデックス変調に着目し，ガウス確率伝搬法による検出を行なった．その結果，どの手法においても過負荷，すなわち，信号数が受信信号数より多くても検出可能であることがわかった．
SCMAに関しては，LLRの適応スケーリング，LLRの非均質化の有効性や，サブキャリア間相関による最適利用率の変化など，新たな知見が得られた．また，MIMO-OFDMおよびサブキャリアIQインデックス変調では，信号の離散性とグループスパース性，プリプロセッシングによる近似メッセージ伝搬が十分に適用できることが確認された．特に，検出すべき信号が限られた値のみ取るという性質が近似メッセージ伝搬を始めとする圧縮センシング技術等で有効であることがわかった．
これ以外の基礎的分野では，要素技術であるチャネル推定と，チャネル符号として注目されているPolar符号の繰り返し復号への応用も新たに検討が開始されている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
種々のアクセス方式において，過負荷での適用可能性が明らかになった．さらに，次年度以降の発展に寄与することが期待される新たな技術を得ることができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
種々のプリプロセッシング，繰り返し信号処理アルゴリズムの修正・変形など，特性改善のためのヒントが得られたため，これらを進展させ，適用性を評価する．
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