Detection of Large Scale and Overloaded Signals from Massive IoT devices Based on Belief Propagation

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 18H03765
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 21:Electrical and electronic engineering and related fields
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: Ohgane Takeo 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (10271636)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 西村 寿彦 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (70301934) ; 林 和則 京都大学, 国際高等教育院, 教授 (50346102) ; 衣斐 信介 同志社大学, 理工学部, 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) ; 高橋 拓海 大阪大学, 工学研究科, 助教 (40844204)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: 大規模信号検出 / ガウス確率伝搬法 / 近似メッセージ伝搬 / 圧縮センシング / IoT

Outline of Final Research Achievements

For accommodating massive IoT devices in a common channel, we developed methods which can correctly detect all of the signals with much fewer observations and much lower complexity. We newly proposed convex optimization with ADMM based on discreteness and group sparseness and improved Gaussian belief propagation and approximate message passing with parameter optimization using deep unfolding. Consequently, we succeeded to establish light-weight and high-performance signal detectors.

Free Research Field

無線通信，信号処理

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

従来，一つの通信チャネルで検出する信号数は高々数10程度であった．本提案手法によれば100~1000オーダの信号も実時間で検出可能である．このような手法の登場により，IoTなど将来の超多数端末収容手法の概念を大きく変える可能性がある．これまでは，同時通信数が少ないことを前提としていたのに対し，これからは同時通信数に制限のない環境を想定でき，IoT発展に大きく寄与すると期待される．