2020 Fiscal Year Research-status Report
Multiuser Detection based on Markov chain Monte Carlo Methods
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19K04396
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
眞田 幸俊 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (90293042)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 超多素子アンテナ / Gibbsサンプリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
第５世代移動通信システムでは多数のセンサデバイスからの情報を収容し，従来とは違ったアプリケーションのプラットフォームになることが期待されている．そのため基地局では超多素子アンテナを実装し，同時に100以上の信号を受信，復調することが必要である．従来の復調アルゴリズムでは計算量的に同時受信することができる信号数が10程度に限られてしまう．そこで本研究ではマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いて100を超える信号を同時に受信し復調するアルゴリズムを検討する．
2020年度の研究成果としては強制的シンボル探索を用いた大規模MIMO 復調方式を提案した．従来のGibbsサンプリングを用いたMIMO 復調方式では，信号対雑音電力比（SNR）が高い条件下で探索の停留が発生し，復調性能が低下する．提案手法では，混合Gibbsサンプリングと組み合わせ，探索が局所解に陥った場合に複数の候補シンボルを強制的に更新する．これにより，局所解から離れた位置から探索を再開し，解空間の中の探索範囲を拡大する．シミュレーションにより得られた結果において，提案手法はQPSK 変調を行った大規模MIMO システムにおいて従来手法よりも優れた性能を示した．
またブロック並列GibbsサンプリングによるMIMO 復調方式を提案した．従来のGibbsサンプリングの方式において，MIMO 復調はシンボル単位で逐次的に行われていた．提案法ではシンボルベクトルを複数のブロックに分け，1 つのブロック中のシンボルを並列に更新する．これにより単位時間当たりの総反復回数が増加する．シミュレーションにより得られた結果から，ビット当たりの信号対雑音電力比が高い領域において，従来法よりも優れたビット誤り率特性を示した．また，送受信アンテナ数が16×16，反復回数が50 回の場合，ブロックサイズが3 のときに最も良好な特性が得られることを示した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の研究計画では１）提案アルゴリズムによる計算量の削減，２）想定するチャネルモデルによる復調特性の評価，３）誤り訂正符号と組み合わせた提案アルゴリズムの特性評価を検討項目に挙げた．このうち３）に関しては想定通りの計算量削減効果を得られた．１）に関しても昨年度の成果に続いて更に改善を実現した．２）に関してはチャネル応答間の相関の高い場合を想定したマルコフ連鎖モンテカルロ法による受信信号の復調を試みたが，想定以上に特性が劣化した．こにれ対しては引き続き改善法を検討している．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究として相関の高いチャネル応答間に対して格子基底縮小を適用し，直交性の高いチャネル応答行列に変換した後マルコフ連鎖モンテカルロ法を適用することを検討する．この組み合わせによる復調方式はすでに提案されているが本研究では特に並列信号処理を用いて等価的にマルコフ連鎖モンテカルロ法の繰り返し処理回数を増加した場合の特性について検討する予定である．2020年度もこの方式を検討しているが，想定以上に誤り率が高いため，更なる工夫が必要である．具体的には探索の初期値を決定するために格子基底縮小後のチャネル応答行列に平均二乗誤差法を用いることを検討する予定である．また基底縮小後の探索範囲が縮小前と異なってしまう点を改善する必要がある．この点についても評価関数が一定値内になるように探索範囲を制限することを検討する．
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| Causes of Carryover |
新型コロナウィルス感染症のため学会が中止になり，旅費を使用しなかったため．
次年度も新型コロナウィルス感染症の影響が大きいと予想されるため，計算サーバを当初予定より多く購入し，計算機シミュレーションの設定条件を増加し，数値計算結果の充実を図るつもりである．
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