2020 Fiscal Year Research-status Report
大規模MIMOシステムにおけるルースビームフォーミングの実現
| Project/Area Number |
20K04460
|
|---|
| Research Institution | Hokkaido University |
|---|
Principal Investigator |
西村 寿彦 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (70301934)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大鐘 武雄 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (10271636)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 簡易ビーム形成 / 大規模MIMO / アンテナ選択 / 評価関数 / バイナリ差分進化 / 遺伝的アルゴリズム |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
マルチユーザ大規模MIMO システムでは, 基地局に100 素子以上の送信アンテナ素子を配置することに伴い, ウェイト形成の計算量が著しく増大する. このため, 送信に使用するアンテナを選択するのみでウェイトを生成する簡易ビーム形成という手法が提案されている. 本研究では, 主に以下の2点について検討を行った．
一つ目は，機械学習を用いて簡易ビーム形成の準最適解を学習させる場合の新たな評価関数を提案した. 進化アルゴリズムの一手法であるバイナリ差分進化を用いて, 従来の学習時評価関数および, 提案した評価関数によって実際に準最適解を生成したのち, その性能を下り回線における全ユーザのチャネル容量の総和(チャネル容量の和) など各種基準で評価した. その結果, 提案した評価関数は従来法よりも干渉抑圧およびチャネル容量の和の最大化に優れることがわかった. また, 簡易ビーム形成の問題は受信ユーザごとに独立な部分問題に分割可能であることが示唆された.
二つ目は，簡易ビーム形成の有効性が, 異なる送信アンテナ素子数, および受信ユーザ数の場合にどのように変化するかを検討するため, 屋内環境において送信アンテナ素子数と受信ユーザ数を種々に変化させて遺伝的アルゴリズムを用いた簡易ビーム形成を行った. すべての素子を用いてMMSE でビーム形成した場合とスループット特性を比較した.その結果, 簡易ビーム形成では，ユーザ数が多くなると与干渉を十分に抑圧できなくなることから, MMSE に比較してスループットは劣化してしまうものの, 特にユーザ数が少ないときはある程度の効果がみられた. したがって, 回路規模や消費電力なども考慮した場合は，簡易ビーム形成が有効な場合があると考えられる.
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
機械学習を用いた簡易ビーム形成の性能評価については，一定の評価が行われた．ただし，今後の研究に向けた，選択されるアンテナの傾向を完全に特定できるまでには至っていない．
コロナ禍で年度の前半は，研究環境がマヒした状態であったため，研究の着手が予定より遅れてしまったことが影響している．
|
| Strategy for Future Research Activity |
まずは，バイナリ差分進化だけでなく他の0-1最適化手法も用いて, 提案した評価関数の有効性についてさらなる検討を行う. それによって得られた準最適解を参考として, 選択するアンテナの傾向をつかみ，機械学習を用いずに最適なアンテナの簡易選択を行う手法について検討する.
簡易ビーム形成では複素ウエイトを扱わないので, 回路構成を単純化でき, 消費電力を抑えたり装置の小型化に寄与できる. したがって, IoT 端末のように, 大容量通信は必要ないが, 小型で低消費電力が要求される場面で有効となる可能性がある.この点についても，定量評価を行って，簡易ビーム形成の有効性を確認する．
万一，アンテナ選択の最適な傾向が見えなくとも，通信環境が静的であれば，事前に機械学習によってアンテナ選択を行っておけば，通信時に計算負荷を考慮する必要がなくなる．その際，ユーザの位置に応じて選択するアンテナを決定するテーブルの作成が必要となる．上記2つの方法は，環境に応じてそれぞれ有効な場面があると考えられるので，両方とも検討する予定である．
|
| Causes of Carryover |
コロナ禍により，予定していた学会等がすべてキャンセル，あるいはリモート開催となったため，旅費の使用が全くなかったため．
|
