2022 Fiscal Year Research-status Report
光ファイバ無線伝送システムにおける無線信号圧縮法に関する研究
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22K14257
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
久野 大介 大阪大学, 大学院工学研究科, 助教 (40802088)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 光ファイバ伝送 / Radio over fiber / データ圧縮 / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
5Gおよび6G時代のセルラー基地局では、LTEや4G時代の基地局を細分化し、複数の場所に配備する構成が取られる。無線のRF部を切り出したRadio Unit (RU)はアンテナサイトに配備され、変調や符号化を担うDistributed Unit (DU)はモバイルオペレータの持つ通信ビルなどに配備される。このRUとDUの間は光ファイバで接続され、フロントホールと呼ばれる。近年は、このフロントホールに要求される通信容量の増大が懸念されている。本助成では、このフロントホールの効率的な信号圧縮法を検討する。2022年度には、提案方式である深層学習を用いた無線信号圧縮に関して、もっとも簡易な構成である２層のニューラルネットワークを用いた圧縮を解析した。圧縮時に信号を２値のオンオフ信号に変換する必要があるが、その際に離散化処理を行うため、微分不可となる。これに対して、Skip connectionを導入することにより、良好な特性が得られた。また、本方式と従来手法である線形量子化器および非線形量子化器と特性比較を実施した。提案方式と非線形量子化器の特性はほぼ同性能であったが、今後、通信路から受ける波長分散などの信号歪みを考慮することで、提案手法の有効性を調査していく。また、並行して、FPGAを用いたハードウェア実装を開始している。来年度には、ハードウェア実装の本格化および新たな層構造の設計を予定している。
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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
2022年度には、提案方式である深層学習を用いた無線信号圧縮に関して、もっとも簡易な構成である２層のニューラルネットワークを用いた圧縮を解析した。圧縮時に信号を２値のオンオフ信号に変換する必要があるが、その際に離散化処理を行うため、微分不可となる。これに対して、Skip connectionを導入することにより、良好な特性が得られた。また、本方式と従来手法である線形量子化器および非線形量子化器と特性比較を実施した。提案方式と非線形量子化器の特性はほぼ同性能であったが、今後、通信路から受ける波長分散などの信号歪みを考慮することで、提案手法の有効性を調査していく。
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| Strategy for Future Research Activity |
通信路から受ける波長分散などの信号歪みを考慮することで、提案手法の有効性を調査していく。また、並行して、FPGAを用いたハードウェア実装を開始している。来年度には、ハードウェア実装の本格化および新たな層構造の設計を予定している。ただし、円安の影響でFPGAの高騰が見られ、入手も困難な状況が続いている。このような状況も鑑みつつ、研究を推進していく。
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| Causes of Carryover |
購入予定だったFPGAの納期遅れにより、2023年度の購入を予定。
国際会議参加費に関して、今年度は参加予定だった国際会議に参加できたが、国内開催だったため、予定よりも支出が少なかった。2023年度は海外での開催なので、そちらに回す予定である。
当初予定では、人件費を計上していたが、コロナ禍ということもあり、学生の確保が難しい状況であった。2023年度も当初予定通り、RAもしくはアルバイトの雇用を予定している。
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