A study on applications of artificial intelligence techniques to control systems for mobile communications
| Project/Area Number |
18H01437
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
府川 和彦 東京工業大学, 工学院, 教授 (00323775)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
張 裕淵 東京工業大学, 工学院, 助教 (00725616)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥5,460,000 (Direct Cost: ¥4,200,000、Indirect Cost: ¥1,260,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2018: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | 移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / システム制御 / 機械学習 / 干渉抑圧技術 / ニューラルネットワーク / 干渉抑圧 / 送信電力制御 / 送信ビームフォーミング制御 / Deep Learning / 誤差逆伝搬法 / Dropout / 次世代移動通信 / 変分法的ベイズ推定 / 干渉キャンセル / 送信制御 / EMアルゴリズム / Message-Passing アルゴリズム / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，干渉抑圧問題を解決するため，基地局の送信電力制御並びに送信ビームフォーミング制御を検討した．
簡単のため，3セルのMIMO-OFDM (Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) 伝送を想定し，受信端末はMRC (Maximum Ratio Combining) 合成することを前提に，Deep Learning による基地局の送信電力制御と送信ビームフォーミング制御を検討した．ニューラルネットワークの学習には誤差逆伝搬法を用いて，トレーニングデータとしての最適解をGreedy Searchにより求める．また，Deep LearningのPretraining技術を用いて，ニューラルネットワークの重み係数の初期化を行い，Dropout技術を導入して過学習を回避するよう工夫した．
到来角モデルを導入した周波数選択性フェージング伝送路において計算機シミュレーションを行い，Deep Learningによる送信電力制御と送信ビームフォーミング制御は，最適解に近い受信SINR (Signal to Interference plus Noise Ratio) を達成できることを明らかにした．また，演算量についても評価し，Deep Learningによる制御は，最初の学習にこそ多大な演算量を必要とするものの，学習後の演算量を，最適解が得られるGreedy Searchに較べ，1桁から2桁削減できることを明らかにした．また，Dropout技術のパラメータを最適化し，過学習を回避できることを定量的に示し，加えてPretraining技術の有効性についても定量的に評価した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
現実に近い伝搬状況をシミュレーションするため，到来角モデルを導入せざるを得なくなり，そのため計算機シミュレーションが複雑化し，当初予想した計算時間よりも大分長くなり，研究遅延の大きな理由となっている．
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| Strategy for Future Research Activity |
セル数を増やすと，現在の制御システムでは明らかに限界があるので，当初の予定通り，自律分散制御とセルのグループ化を導入して，演算量を削減しつつ最適に近いシステム制御を目指す．
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Report
(2 results)
Research Products
(27 results)
