| 研究課題/領域番号 |
18H03765
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分21:電気電子工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
大鐘 武雄 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (10271636)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
44,460千円 (直接経費: 34,200千円、間接経費: 10,260千円)
2020年度: 12,610千円 (直接経費: 9,700千円、間接経費: 2,910千円)
2019年度: 14,300千円 (直接経費: 11,000千円、間接経費: 3,300千円)
2018年度: 17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
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| キーワード | 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 / 多信号検出 / 多数信号検出 / 大規模MIMO / 大規模IoT / 確率伝搬法 / 過負荷MIMO / 大規模MTC |
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| 研究成果の概要 |
多数のIoTデバイスを同時に収容すること目的とし，IoTデバイス数よりも少ない観測信号数で全ての信号を正しく，かつ，少ない演算量で検出できる手法を検討した．その結果，離散性・グループスパース性を利用したADMMによる凸最適化アルゴリズムや，ガウス確率伝搬法・近似メッセージ伝搬法の深層展開によるパラメータ最適化を新たに提案し，軽量な信号処理で優れた信号検出性能を持つ手法の開発に成功した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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．
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