| 研究課題/領域番号 |
19H02138
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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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 |
小区分21020:通信工学関連
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| 研究機関 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
和田山 正 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20275374)
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| 研究分担者 |
林 和則 京都大学, 国際高等教育院, 教授 (50346102)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
12,740千円 (直接経費: 9,800千円、間接経費: 2,940千円)
2021年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2020年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2019年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
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| キーワード | 深層学習 / 機械学習 / 無線通信 / 信号処理 / 深層展開 / 無線信号処理 / MIMO検出 / LDPC符号 / 圧縮センシング / SCDMA方式 / 収束加速 / MIMO方式 / 固定点反復 / チェビシェフ多項式 / スパース信号再現 / MIMO信号処理 / スパースCDMA |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、無線通信系アルゴリズムに対するデータ駆動アルゴリズムデザインの原理を確立し、その原理に基づいて従前のアルゴリズムより優れた特性を持つアルゴリズムを創出することである。最適推定原理から演繹的に導出された反復推定アルゴリズムに対して、適切に学習可能パラメータを組み込み、さらに訓練データに基づいてそれらのパラメータを調整する手法をデータ駆動アルゴリズムデザインと呼ぶ。本研究では、様々な角度からデータ駆動アルゴリズムデザインの可能性を追求する。
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| 研究成果の概要 |
本研究計画においては、無線通信系アルゴリズムに対するデータ駆動アルゴリズム設計について研究を行ってきた。その成果として、現在、「深層展開」と呼ばれるアルゴリズム構築のための方法論の確立に一定の貢献ができたものと考えている。研究成果は大きく分けて、1) 信号処理アルゴリズムにおける深層展開の適用に関する研究、2) 学習された結果に関する理論的解釈に関する研究に類別できる。1)については、スパース信号推定アルゴリズムTISTAの開発、深層展開に基づくMIMO信号検出アルゴリズムの開発などが代表的な研究である。2)については、チェビシェフステップに関する理論的研究などがある。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の目的は、無線通信系アルゴリズムに対するデータ駆動アルゴリズムデザインの原理を確立し、その原理に基づいて従前のアルゴリズムより優れた特性を持つアルゴリズムを創出することである。最適推定原理から演繹的に導出された反復推定アルゴリズムに対して、適切に学習可能パラメータを組み込み、さらに訓練データに基づいてそれらのパラメータを調整する手法をデータ駆動アルゴリズムデザインと呼ぶ。通常の反復推定アルゴリズムを展開表現することで多層ニューラルネットワークと見立て、与えられた訓練データに基づき深層学習に基づくパラメータの調整を行うことにより、従来法では達成が困難であった性能が実現できる。
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