| 研究課題/領域番号 |
22K04108
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
眞田 幸俊 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (90293042)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 大規模MIMO / 最急降下法 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / メトロポリス・ヘイスティングス法 / 過負荷MIMO / 仮想応答 / 超多素子アンテナ / Gibbsサンプリング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では第６世代移動通信に用いられる大規模MIMO技術のための復調アルゴリズムとして，解候補ベクトルの複数の要素を並列に最適化するアルゴリズムを提案し，その収束特性ならびに計算量を評価する．提案方式は最適化アルゴリズムとして最小２乗アルゴリズムをメトロポリス・ヘイスティングス法と組み合わせることにより，解候補ベクトルの複数の要素を並列に最適化し，高速かつ比較的低演算量でMIMO復調を実現する．そして，大規模MIMOの通信環境において，収束特性の改善を目指す．さらに大規模MIMOに用いられるビームフォーミングを提案手法に組み合わせて適用した場合の収束特性を評価し，同時に計算量の低減を検討する．
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| 研究成果の概要 |
本研究では第６世代移動通信に用いられる大規模Multi-Input Multi-Output（MIMO）技術のための復調アルゴリズムとして，解候補ベクトルの複数の要素を並列に最適化するアルゴリズムを提案し，その収束特性ならびに計算量を評価する．従来のマルコフ連鎖モンテカルロ法では逐次的に解候補ベクトルの要素を最適化していた．これに対して提案方式は最適化アルゴリズムとして最急降下法をメトロポリス・ヘイスティングス法と組み合わせることにより，解候補ベクトルの複数の要素を並列に最適化し，低遅延かつ比較的低演算量でMIMO復調を実現する．本研究ではさらに処理の低遅延化を実現した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は第６世代移動通信で求められる多数接続を実現するための技術である．自動運転などのアプリケーションにおいては必要な時に遅延なく無線ネットワークに接続できることが求められる．多数の信号が同時受信されると，信号を復調するための信号処理は庭園残量化された場合でも，指数関数的に増加する．本研究のアルゴリズムは再急降下法とマルコフ連鎖モンテカルロ法を組み合わせ，低演算量かつ並列に受信信号を復調する．
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