研究課題/領域番号 |
23K20935
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分21020:通信工学関連
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研究機関 | 同志社大学 |
研究代表者 |
衣斐 信介 同志社大学, 理工学部, 教授 (10448087)
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研究分担者 |
高橋 拓海 大阪大学, 大学院工学研究科, 助教 (40844204)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2024年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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キーワード | 統計信号処理 / 信念伝搬 / 深層展開 / 深層学習 / データ駆動最適化 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、大規模数の無線IoT端末が互いに時間・周波数を非同期状態で小容量データパケットの授受を効率的に行う「究極形」のランダムアクセス技術の確立である。一般的には、同期を確保するためプリアンブル・トレーニング信号を用いるが、小容量データパケットに比べて比較的長いオーバーヘッド信号を付与することは非効率であり、本来、非同期状態での通信が望ましい。この目的を達成するため、非同期ランダムアクセスのための信念伝搬(BP)検出器の開発を行うとともに、深層展開型BP 検出器のデータ駆動設計へ拡張し、深層学習技術を駆使してパラメータの最適化を行うことで、信号検出性能を最大限に引き出す工夫を施す。
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