| 研究課題/領域番号 |
17K06435
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| 研究機関 | 大阪府立大学 |
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研究代表者 |
林 海 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (40336805)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 無線ネットワーク |
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| 研究実績の概要 |
本年度はセルフリーMassive MIMOシステムについて、特にアクセスポイント（AP）とユーザーの両方で低分解能ADCを有する場合、システム全体の性能を分析し、達成可能なレートの閉形式の表現を導出した。達成可能なレートを目標としたADCの分解能ビット割り当て方式と電力制御方式を提案した。
一方、広帯域ミリ波通信におけるアンテナアレイの規模拡大に伴い、アレイ全体に渡る電磁波の伝搬遅延は大きくなり、時間領域のサンプル周期に匹敵し、空間広帯域効果として知られる。この場合、OFDMシステムの異なるサブキャリアは、同じ伝搬パスの異なる到来角を「認識」することとなる。この効果は、空間広帯域効果から生じるビームスクイントと呼ばれ、従来のMIMOモデルに基づくチャネル推定やプリコーディングなどのアプローチが適用できなくなる。本年度は周波数分割複信（FDD）広帯域ミリ波Massive MIMO-OFDMシステムにおけるビームスクイント効果を考慮した新しいチャネル推定法も提案した。また、高速移動広帯域Massive MIMOアップリンク通信に対して、角度領域のドップラー補償法を開発した。
さらに、Massive MIMOを用いた大規模IoT接続についても研究を行った。第5世代無線ネットワークにおける限られた無線スペクトルでのIoT大規模接続の問題においては、チャネル情報（CSI）取得とビーム設計に関連する困難な問題に対処するために、新しい非直交ビーム領域多重アクセススキームを提案した。また、CSI取得のオーバーヘッドと送受信機設計の複雑さを削減するために、ビーム空間伝搬の特性に活用し、大規模ビーム分割多元接続（BDMA）の統合フレームワークを提案した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
セルフリーMassive MIMOシステムにおいて、APとユーザーの両方で低分解能ADCを有する場合、導出された達成可能なレートの閉形式により、AP数、APごとのアンテナ数、ユーザー数、ADC分解能が達成可能なレートに与える影響を調査することができた。個々のユーザーレートの単純な漸近近似が表示され、ユーザーレートが主にユーザーのADC分解能によって制約されていることを示している。さらに、ADCの総分解能ビット制約の下合計レートを最大化することを目的とした、ADCの分解能ビット割り当て方式を提案した。ユーザーの公平性を保証するだけでなく、達成可能なレートを向上させる最大最小電力制御方式も提案した。
一方、ビームスクイントと空間広帯域効果の関係について解明し、ビームスクイント効果を考慮したFDDミリ波大規模MIMO-OFDMシステムのチャネル推定法を提案した。各アップリンクチャネルパスの周波数に依存しないパラメーター、つまりAoAと時間遅延、および周波数に敏感なパラメーター、つまり複雑なチャネルゲインを抽出するために圧縮センシングベースのアプローチを開発した。周波数に依存しないパラメーターの相互性を利用して、ダウンリンクチャネルの推定を大幅に簡略化でき、限られたパイロットのみが必要である。
大規模IoT接続については、新しい非直交ビーム領域マルチアクセススキームを提案した。特に、ユーザーは、時間周波数領域だけでなく、ビーム領域でも非直交である。提案されたスキームの大幅な性能の向上が確認した。また、大規模BDMAの統合フレームワークも提案し、加重合計レートの閉形式の式を導出した上、大規模なアクセスのアルゴリズムを開発した。さらに、RFチェーンの制約を考慮して、クラスターにRFチェーンを割り当てる、クラスター化ベースの大規模アクセスのアルゴリズムも提案した。
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度の研究結果を踏まえ、Massive MIMOを利用した大規模IoT接続のさらなる研究を計画し、研究期間を一年延長した。次年度は本研究の最終年度であり、角度域におけるMassive MIMOの大規模IoT接続技術の開発を中心に，研究を推進していき、またこれまでの研究成果をまとめていく予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
Massive MIMOを用いた大規模IoT接続の研究計画を見直したところ、未使用額が生じた。
研究期間を1年延長し、未使用額を大規模IoT接続への拡張に追加研究を実施する費用に充てる。
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