| 研究課題/領域番号 |
18H01437
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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 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
府川 和彦 東京工業大学, 工学院, 教授 (00323775)
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| 研究分担者 |
張 裕淵 東京工業大学, 工学院, 助教 (00725616)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 次世代移動通信 / ヘトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧 / 送信電力制御 / 送信ビームフォーミング制御 / 機械学習 / CNN |
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| 研究成果の概要 |
高密度に配置された小セルはシステム容量を改善できるが，同一周波数帯を隣接セルが使用するため，セル境界でセル間干渉（ICI）が発生し問題となる．このICIを抑えるため，基地局の送信電力制御とMIMOの送信ビームフォーミング制御が有効となるが，従来手法の網羅的な全探索及び反復アルゴリズムによる近似最適化制御では演算量が膨大となり，実時間処理が困難となる．
この問題を解決するため，機械学習によってチャネル情報から特徴量を抽出し，各チャネルに応じた最適な送信電力とビームフォーミングを推定する手法を提案した．計算機シミュレーションにより，システム容量及び処理遅延の観点で提案手法の有効性を明らかにした．
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| 自由記述の分野 |
無線通信
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は，次世代移動通信の小セルを含むヘトロジーニアス・ネットワークにおいて，同一チャネル干渉を抑えるための干渉抑圧技術に関するものであり，受信側で干渉キャンセルするだけでなく，送信側の複雑な干渉抑圧制御をニューラルネットワーク等の機械学習の技術を用いて低演算量で実行可能なことを示した．これは他の無線通信を含む大規模通信システムの制御についても応用可能であり，大規模ネットワークの実時間制御を計算機シミュレーションに基づき実証したことは，学術的及び社会的貢献として大いに評価できる．
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