| 研究実績の概要 |
進化アルゴリズムの一手法であるバイナリ差分進化を用いて, その性能を下り回線における全ユーザのチャネル容量の総和(チャネル容量の和) など各種基準で評価した. その結果, 提案した評価関数は従来法よりも干渉抑圧およびチャネル容量の和の最大化に優れることがわかった. また, ルースビームフォーミングの問題は受信ユーザごとに独立な部分問題に分割可能であることが示唆された.
次に，送信アンテナ素子数と受信ユーザ数を種々に変化させて遺伝的アルゴリズムを用いた簡易ビーム形成を行った. その結果, 簡易ビーム形成では，ユーザ数が多くなると与干渉を十分に抑圧できなくなることから, MMSE に比較してスループットは劣化してしまうものの, 特にユーザ数が少ないときはある程度の効果がみられた.
送信アンテナ選択について，量子アニーリングを導入した．検討の結果，機械学習や遺伝的アルゴリズムに比べて，極めて短時間で同程度の性能を得られる可能性を確認した．
また，ルースビームフォーミングと分散アンテナシステムの類似性から，分散大規模MIMOシステムにおけるアンテナ選択及びユーザ選択の検討を行った．屋内環境における大規模分散アンテナシステムを想定し，ユーザ選択及びアンテナ選択の効果を評価した．検討したモデル内では，アンテナ選択については有意な改善は見られなかったものの，ユーザ選択の効果は示された．
最後に，送信ウェイト生成に直接二値探索法を適用し，その特性評価を行った．圧縮センシングや遺伝的アルゴリズムに比べて，飛躍的な計算量の削減が見込めることが分かった．今後は，直接二値探索法において，パラメータのチューニングを施し，特性改善をはかりたい．
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