2021 Fiscal Year Annual Research Report
無線通信系におけるデータ駆動アルゴリズムデザインの新展開
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19H02138
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
和田山 正 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20275374)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
林 和則 京都大学, 国際高等教育院, 教授 (50346102)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 深層展開 / 深層学習 / 無線信号処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、無線通信系アルゴリズムに対するデータ駆動アルゴリズムデザインの原理を確立し、その原理に基づいて従前のアルゴリズム より優れた特性を持つアルゴリズムを創出することである。最終年度は、１年目・２年目に得られた研究成果に対して総括するとともに、得られた結果に対する理論的解釈を与えることに注力した。本プロジェクトで得られた成果であるスパース信号再構成アルゴリズムであるTranable ISTA法の学習結果を観察すると特徴的なパターンが発見されていた。その学習結果の合理性を理論の観点から説明をするため、申請者らはチェビシェフステップの理論を構築した。チェビシェフステップの理論は、深層展開による学習結果をうまく説明する理論となっており、その結果をまとめた論文が2022年に電子情報通信学会論文誌に掲載予定である。さらにチェビシェフステップの理論を不動点反復法の収束を加速するために利用するチェビシェフPSOR法を開発し、その結果はIEEE Signal Processing Lettersに掲載されている。
また、チェビシェフ法を中心とした理論的検討と平行して、分散信号処理への深層展開の適用に関する研究も新たなに開始し、初期成果が出始めた状況である。分散信号処理における深層展開の活用については、２０２２年度新規採択となった基盤Aプロジェクト（本プロジェクトの後続プロジェクト）で引き続き研究開発を続行する予定であり、今後も継続して注力する予定である。
また、最終年度における研究の総括の一環として、研究成果の社会還元を目指し、本プロジェクトで得られた成果に基づく書籍の執筆を開始した。2022年度中に出版が予定されている。
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| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
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