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講演抄録/キーワード
講演名 2020-02-20 14:15
パイロット汚染存在時のMassive MIMOにおける学習を用いたチャネル推定及び学習時のモデルミスマッチに対する影響
廣瀨大輝大槻知明慶大
抄録 (和) Massive MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) において,基地局は, ユーザとの間の正確なCSI (Channel State Information) の推定が必要となる.チャネルの時変性によって, パイロット信号長は制限されるため,直交パイロット信号数は有限個となる. それゆえ,近接セルでは共通のパイロット信号が再利用される.そのため,近接セルからの干渉を受けてチャネル推定精度が劣化するパイロット汚染が生じる. 本稿では,畳込みニューラルネットワークを用いて,パイロット汚染発生時の受信信号に対応する所望チャネルを学習することで,パイロット汚染の影響を低減するチャネル推定法を提案する.計算機シミュレーションにより,提案法が共分散行列推定法と比較して推定チャネルのMSE (Mean Square Error) 特性を改善することを示す.また,トレーニング時と評価時のモデルミスマッチが推定精度の劣化につながるため,予期されるチャネルモデルをすべて学習させる必要があることを示す. 
(英) In massive multiple-input multiple-output (MIMO), a base station (BS) needs accurate estimation of channel state information (CSI) for a user terminal (UT). The same pilot signals are reused in neighboring cells because of time variation of a channel. For this reason, the channel estimation accuracy deteriorates due to the interference from the neighboring cells, which is called pilot contamination. In this report, we propose a channel estimation method that reduces the influence of pilot contamination by learning a desired channel corresponding to a contaminated signal with a neural network. Our computer simulation results show that the proposed method improves the normalized mean square error (NMSE) of the channel compared with the covariance estimating method. In addition, we show it is necessary to train all expected channel model in the proposed method.
キーワード (和) Massive MIMO / パイロット汚染 / チャネル推定 / 畳込みニューラルネットワーク / / / /  
(英) Massive MIMO / Pilot contamination / Channel estimation / Convolutional neural network / / / /  
文献情報 映情学技報, vol. 44, no. 5, BCT2020-24, pp. 13-16, 2020年2月.
資料番号 BCT2020-24 
発行日 2020-02-13 (BCT) 
ISSN Print edition: ISSN 1342-6893  Online edition: ISSN 2424-1970
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研究会情報
研究会 BCT IEEE-BT  
開催期間 2020-02-20 - 2020-02-21 
開催地(和) かんぽの宿奈良 
開催地(英)  
テーマ(和) 学生若手発表および一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 BCT 
会議コード 2020-02-BCT-BT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) パイロット汚染存在時のMassive MIMOにおける学習を用いたチャネル推定及び学習時のモデルミスマッチに対する影響 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Learning-Based Channel Estimation for Massive MIMO with Pilot Contamination and Its Impact of Model Mismatch in Training 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Massive MIMO / Massive MIMO  
キーワード(2)(和/英) パイロット汚染 / Pilot contamination  
キーワード(3)(和/英) チャネル推定 / Channel estimation  
キーワード(4)(和/英) 畳込みニューラルネットワーク / Convolutional neural network  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 廣瀨 大輝 / Hiroki Hirose / ヒロセ ヒロキ
第1著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 大槻 知明 / Tomoaki Ohtsuki / オオツキ トモアキ
第2著者 所属(和/英) 慶應義塾大学 (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
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講演者
発表日時 2020-02-20 14:15:00 
発表時間 20 
申込先研究会 BCT 
資料番号 ITE-BCT2020-24 
巻番号(vol) ITE-44 
号番号(no) no.5 
ページ範囲 pp.13-16 
ページ数 ITE-4 
発行日 ITE-BCT-2020-02-13 


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