| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2023-07-28 11:50
(8,4)および(16,8) Polar符号のニューラルネットワークを用いた復号に関するパラメータ評価
○熊木礼於奈・筒井 弘・大鐘武雄（北大） |
| 抄録 |
（和） |
誤り訂正符号の一つにpolar符号がある．
Polar符号は十分に長い符号長で運用された際に，シャノン限界に漸近した通信路容量を得ることができるとして，5Gにおける制御チャネルに採用されている．
しかし，大容量通信を必要としないIoTデバイスなどで用いられる小データ通信を考えた場合，より短符号長での誤り訂正能力が求められる．
本研究では深層学習による誤り訂正符号の復号法の実用化に向けて，短符号長である(8,4)および(16,8) polar符号の復号に必要なニューラルネットワークのパラメータの評価のため，符号長の変化と変数数の推移について考察する．
シミュレーション結果から，符号長が倍になることで復号に必要な変数数がおよそ10倍まで増加することがわかり，ネットワークの規模の拡大を抑えつつ符号長の増加に対応させることが重要であることがわかった． |
| （英） |
Polar codes are one type of error correction codes.
When operated with a sufficiently long code length, polar codes can achieve communication channel capacity approaching the Shannon limit, and they are adopted for control channels in 5G.
However, when considering small data communications used by IoT devices that do not require high capacity, the error correction capability with shorter code lengths is desired.
In this study, we discuss the variation in code length and the transition of the number of variables concerning the evaluation of neural network parameters required for decoding (8,4) and (16,8) polar codes, aiming to practicalize the decoding method of error correction codes using deep learning.
From the simulation results, it was observed that doubling the code length increases the required number of variables by approximately 10 times, highlighting the importance of accommodating the increase in code length while restraining the growth of network size. |
| キーワード |
（和） |
第5世代移動通信 / Polar符号 / 深層ニューラルネットワーク / 小データ通信 / / / / |
| （英） |
5G / Polar codes / deep neural network / small-data communications / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 47, no. 21, BCT2023-61, pp. 49-52, 2023年7月. |
| 資料番号 |
BCT2023-61 |
| 発行日 |
2023-07-20 (BCT) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
BCT IEEE-BT HOKKAIDO |
| 開催期間 |
2023-07-27 - 2023-07-28 |
| 開催地（和） |
札幌市産業振興センター |
| 開催地（英） |
Sapporo Business Innovation Center |
| テーマ（和） |
放送現業、送受信、番組制作、送出および一般 |
| テーマ（英） |
Broadcast Operating, Transmission & Reception, Program creation, Broadcast master control , etc |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
BCT |
| 会議コード |
2023-07-BCT-BT-HOKKAIDO |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
(8,4)および(16,8) Polar符号のニューラルネットワークを用いた復号に関するパラメータ評価 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
An Evaluation of Neural Network Parameters for Decoding (8,4) and (16,8) Polar Codes |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
第5世代移動通信 / 5G |
| キーワード(2)（和/英） |
Polar符号 / Polar codes |
| キーワード(3)（和/英） |
深層ニューラルネットワーク / deep neural network |
| キーワード(4)（和/英） |
小データ通信 / small-data communications |
| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
熊木 礼於奈 / Reona Kumaki / クマキ レオナ |
| 第1著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
筒井 弘 / Hiroshi Tsutsui / ツツイ ヒロシ |
| 第2著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
大鐘 武雄 / Takeo Ohgane / オオガネ タケオ |
| 第3著者 所属（和/英） |
北海道大学 (略称： 北大)
Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第4著者 所属（和/英） |
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| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2023-07-28 11:50:00 |
| 発表時間 |
20分 |
| 申込先研究会 |
BCT |
| 資料番号 |
BCT2023-61 |
| 巻番号（vol） |
vol.47 |
| 号番号（no） |
no.21 |
| ページ範囲 |
pp.49-52 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2023-07-20 (BCT) |
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