Data-Driven Design of Deep Unfolding-Aided Belief Propagation for Asynchronous Random Access

异步随机访问的深度展开辅助置信传播的数据驱动设计

• 批准号: 21H01332
• 负责人: 衣斐 信介
• 金额: $ 11.23万
• 依托单位: Doshisha University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H01332/
• 关键词: 統計信号処理; 信念伝搬; 深層展開; 深層学習; データ駆動最適化; 信念伝搬法

本研究課題は、時間・周波数同期誤差が誘発する干渉成分を効率的に抑圧するBP検出法の確立とその理論限界の解明を目的としている。効率的な干渉抑圧のために、非同期に起因して散乱する信号成分をかき集める構造としてOTFS (Orthogonal Time Frequency and Space) 変調の構造が有効であると判断し、OFDMの代わりにこれを利用する。2022年度は下記の2課題のサブテーマを実施した。・[課題1] 非同期ランダムアクセスのためのBP検出器の開発-(b)「セミブラインド通信路推定」・[課題2] 深層展開型BP検出器のデータ駆動設計-(b)「非直交OTFSのBP検出器」[課題1]-(b)では、パラメトリック双線形推論に基づく通信路とデータの同時推定法を提案し、高い信号検出精度を実現できることを明らかにした。また、独立成分分析のセミブラインド信号処理を導入することで、パイロット系列長をさらに削減することが可能となることを明らかにした。[課題2]-(b)では、非直交OTFSのBP検出器の繰り返し構造を、深層展開により複数の線形層と活性化層から成る深層ニューラルネットワークと解釈し、深層学習技術を利用して最適化困難であったパラメータのデータ駆動最適化を行ったBP検出器を設計した。また、自己符号化器の構造をOTFSに取り入れ、送信信号の最適化に関しても検討を行った。さらに、独立成分分析に深層展開を導入し、データ駆動最適化を施すことで、信号検出精度の改善に有効であることも明らかにした。

In this study, the problem, time cycle number of the same period of time, the reduction of the rate of components in the same period of time, the BP method establishes the limit of the theory of theory, explains the purpose of the system, and establishes the limit of the theory. In the same period, the cause of OTFS (Orthogonal Time Frequency and Space) is different from that of the signal components. There are many factors such as the detection of the signal, the judgment of the signal and the utilization of the signal. In 2022, the following two projects will be carried out in the following years. [topic 1] other than the same period, the BP exporter is open. (B) the presumption of the communication path of the wireless communication channel. [item 2] the design of the in-depth development of the BP exchanger. (B) the "non-direct current OTFS BP generator" [item 1]-(b) the proposal and simultaneous deduction of the basic communication channel communication network. The high signal shows the accuracy of the signal. Independent component analysis (ICA), independent component analysis (ICA). [topic 2]-(b) in this case, the non-direct OTFS BP exporter is used to reproduce the computer, to open the complex data in the deep, to activate the complex in the deep, and to design the software in the deep learning technology by using the most advanced communication system, the most advanced communication system, and the most efficient BP exporter. You can use your own symbolizer to make your own OTFS to pick up the input, and to send the signal to optimize the input. In-depth research, independent component analysis (ICA) is used to improve the accuracy of signal output, and the accuracy of signal output can be improved.

项目成果

Low-Complexity Large MIMO Detection Based on Beam-Domain Local LMMSE Filters

• DOI: 10.1109/icc45855.2022.9838343
• 发表时间: 2022-05
• 期刊: ICC 2022 - IEEE International Conference on Communications
• 作者: T. Yoshida;Daichi Shirase;Takumi Takahashi;S. Ibi;S. Sampei

ワイヤレスIoT通信のための帯域内全二重における差動符号化に基づく自己干渉キャンセラの一検討

无线物联网通信带内全双工差分编码自干扰消除器研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 衣斐 信介;高橋 拓海;岩井 誠人
• 通讯作者: 岩井 誠人

有相関大規模MIMO検出のための離散分布追跡に基づくロバストな参照型AMPに関する一検討

基于离散分布跟踪的鲁棒参考型AMP相关大规模MIMO检测研究

• 发表时间: 2022
• 作者: 島村篤典;高橋拓海;衣斐信介;三瓶政一
• 通讯作者: 三瓶政一

機械学習・深層学習を応用した無線物理層技術

应用机器学习和深度学习的无线物理层技术

• 发表时间: 2023
• 作者: 衣斐信介;高橋拓海;白瀬大地;土井隆暢;村岡一志;石井直人
• 通讯作者: 石井直人

Negentropy-Aware Loss Function for Trainable Belief Propagation in Coded MIMO Detection

编码 MIMO 检测中可训练置信传播的负熵感知损失函数

• DOI: 10.1109/globecom46510.2021.9685863
• 发表时间: 2021
• 期刊: Proc. of GLOBECOM2021
• 作者: Shirase Daichi;Takahashi Takumi;Ibi Shinsuke;Muraoka Kazushi;Ishii Naoto;Sampei Seiichi
• 通讯作者: Sampei Seiichi