大規模MIMOのためのマルコフ連鎖モンテカルロ法の並列多次元最適化法の研究

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本研究では第６世代移動通信に用いられる大規模Multi-Input Multi-Output（MIMO）技術のための復調アルゴリズムとして，解候補ベクトルの複数の要素を並列に最適化するアルゴリズムを提案し，その収束特性ならびに計算量を評価する．従来のマルコフ連鎖モンテカルロ法では逐次的に解候補ベクトルの要素を最適化していた．これに対して提案方式は最適化アルゴリズムとして最小２乗アルゴリズムをマルコフ連鎖モンテカルロ法の一方式であるメトロポリス・ヘイスティングス法と組み合わせることにより，解候補ベクトルの複数の要素を並列に最適化し，高速かつ比較的低演算量でMIMO復調を実現する．本年度は二乗誤差コスト関数の最急降下方向への勾配ベクトルを用いた中間探索点を保存し，従来より探索を加速させる MIMO 信号検出方式を提案した．従来型の最急降下法とメトロポリス・ヘイスティングス法をハイブリッドした方式である最急降下方向へのランダムウォークは二乗誤差コスト関数の勾配を利用してメトロポリス・ヘイスティングス法による解の探索を高速化する手法だが，ランダムウォーク後のQAM信号点への量子化によって勾配ベクトルが棄却される場合がある．そこで本研究では勾配ベクトルを中間探索点として利用することを特徴とする最急降下方向へのランダムウォークを用いたMIMO 信号検出を提案した．提案方式では高次変調シンボルを受信した場合に中間探索点を利用しない場合と比較して収束特性が改善した．計算機シミュレーションの結果，アンテナ数16×16のMIMOシステムにおいて64QAMシンボルを受信した場合，提案方式は BER=10e-3において約5dBの改善が見られた．