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

大规模MIMO马尔可夫链蒙特卡罗并行多维优化方法研究

• 批准号: 22K04108
• 负责人: 眞田 幸俊
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Keio University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04108/
• 关键词: 大規模MIMO; マルコフ連鎖モンテカルロ法; メトロポリス・ヘイスティングス法; 最急降下法; 超多素子アンテナ; Gibbsサンプリング

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．

This study で は sixth generation mobile communication に with い ら れ る large-scale Multi Input Multi - Output (MIMO) technology の た め の polyphony ア ル ゴ リ ズ ム と し て, alternate solution ベ ク ト ル の を tied for plural の elements に optimization す る ア ル ゴ リ ズ ム し を proposal, Youdaoplaceholder0 そ bundle characteristics ならびに computational load を evaluation 価する. 従 to の マ ル コ フ chain モ ン テ カ ル ロ method で は に solution of successive alternate ベ ク ト ル の elements を optimization し て い た. こ れ に し seaborne て proposal way は optimization ア ル ゴ リ ズ ム と し て minimum 2 乗 ア ル ゴ リ ズ ム を マ ル コ フ chain モ ン テ カ ル ロ method の way で あ る メ ト ロ ポ リ ス · ヘ イ ス テ ィ ン グ ス と group み close わ せ る こ と に よ り, alternate solution ベ ク ト ル の を tied for plural の elements に optimization し, High-speed で comparison of low-computation でMIMO polyphony を actual occurrence する. This year は squares error コ ス ト masato の the most urgent fall direction へ の hook with ベ ク ト ル を with い を save し た explore middle point, 従 to よ り explore を accelerate さ せ る 検 MIMO signal out of the way proposed を し た. 従 type to the の is strongest in fall method と メ ト ロ ポ リ ス · ヘ イ ス テ ィ ン グ ス method を ハ イ ブ リ ッ ド し た way で あ る most urgent fall direction へ の ラ ン ダ ム ウ ォ ー ク は squares error コ ス ト masato number の hook with を using し て メ ト ロ ポ リ ス · ヘ イ ス テ ィ ン グ ス method に よ る solutions for high speed の explore を す る gimmick だ が, After ラ ン ダ ム ウ ォ ー ク の QAM signal point へ の quantization に よ っ て hook with ベ ク ト ル が abandon but さ れ る occasions が あ る. そ こ で this study で は hook with ベ ク ト ル を explore middle point と し て using す る こ と を, 徴 と す る most urgent fall direction へ の ラ ン ダ ム ウ ォ ー ク を with い た MIMO signal 検 out を proposal し た. Proposal way で は high times - adjustable シ ン ボ ル を trusted し た occasions に middle point を use し な い occasions と compare し て 収 beam features が improve し た. Computer シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の results, ア ン テ ナ number 16 x 16 の MIMO シ ス テ ム に お い て 64 qam シ ン ボ ル を trusted し た occasions, proposal way は BER = 10 e - 3 に お い て about 5 db の improve が see ら れ た.

项目成果

中間探索点を利用した最急降下方向へのMetroporis-HestingsランダムウォークによるMIMO信号検出

使用中间搜索点在最速下降方向上通过 Metropolis-Hestings 随机游走进行 MIMO 信号检测

• 发表时间: 2022
• 作者: Keiji Shimada;Takahiro Kodama;伊藤直紀，眞田幸俊
• 通讯作者: 伊藤直紀，眞田幸俊

Gradient Descent Direction Random Walk MIMO Detection using Intermediate Search Point

使用中间搜索点的梯度下降方向随机游走 MIMO 检测

• 发表时间: 2022
• 作者: N. Ito;Y. Sanada
• 通讯作者: Y. Sanada