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．

在本研究中，我们提出了一种并行优化候选解向量的多个元素的算法，作为第六代移动通信中使用的大规模多输入多输出（MIMO）技术的解调算法，并评估了其特性和计算能力。复杂。传统的马尔可夫链蒙特卡罗方法顺序地优化解候选向量的元素。相比之下，所提出的方法将最小二乘算法作为优化算法与Metropolis-Hastings方法（马尔可夫链蒙特卡罗方法的一种形式）相结合，并行优化解候选向量的多个元素，实现高速且稳定的结果。以较低的计算量实现MIMO解调。今年，我们提出了一种MIMO信号检测方法，该方法使用平方误差成本函数最速下降方向上的梯度向量来节省中间搜索点，并且与传统方法相比加速了搜索。最速下降方向随机游走是传统最速下降法和 Metropolis-Hastings 方法的混合方法，它利用平方误差成本函数的梯度来加速 Metropolis-Hastings 方法的解搜索。 ，由于随机游走后对 QAM 信号点进行量化，梯度向量可能会被丢弃。因此，在本研究中，我们提出了使用最速下降方向上的随机游走的MIMO信号检测，其特点是使用梯度向量作为中间搜索点。在所提出的方法中，与不使用中间搜索点时相比，当接收到高阶调制符号时，收敛特性得到改善。计算机仿真结果表明，当在具有 16 × 16 天线的 MIMO 系统中接收 64QAM 符号时，该方法在 BER=10e-3 时表现出约 5 dB 的改进。

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