講演情報
[B-1C-22]レイトレースに基づく屋内伝搬環境における Deep Unfolding MIMOプリコーディングの性能評価
◎田淵 駿平1、豊見本 和馬1、保前 俊稀1、畑田 修治郎1、山口 良1 (1. ソフトバンク株式会社)
キーワード：
マルチユーザMIMO、深層展開
第6世代移動通信(6G)に向けて, AI/MLを活用した無線通信システムの最適化が期待されている. マルチユーザMIMO下り回線では, ユーザ数の増加に伴うユーザ間干渉により周波数利用効率が低下する. WMMSE法は高い性能を得られる一方, 反復計算に伴う計算量が課題である. 本稿では, WMMSE法にDeep Unfoldingを適用したIAIDNNに基づくプリコーディング手法を対象とし, NVIDIA Sionnaを用いた屋内レイトレースチャネルにより性能を評価する. 50 m × 50 m × 8 mの屋内空間において壁面材質をPECおよびwoodとし, ユーザ数に対する周波数利用効率をWMMSE法, ZF法, BD法と比較した. その結果, wood環境ではユーザ数増加時にZF法およびBD法の性能が低下する一方, Deep Unfoldingを用いた手法がこれらを上回ることを確認した. 本結果より, 実環境に近い伝搬条件においても, 深層展開プリコーディングにより性能低下を抑制できる可能性が示された.