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著者 桶間椋
題目 低軌道衛星MIMO通信における複数制御信号の分離を目的とした深層学習によるドップラーシフト推定
出典 修士論文
要約 低軌道 (LEO) 衛星において MIMO 技術を適用する LEO-MIMO 通信に着目する. 通常の衛星通信では同期 を行う制御信号とデータ信号を同じ周波数帯域で送信す る.LEO-MIMO では制御信号とデータ信号を異なる帯域 で送信する. この際, 制御信号は各衛星固有の帯域を用い るが, 各データ信号は同一周波数帯域に重畳され MIMO 信号となる.MIMO 信号を分離するには各データ信号の チャネル情報に加え, 信号毎のドップラーシフトを推定 する必要があるが,MIMO 信号からの推定は困難である. そこで制御信号を用いてチャネル情報とドップラーシ フトを推定する. この LEO-MIMO 方式の課題点として, 制御信号およ びそれらの干渉を防ぐためのガードバンドに帯域を割り 充てる必要があり, 通信衛星が増加するとこれらがシス テム全体の帯域に占める割合が増加し, データ信号に割 り当てる周波数帯域を圧迫し, 通信容量が低下する. そ こで LEO-MIMO の通信容量を改善する手法として各制 御信号もデータ信号の様に同一周波数帯域へ重畳する手 法を提案する. また, 制御信号に代わり, 深層学習をドッ プラーシフトの推定器として用いる手法を提案する.
Authors R.Okema
Title Doppler Shift Estimation by Deep Learning for Separation of Multiple Control Signals in LEO-MIMO
Authority master thesis
Summary
年月 2021年3月
DOI/Handle
研究テーマ 衛星通信システム
機械学習
言語 日本語
原稿/プレゼン資料 / (ローカル限定)


山里研究室/岡田研究室 研究業績データベースシステム