| 著者 |
桶間椋, 五藤大介, 山里敬也, 山下史洋, 柴山大樹 |
| 題目 |
深層学習を用いた 2 波 LEO-MIMO 制御信号の検出手法 |
| 出典 |
電子情報通信学会技術研究報告, SAT2019-3, pp.13-17 |
| 要約 |
複数の低軌道 (LEO) 衛星を用いた MIMO 通信 ( LEO-MIMO 方式) は 同一周波数帯域にデータ信号を重畳することで,通常の LEO 方式に比べ伝送容量を向上できる. しかし,LEO 衛星で問題となるドップラーシフトを推定するために,各衛星毎に制御信号をデータ信号とは別の帯域に割当ている.このため, MIMO で利用する LEO 衛星数が増えると, 制御信号用帯域が全使用帯域に占める割合が増加し伝送容量が低下する.この伝送容量低下を防ぐことを目的に,本稿では,制御信号も重畳させる LEO-MIMO 方式を提案する.こうすることで制御信号用帯域を削減し データ信号の広帯域化が図れ,伝送容量の低下を防ぐことが期待できる.一方で,重畳された制御信号からドップラー周波数を推定がする必要があるが,従来手法では推定に必要なプリアンブル長が多大になり, フレーム効率の低下を招くことが問題となる. そこで本研究では,重畳制御信号から機械学習により各制御信号の検出を行うことを提案する. 衛星のようなチャネルモデルや通信状況が地上に比べてシンプルな環境では, ある程度受信パターンが制限されてくるため,機械学習によるブラインド推定でも検出できる可能性がある. 本稿では,それぞれ異なるドップラー周波数が発生する 2 衛星の重畳信号の受信波形情報から,機械学習による 2 波 LEO-MIMO 制御信号の検出できることを示す. |
| Authors |
R. Okema, D. GOoto, T. Yamazato, F. Yamashita, D. Shibayama |
| Title |
Detection of Two Superimposed LEO-MIMO’s Control Signals by Deep Learning |
| Authority |
IEICE Technical Report, SAT2019-3, pp.13-17 |
| Summary |
A MIMO communication system using multiple low-earth orbital (LEO) satellites achieves higher capacity than a conventional LEO system.However, as it requires to allocate different frequency bandwidth for each satellite signal to estimate its Doppler-shift, increase in the number of satellites decreases occupied MIMO signal bandwidth, and hence lower the capacity.This paper tries to prevent such capacity reduction by an introduction of superimposition of the control signals. The superposition of the control signals occupy only a frequency bandwidth of one control signal, thus can prevent the capacity reduction. A challenge is how to estimate each satellites’ Doppler frequency from the superimposed control signal. In this paper, we propose to adopt deep learning to estimate each satellites’ Doppler frequency from the waveform of Doppler affected control signals. In particular, we consider the case of two superimposed control signal and show the result in terms of average frequency estimation
error. |
| 年月 |
2019年5月 |
| DOI/Handle |
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| 開催場所 |
名古屋 |
| 研究テーマ |
衛星通信システム
機械学習
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| 言語 |
日本語 |
| 原稿/プレゼン資料 |
 / 無し (ローカル限定) |
