電子情報通信学会総合大会講演要旨
B-5-118
自己回帰モデルに基づきチャネル間の差を用いた低演算量チャネル予測手法
◎小澤征義・大槻知明(慶大)・姜 聞杰・鷹取泰司・中川匡夫(NTT)
時変通信路では,チャネル状態情報(CSI : Channel State Information) のフィードバック遅延が問題となる.チャネル予測は,過去のCSI や他の情報を基に将来のCSI を予測する手法であり,例えば,CSI フィードバック時間後のCSI を予測し,それに基づき送受信ウェイトを計算することで,送信レートを向上する.近年,予測手法として,過去のチャネルのみから将来のチャネルを予測できる Forward Backward Auto Regressive (FBAR) モデルが注目されている[1].しかし,(1) 予測における演算量が膨大,(2) チャネル変動が激しい場合,予測精度が高くない,という2 つの問題点がある.本稿では,従来チャネル予測手法と比較して,低演算量かつ高予
測精度な,AR モデルに基づくチャネル予測手法を提案する.提案法では,過去の各時刻のチャネル間の差を取得し,その値から現時刻および次時刻間のチャネル差を予測し,次時刻のチャネルを計算する.