(57)【要約】      （修正有）【課題】強力な広帯域干渉／ジャミング（ｊａｍｍｉｎｇ）信号の存在下で複数のユーザからの衝突した信号を分離するための方法を提供する。【解決手段】複数の送信機によって送信された１つのシンボルまたはシンボルの組合せを符号化する複素数のシーケンスを含むジャミングされた信号を受信する通信システムであって、複素数のシーケンスを、少なくとも２つの列と複数の行とを有する実数の画像に変換する。各複素数の実数部分および虚数部分の実数値は、第１の画像の異なる列の同一行を形成する。また、受信信号における広帯域信号を抑制するように訓練されたニューラルネットワークを用いて画像を処理し、ジャミングが解消された信号から、送信機が送信したシンボルを検出する。【選択図】図２Ａ
2020150539.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信システムであって、
受信機を備え、前記受信機は、送信機を前記通信システムに接続する無線チャネルを介して複数の送信機によって送信された１つのシンボルまたはシンボルの組合せを符号化する複素数のシーケンスを含む信号を受信するためのアンテナを含み、前記信号は広帯域信号によってジャミングされ、
前記受信した信号を表す前記複素数のシーケンスにおける複素数の実数部分および虚数部分の実数で形成された画像のノイズを除去するために訓練されたニューラルネットワークを格納するように構成されたメモリと、
プロセッサとを備え、前記プロセッサは、
前記受信した信号の前記複素数のシーケンスを、少なくとも２つの列と複数の行とを有する実数の第１の画像に変換するように構成され、各複素数の実数部分および虚数部分の実数値は、前記第１の画像の異なる列の同一行を形成し、
前記第１の画像を前記ニューラルネットワークを用いて処理することにより、前記受信した信号における前記広帯域信号を抑制して、ジャミングが解消された信号を生成するように構成され、
前記ジャミングが解消された信号から、前記送信機が送信した前記シンボルを検出するように構成され、前記通信システムはさらに、
前記検出したシンボルをレンダリングするように構成された出力インターフェイスを備える、通信システム。
【請求項２】
各シンボルは、一組の拡散符号から選択された拡散符号で符号化され、前記受信した信号の持続時間は、少なくとも前記拡散符号の持続時間であり、前記信号の前記複素数のシーケンスの長さは、前記一組の拡散符号のサイズに等しく、
前記ニューラルネットワークは、符号化されたシンボルを有する前記信号と前記拡散符号の影響を取り除くようにフィルタリングされた対応する信号とを用いて前記画像のノイズを除去するように訓練された畳み込みニューラルネットワークであり、前記プロセッサは、
前記受信した信号の前記複素数のシーケンスを一組のフィルタで処理するように構成され、各フィルタは、前記拡散符号のうちの１つに対応し、前記対応する拡散符号の影響を取り除くことにより、フィルタリングされた複素数のシーケンスを生成するように構成され、
前記フィルタリングされた複素数のシーケンスを、少なくとも２つの列と複数の行とを有する第２の画像に変換するように構成され、前記フィルタリングされた複素数のシーケンスにおける各複素数の実数部分および虚数部分の実数値は、前記画像の異なる列の同一行を形成し、
前記第１の画像と前記第２の画像とを組み合わせてテンソルにするように構成され、
前記テンソルを前記ニューラルネットワークで処理することにより、前記受信した信号における前記広帯域信号を抑制するように構成される、請求項１に記載の通信システム。
【請求項３】
前記ニューラルネットワークは畳み込みニューラルネットワークである、請求項１に記載の通信システム。
【請求項４】
前記畳み込みニューラルネットワークは、畳み込み出力の非線形マッピングを用いて畳み込み演算を実行するための非線形マッピングレイヤが後に続く畳み込みレイヤを含んでいる一組の非線形畳み込みレイヤを含む、請求項３に記載の通信システム。
【請求項５】
前記畳み込みニューラルネットワークは、隠された非線形畳み込みレイヤとペアにされた一組のバッチ正規化レイヤを用いて訓練される、請求項４に記載の通信システム。
【請求項６】
前記非線形マッピングレイヤは、正規化線形ユニット（ＲｅＬｕ）を含む、請求項４に記載の通信システム。
【請求項７】
前記一組の非線形畳み込みレイヤは、出力畳み込みレイヤに接続される、請求項４に記載の通信システム。
【請求項８】
前記ニューラルネットワークは複数行の２列行列を出力し、前記プロセッサは、前記２列行列を複素数のシーケンスに変換し、各複素数は、前記２列行列における行に対応し、前記複素数の実数部分は、前記２列行列における第１列に対応する行の値によって形成され、前記複素数の虚数部分は、前記２列行列における第２列に対応する行の値によって形成される、請求項１に記載の通信システム。
【請求項９】
前記複数の送信機から受信した信号は、送信モードに従って符号化され、前記プロセッサは、前記送信モードに対応する検出方法を用いて、前記ジャミングが解消された信号からのシンボルを検出するように構成される、請求項１に記載の通信システム。
【請求項１０】
前記複数の送信機から受信した信号は、前記拡散符号で符号化され、前記プロセッサは、前記ジャミングが解消された信号と前記拡散符号の各々との間の相互相関を用いて、前記ジャミングが解消された信号からのシンボルを検出するように構成される、請求項２に記載の通信システム。
【請求項１１】
前記プロセッサは、疎回復を用いて、前記ジャミングが解消された信号からのシンボルを検出するように構成される、請求項１０に記載の通信システム。
【請求項１２】
前記プロセッサは、前記複数の送信機の前記拡散符号のサブセットとともに、前記ジャミングが解消された信号の最小二乗フィッティングを用いることにより、前記シンボルを検出する、請求項１１に記載の通信システム。
【請求項１３】
通信方法であって、前記方法は、前記方法を実現する格納された命令に結合されたプロセッサを使用し、前記命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記方法のステップを実行し、前記方法は、
送信機を通信システムに接続する無線チャネルを介して複数の送信機によって送信された１つのシンボルまたはシンボルの組合せを符号化する複素数のシーケンスを含む信号を受信するステップを含み、前記信号は広帯域信号によってジャミングされ、
前記受信した信号の前記複素数のシーケンスを、少なくとも２つの列と複数の行とを有する実数の第１の画像に変換するステップを含み、各複素数の実数部分および虚数部分の実数値は、前記第１の画像の異なる列の同一行を形成し、
前記受信した信号を表す前記複素数のシーケンスにおける複素数の実数部分および虚数部分の実数で形成された画像のノイズを除去するために訓練されたニューラルネットワークで、前記第１の画像を処理することにより、前記受信した信号における前記広帯域信号を抑制して、ジャミングが解消された信号を生成するステップと、
前記ジャミングが解消された信号から、前記送信機が送信したシンボルを検出するステップと、
前記検出したシンボルをレンダリングするステップとを含む、通信方法。
【請求項１４】
各シンボルは、一組の拡散符号から選択された拡散符号で符号化され、前記受信した信号の持続時間は、少なくとも前記拡散符号の持続時間であり、前記信号の前記複素数のシーケンスの長さは、前記一組の拡散符号のサイズに等しく、前記ニューラルネットワークは、符号化されたシンボルを有する前記信号と前記拡散符号の影響を取り除くようにフィルタリングされた対応する信号とを用いて前記画像のノイズを除去するように訓練された畳み込みニューラルネットワークであり、前記方法はさらに、
前記受信した信号の前記複素数のシーケンスを一組のフィルタで処理するステップを含み、各フィルタは、前記拡散符号のうちの１つに対応し、前記対応する拡散符号の影響を取り除くことにより、フィルタリングされた複素数のシーケンスを生成するように構成され、
前記フィルタリングされた複素数のシーケンスを、少なくとも２つの列と複数の行とを有する第２の画像に変換するステップを含み、前記フィルタリングされた複素数のシーケンスにおける各複素数の実数部分および虚数部分の実数値は、前記画像の異なる列の同一行を形成し、
前記第１の画像と前記第２の画像とを組み合わせてテンソルにするステップと、
前記テンソルを前記ニューラルネットワークで処理することにより、前記受信した信号における前記広帯域信号を抑制するステップとを含む、請求項１３に記載の通信方法。
【請求項１５】
プロセッサが方法を実施するために実行可能なプログラムが組み込まれた非一時的なコンピュータ読取可能記憶媒体であって、前記方法は、
送信機を通信システムに接続する無線チャネルを介して複数の送信機によって送信された１つのシンボルまたはシンボルの組合せを符号化する複素数のシーケンスを含む信号を受信するステップを含み、前記信号は広帯域信号によってジャミングされ、
前記受信した信号の前記複素数のシーケンスを、少なくとも２つの列と複数の行とを有する実数の第１の画像に変換するステップを含み、各複素数の実数部分および虚数部分の実数値は、前記第１の画像の異なる列の同一行を形成し、
前記受信した信号を表す前記複素数のシーケンスにおける複素数の実数部分および虚数部分の実数で形成された画像のノイズを除去するために訓練されたニューラルネットワークで、前記第１の画像を処理することにより、前記受信した信号における前記広帯域信号を抑制して、ジャミングが解消された信号を生成するステップと、
前記ジャミングが解消された信号から、前記送信機が送信したシンボルを検出するステップと、
前記検出したシンボルをレンダリングするステップとを含む、非一時的なコンピュータ読取可能記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、通信システムに関し、より具体的には、マルチユーザ通信システムにおいてジャミング干渉信号の影響を受ける共有無線チャネルを介して送信されるシンボルをデコードするためのパケット衝突検出に関する。
【背景技術】
【０００２】
背景
一般的に、マルチユーザ検出は、無線通信、高速データ送信、ＤＳＬ、衛星通信、デジタルテレビ、および磁気記録等の分野で発生する相互に干渉するデジタル情報ストリームの復調に関係がある。また、現在、マルチユーザ検出はローパワーチップ間およびチップ内通信における復調のために研究されている。
【０００３】
マルチユーザ検出は、共有チャネルを介して受信された干渉信号の共同検出に向けられた技術を包含する。スペクトル効率が高い現代の無線システムにおいて、相互干渉は、ＴＤＭＡ、同期ＣＤＭＡまたはＯＦＤＭＡ等の直交多重化システムを使用するときであっても避けられないものであり、マルチユーザ干渉は、チャネル歪みからもセル外干渉からも発生する。加えて、マルチアンテナ（ＭＩＭＯ）システムにおいて、異なるアンテナから発せられたデジタル変調後のストリームは受信機で干渉し、ＭＩＭＯ受信機は、マルチユーザ検出技術を用いてこれらを分離する。マルチユーザ検出は、干渉信号の構造を利用することにより、スペクトル効率、受信機感度、およびシステムが維持できるユーザの数を増やすことができる。
【０００４】
たとえば、複数のユーザ（送信機）が基地局および／またはアクセスポイント等の単一の受信機と通信する通信システムについて考える。これらのユーザは、同一の周波数帯で、かつ、場合によっては同一の時間スロットで送信し、受信機がこれらのユーザの送信を分離する（すなわちユーザが送信するシンボルを検出する）ことができるように、拡散符号が与えられている。この分離は受信機のフロントエンドのフィルタバンクを用いて行う。フィルタバンクは相関器を含み、各相関器は、受信信号を、このような相関器に固有の特定の符号と相関させる。従来のマルチユーザ検出システムでは、フィルタバンクの相関器の数は、送信機が使用する拡散符号の数に等しく、よって各相関器は１つの送信機に対応付けられる。加えて、従来のシステムの拡散符号は、直交するように、または直交に近くなるように設計されている。
【０００５】
直交拡散符号の数は、限られており、何百または何千ものユーザ／送信機が存在するＩｏＴシステムのようなマルチユーザ通信システムには不十分である可能性がある。このような不足は、非直交符号の使用につながり、ひいてはパケット衝突および難しいパケット回復問題につながる。たとえば米国特許出願公開第２０１７／０２４４８１５号参照。そのため、米国特許出願第１５／９７７０２４号に記載の方法は、ユーザアクティビティドメインにおける疎性を利用することにより、シンボル分離問題を疎性回復問題として公式化する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１７／０２４４８１５号
【特許文献２】米国特許出願第１５／９７７０２４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
シンボル分離問題がますます複雑化していることに加え、強力な広帯域干渉／ジャミング（jamming）信号の存在下で複数のユーザからの衝突した信号を分離するための方法が必要とされている。たとえば、多数のユーザのうち拡散符号が与えられている少数のユーザがシンボルを同期送信するランダムアクセスチャネルという枠組みについて考える。受信信号は、比較的パワーが大きい高速周波数ホッピングジャミング／干渉信号によって損なわれる、ユーザのフラットフェージングチャネルを通して送信されるノイズが多いシンボルミックスである。いくつかの方法は、独立成分分析（independent component analysis）（ＩＣＡ）およびロバスト主成分分析（principal component analysis）（ＰＣＡ）を用いることにより、未知のチャネルの被ジャミングＣＤＭＡユーザを分離する。しかしながら、これらの方法は、送信ユーザの最大数に制限を課すおよび／または信号送信に制限を課す。
【０００８】
よって、先ず干渉を抑制しアクティブユーザが送信するシンボルのミックスを抽出し、次にアクティブユーザおよびそれぞれの送信シンボルを検出する方法が、必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
概要
いくつかの実施形態の目的は、アクティブユーザからのシンボルを分離できるようにするために広帯域ジャミング／干渉信号を抑制するためのシステムおよび方法を提供することである。いくつかの実施形態の別の目的は、ジャミング信号を抑制し共有チャネルを介するマルチユーザ送信をデコードするのに適したシステムおよび方法を提供することである。たとえば、ある実施形態の目的は、ジャマー（jammer）抑制および／または同期ＣＤＭＡ検出を提供することである。
【００１０】
いくつかの実施形態は、通信分野におけるディープラーニング（ＤＬ）およびニューラルネットワーク（ＮＮ）の潜在的な利点の認識に基づいている。ＤＬは、他の分野では多大な成功を収めているが、最近、通信のための他の信号処理技術を補足するものまたはこれに代わるものとみなされ始めている。しかしながら、通信におけるＤＬの適用例との比較において、いくつかの実施形態は、ＤＬを使用して干渉／ジャマーを抑制するという別の問題を検討する。知る限りにおいて、ジャマー抑制および／または同期ＣＤＭＡ検出のためのＤＬを研究している他の参考文献は存在しない。
【００１１】
いくつかの実施形態は、ジャミング抑制問題と画像ノイズ除去問題との間の類似性の認識に基づいている。実際、ジャミングされた信号は、ノイズで壊れた画像であると考えることができる。この直感的事実の下において、画像ノイズ除去に使用される技術を、ジャミングされた信号の抑制に適応させることができる。たとえば、いくつかの実施形態は、ある最新の画像ノイズ除去方法をヒントにして、受信信号の複素数のシーケンスを実数の画像に変換し、ジャマーの信号を抑制するために畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）に基づくディープラーニングアーキテクチャを使用する。たとえば、ある実施形態は、受信信号の複素数のシーケンスを、このシーケンス内の各複素数の実数部分と虚数部分とを有する２列画像で表す。ディープラーニングモデルがジャマーのない信号を生成した後に、本実施形態は、次元削減無相関化（reduced dimension decorrelating）（ＲＤＤ）アルゴリズムを用いることにより、アクティブユーザを分離することができる。
【００１２】
よって、ある実施形態は通信システムを開示し、通信システムは受信機を備え、受信機は、送信機を通信システムに接続する無線チャネルを介して複数の送信機によって送信された１つのシンボルまたはシンボルの組合せを符号化する複素数のシーケンスを含む信号を受信するためのアンテナを含み、当該信号は広帯域信号によってジャミングされ、通信システムはさらに、異なる信号を表す複素数のシーケンスにおける複素数の実数部分および虚数部分の実数で形成された画像のノイズを除去するために訓練された畳み込みニューラルネットワークを格納するように構成されたメモリと、プロセッサとを備え、当該プロセッサは、受信した信号の複素数のシーケンスを、少なくとも２つの列と複数の行とを有する実数の第１の画像に変換するように構成され、各複素数の実数部分および虚数部分の実数値は、当該画像の異なる列の同一行を形成し、当該プロセッサは、第１の画像をニューラルネットワークを用いて処理することにより、受信した信号における広帯域信号を抑制するように構成され、処理された信号から、当該送信機が送信したシンボルを検出するように構成され、通信システムはさらに、検出したシンボルをレンダリングするように構成された出力インターフェイスを備える。
【００１３】
実際、信号を、同一行の異なる列に位置する実数部分と虚数部分とを有する実数の画像に変換することにより、畳み込みニューラルネットワークを用いてジャミング信号を抑制することができる。
【００１４】
ジャミング信号の抑制後、ランダムアクセスチャネル（random-access channel）（ＲＡＣＨ）におけるシンボル検出のためにさまざまな方法を使用することができる。たとえば、いくつかの実施形態は、ジャマー抑制のためのＣＤＭＡ送信および／または同期ＣＤＭＡ検出を活用する。ＣＤＭＡ送信において、各シンボルは、一組の拡散符号から選択された拡散符号で符号化される。この信号は、受信された後に拡散符号に対応する一組のフィルタで処理されて、拡散符号の影響が取り除かれる。よって、フィルタリングされた受信信号およびフィルタリングされていない受信信号を、ニューラルネットワークによって処理することにより、その効果を高めることが可能である。
【００１５】
たとえば、ある実施形態において、各シンボルは、一組の拡散符号から選択された拡散符号で符号化され、受信した信号の持続時間は、少なくとも拡散符号の持続時間であり、信号の複素数のシーケンスの長さは、一組の拡散符号のサイズに等しい。
【００１６】
上記畳み込みニューラルネットワークは、符号化されたシンボルを有する信号と拡散符号の影響を取り除くようにフィルタリングされた対応する信号とを用いて画像のノイズを除去するように訓練される。加えて、この実施形態において、プロセッサは、受信した信号の複素数のシーケンスを一組のフィルタで処理するように構成され、各フィルタは、拡散符号のうちの１つに対応し、対応する拡散符号の影響を取り除くことにより、フィルタリングされた複素数のシーケンスを生成するように構成され、プロセッサは、フィルタリングされた複素数のシーケンスを、少なくとも２つの列と複数の行とを有する第２の画像に変換するように構成され、フィルタリングされた複素数のシーケンスにおける各複素数の実数部分および虚数部分の実数値は、画像の異なる列の同一行を形成し、プロセッサは、第１の画像と第２の画像とを組み合わせてテンソルにするように構成され、プロセッサは、テンソルをニューラルネットワークで処理することにより、受信した信号における広帯域信号を抑制するように構成される。実際、フィルタリングされた画像およびフィルタリングされていない画像を有するテンソルを用いて受信信号を二重処理することにより、ジャミング抑制の品質を高める。
【００１７】
いくつかの実施形態は、受信信号を処理し入力テンソルにフォーマットする方法、および、特定のＤＬモデルの選択は、少なくとも２つの観点から直感的に正当化できるという理解に基づく。第１に、入力テンソルは歪んだ２チャネル画像に似ている。なぜなら、これは、ジャミングされた有用信号から発生したものであるからである。最新の画像ノイズ除去性能をもたらすモデルは、受信信号のジャミング解消のための有望な手法でもあるという期待がある。より重要なのは、ＤＬモデルに、受信信号とともにフィルタバンク出力を所望の方法で与えることが特に有効であることである。その理由は、提案されるＤＬモデルにおける畳み込みサブレイヤは、比較的小さな寸法のパッチに対し入力テンソル内の隣接エントリの重み付けされた組合せを実施するからである。特に、第１のチャネルのｉ番目の行からのエントリは、受信信号のｉ番目のチップのサンプルに対応する。一方、第２のチャネルのｉ番目の行は、ユーザｉの送信シンボル、および、ジャミング信号のチップレートサンプルと対応する拡散符号の要素との重み付けされた組合せの、ノイズが多い和である。言い換えると、第１のチャネルはジャミング信号のサンプルを搬送し、同じ座標の第２のチャネルは逆拡散されたジャミング信号を含む。さらに、ジャミング信号が少数のチップのタイムスケール上で変化すると想定すると、両チャネルにおける隣接行は、同一のジャミング信号構造の転写（imprint）を含む。最後に、各チャネル内の同一行に対応するエントリは、第１のチャネルにおける受信信号サンプル、または、第２のチャネルにおける対応する拡散符号を有する受信信号をフィルタリングしたもののうちのいずれかの、実数部分および虚数部分である。結果として、その数が畳み込みカーネルサイズに依存する、２つの列、２つのチャネル、および小数の連続行にまたがる隣接エントリの重み付けされた組合せを計算することにより、ジャミング信号に関する同一のまたは同様の種類の情報を有するエントリを効果的に組み合わせる。全般的に、複数の畳み込みレイヤを介するＤＬモデルはジャミング信号を如何にして抑制するかをこのように学習すると、期待される。
【００１８】
したがって、ある実施形態は通信システムを開示し、通信システムは受信機を備え、受信機は、送信機を通信システムに接続する無線チャネルを介して複数の送信機によって送信された１つのシンボルまたはシンボルの組合せを符号化する複素数のシーケンスを含む信号を受信するためのアンテナを含み、当該信号は広帯域信号によってジャミングされ、通信システムはさらに、受信した信号を表す複素数のシーケンスにおける複素数の実数部分および虚数部分の実数で形成された画像のノイズを除去するために訓練されたニューラルネットワークを格納するように構成されたメモリと、プロセッサとを備え、プロセッサは、受信した信号の複素数のシーケンスを、少なくとも２つの列と複数の行とを有する実数の第１の画像に変換するように構成され、各複素数の実数部分および虚数部分の実数値は、第１の画像の異なる列の同一行を形成し、プロセッサは、第１の画像をニューラルネットワークを用いて処理することにより、受信した信号における広帯域信号を抑制して、ジャミングが解消された信号を生成するように構成され、ジャミングが解消された信号から、送信機が送信したシンボルを検出するように構成され、通信システムはさらに、検出したシンボルをレンダリングするように構成された出力インターフェイスを備える。
【００１９】
別の実施形態は通信方法を開示し、この方法は、当該方法を実現する格納された命令に結合されたプロセッサを使用し、命令は、プロセッサによって実行されると、当該方法のステップを実行し、この方法は、送信機を通信システムに接続する無線チャネルを介して複数の送信機によって送信された１つのシンボルまたはシンボルの組合せを符号化する複素数のシーケンスを含む信号を受信するステップを含み、信号は広帯域信号によってジャミングされ、受信した信号の複素数のシーケンスを、少なくとも２つの列と複数の行とを有する実数の第１の画像に変換するステップを含み、各複素数の実数部分および虚数部分の実数値は、第１の画像の異なる列の同一行を形成し、受信した信号を表す複素数のシーケンスにおける複素数の実数部分および虚数部分の実数で形成された画像のノイズを除去するために訓練されたニューラルネットワークで第１の画像を処理することにより、受信した信号における広帯域信号を抑制して、ジャミングが解消された信号を生成するステップと、ジャミングが解消された信号から、送信機が送信したシンボルを検出するステップと、検出したシンボルをレンダリングするステップとを含む。
【００２０】
さらに他の実施形態は、プロセッサが方法を実施するために実行可能なプログラムが組み込まれた非一時的なコンピュータ読取可能記憶媒体を開示する。この方法は、送信機を通信システムに接続する無線チャネルを介して複数の送信機によって送信された１つのシンボルまたはシンボルの組合せを符号化する複素数のシーケンスを含む信号を受信するステップを含み、信号は広帯域信号によってジャミングされ、受信した信号の複素数のシーケンスを、少なくとも２つの列と複数の行とを有する実数の第１の画像に変換するステップを含み、各複素数の実数部分および虚数部分の実数値は、前記第１の画像の異なる列の同一行を形成し、受信した信号を表す複素数のシーケンスにおける複素数の実数部分および虚数部分の実数で形成された画像のノイズを除去するために訓練されたニューラルネットワークで第１の画像を処理することにより、受信した信号における広帯域信号を抑制して、ジャミングが解消された信号を生成するステップと、ジャミングが解消された信号から、送信機が送信したシンボルを検出するステップと、検出したシンボルをレンダリングするステップとを含む。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１Ａ】いくつかの実施形態が使用する原理に従い抑制されるジャミング信号の影響を受ける複数の送信機のランダムアクセス通信の概略図を示す。
【図１Ｂ】いくつかの実施形態に係る、複数の送信機の典型的なランダムアクセス通信の概略図を示す。
【図１Ｃ】いくつかの実施形態に係る、チャネルを１２０ｃを介して送信機１１０ｃから受信機１３０ｃにデータシンボルを送信するための通信システムを示す図である。
【図１Ｄ】いくつかの実施形態に係る、一組の送信機が送信するシンボルを検出する方法のブロック図を示す。
【図２Ａ】いくつかの実施形態に係る、ジャミングを解消しシンボルを検出するための方法のトップレベル図を示す。
【図２Ｂ】ある実施形態に係る、複素数のシーケンスを変換する方法２０１を示す図である。
【図３Ａ】いくつかの実施形態が信号のジャミング解消のために使用するニューラルネットワークの典型的な構造を示す図である。
【図３Ｂ】いくつかの実施形態に係る、ジャミング解消ニューラルネットワークに対する入力３００の構造の概略図を示す。
【図３Ｃ】いくつかの実施形態に係る、ジャミング解消ニューラルネットワークに対する入力として機能するテンソルの第２の画像の形成の概略図を示す。
【図３Ｄ】いくつかの実施形態に係る、畳み込みサブレイヤにおけるパッチ内の計算の概略図を示す。
【図４Ａ】ある実施形態に係る、シンボル検出のための、ジャミング解消ニューラルネットワークの出力の変換の概略図を示す。
【図４Ｂ】いくつかの実施形態に係る、送信が拡散符号で符号化された場合に複数の送信機から受信した信号内のシンボルを検出するブロック図を示す。
【図４Ｃ】いくつかの実施形態に係る、次元削減デシジョンフィードバック（ＲＤＤＦ）を用いてアクティブユーザおよびアクティブユーザのシンボルを検出する方法のブロック図を示す。
【図４Ｄ】いくつかの実施形態に係る、疎性回復を用いてジャミングが解消された信号からのシンボルを検出する方法のブロック図を示す。
【図５】いくつかの実施形態に係る、さまざまな組合せで使用されて通信システム５００を実現する各種コンポーネントのハードウェア図を示す。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
詳細な説明
図１Ａは、いくつかの実施形態が使用する原理に従い抑制されるジャミング信号の影響を受ける複数の送信機のランダムアクセス通信の概略図を示す。大量マシン型通信（massive machine type communications）（ｍＭＴＣ）は、新たに出現した５Ｇ活用事例およびシナリオの３つの広いカテゴリのうちの１つであると認識されている。たとえば、図１Ａを参照して、このｍＭＴＣは、共有無線チャネルを介して同一の基地局１１０とグラント・フリー（grant-free）通信を行い衝突するショートメッセージ１１１、１１２、１１３を往々にして送信する何百または何千ものユーザ１０１、１０２、１０３、１０４、１０５、１０６、１０７のランダム接続セットアップを実施する。本明細書で使用されるユーザは、ランダムアクセス通信に参加する何等かの送信デバイスまたはマシン等の送信機である。
【００２３】
衝突の可能性を低くするために数多くのチャネルアクセス機構のうちの１つを使用することは、ネットワークの調整に要するオーバヘッドが比較的大きいので、非現実的であると思われる。このことが、衝突した信号を分離するための物理レイヤ方法の設計における研究活動を促すことになった。この場合、ユーザアクティビティドメイン内の疎性が、このタスクに利用される特徴である。そういう訳で、衝突するユーザを分離するためのさまざまな方法が提案されている。たとえば、いくつかの実施形態は、同じ既知のプリアンブルと、情報を運ぶペイロードとで構成されたユーザメッセージを検討するが、いくつかの実施形態において、ユーザには、ユーザの分離を容易にするための非直交拡散符号が与えられている。これに加えてまたはこれに代えて、いくつかの実施形態は、ユーザアクティビティドメイン内の疎性を高めることにより、衝突するパケットを分離する。
【００２４】
状況によっては、近傍の他のシステムまたは悪意のあるジャマー１０８から生じた干渉１０９が、提案されているアルゴリズムのユーザ分離性能に悪影響を与える。それ故に、いくつかの実施形態は、近傍の他のシステムまたは悪意のあるジャマーから生じた干渉の存在下でさまざまな送信機から送信された衝突するパケットの分離を必要とする、このような複雑な通信シナリオについて検討する。たとえば、多数のＩｏＴデバイスを有する通信システムが悪意のあるジャミングを受け、重要なセンサ測定値を伝えるメッセージを回復できない場合がある。したがって、ランダム接続システムにおいてジャマーを抑制しアクティブユーザからの送信を分離するための方法が必要である。
【００２５】
図１Ｂは、いくつかの実施形態に係る、複数の送信機の典型的なランダムアクセス通信の概略図を示す。この例では、Ｎのユーザ１２１、１２２、１２３、１２４が共有無線チャネルを介して共通の基地局／アクセスポイント１１０と通信する。ユーザには拡散率Ｓの拡散符号が与えられている。
【数１】
2020150539.tif 000003
これらのユーザは完全に同期していると想定する。これは、シグナリングタイム（すなわちシンボルタイム）１３８がいつ開始１３６および終了１３７するかについて、共通の時間基準１３１をユーザが有することを意味する。
【数２】
2020150539.tif 000004
ユーザは通信チャネルを共有しているので、２以上のユーザが同一のシグナリング期間中に情報１４１、１４２を送信すると衝突が発生する。
【数３】
2020150539.tif 000005
【００２６】
完全な時間的同期に加えて、グラント・フリーの大量接続という枠組みにおける別の一般的なアプローチは、すべてのユーザチャネルが受信側でわかっていると想定することである。しかしながら、いくつかの実施形態において、この想定は、たとえば疎性回復技術に基づいて緩和される。要するに、時間ドメインデュプレックス（time domain duplex）（ＴＤＤ）システムに固有のチャネル相互依存は、ＢＳ（基地局）とユーザｉとの間のチャネルが、反対方向のチャネルｈｉに等しいことを示唆している。したがって、ＢＳは、ユーザｉが受信し活用する既知のパイロットシンボルをブロードキャストすることにより、そのチャネルｈｉを推定する。時間的に同期しているので、すべてのユーザはそれぞれのチャネルを並行して推定することができる。完全なチャネル推定を想定すると、各ユーザｉはそのシンボルｂｉを、正規化されたゼロフォーシング（zero-forcing）（ＺＦ）プリコーダでプリコーディングし、拡散前のその送信データｘｉは、
【数４】
2020150539.tif 000006
【００２７】
ユーザからの送信信号は、悪意のあるジャマー１０８が送信する広帯域ジャミング信号１０９によって損なわれる。ジャミング信号は、高速周波数ホッピング信号としてモデル化され、これは、ユーザの１シンボル期間中に、ランダムに選択された異なる周波数をジャマーが素早く飛び越えることを意味する。
【数５】
2020150539.tif 000007
【００２８】
このようにして、ノイズを除去すると、基地局のアンテナ１１１で受信した信号は、フィルタリングと、ベースバンドへの変換と、サンプリングとを含む標準的な前処理後の信号である。
【数６】
2020150539.tif 000008
【００２９】
図１Ｃは、いくつかの実施形態に係る、チャネルを１２０ｃを介して送信機１１０ｃから受信機１３０ｃにデータシンボルを送信するための通信システムを示す。たとえば、通信チャネル１２０ｃは、無線通信用の空気媒体、有線通信用の銅ケーブル、データ記憶転送のためのソリッドステートドライブ、および光ファイバ通信用のファイバケーブルを含む。通信中、デジタルデータは、このチャネルにおけるノイズおよび悪意のある広帯域ジャミング信号により、破壊される可能性がある。送信機１１０は、ランダムアクセス通信に適した各種送信モードのうちの１つを用いて送信信号を符号化する。このような送信モードの例は、ＴＤＭＡ、ＣＤＭＡまたはＯＦＤＭＡ等の各種多重化技術を含む。
【００３０】
たとえば、ＣＤＭＡの場合、各ユーザには拡散符号が与えられている。拡散符号はユーザのデータシンボルに対して作用し、その結果、出力信号は周波数ドメイン内で拡散する。拡散符号が直交する場合、受信機は、逆拡散により、すなわち受信信号を拡散符号のバンクを通して処理することにより、ユーザを分離することができる。ＴＤＭＡの場合、各ユーザには、その信号を送信するための独立したタイムスロットが与えられる。ＦＤＭの場合、各ユーザには、重複しない周波数範囲のチャンクが割り当てられ、これは、それぞれの送信が時間的に重複するユーザを分離する手段を提供する。ＯＦＤＭＡの場合、ユーザに割り当てられる周波数チャンクは重複するが、それぞれの信号は、直交し、受信機における離散フーリエ変換（Discrete Fourier Transform）（ＤＴＦ）を用いて分離され易い。
【００３１】
複数の送信機から信号を受信する場合、１１０ｃは送信モードに従って符号化され、受信機１３０ｃは、受信信号におけるジャミング信号を抑制し、当該送信モードに対応する検出方法を用いて、ジャミングが解消された信号からシンボルを検出しなければならない。
【００３２】
たとえば、送信機１１０ｃにおいて、送信しようとするデータは、元のデータを受け入れるように構成されたソース１１１ｃからのものである。このソースは、データを格納するためのメモリ、データを受信するための入力ポート、および／またはデータを生成するためのデバイスを含む。たとえば、ある実施形態において、このソースは、入力音声信号をデジタルデータに変換する音声通信デバイスを含む。ソースデータは、送信モードに応じて、エンコーダ１１２ｃによって符号化される。符号化の例は、ターボ符号、極符号、ＢＣＨ符号、ハミング符号、およびＬＤＰＣ符号等のいくつかのソースおよび／またはチャネル符号のうちの１つを含む。たとえば、ＣＤＭＡ送信のいくつかの原理に従ういくつかの実施形態において、送信信号の各シンボルは、受信機１３０ｃも利用できる一組の拡散符号１４０ｃから選択された拡散符号で符号化される。
【００３３】
符号化されたデータは変調器１１３ｃによって変調される。変調器は、直交周波数分割多重方式（ＯＦＤＭ）等の線形変換を用いる場合も用いない場合もある直交振幅変調（ＱＡＭ）等の各種デジタル変調フォーマットを使用する。変調されたデータはフロントエンド回路１１４ｃを介してチャネルに送り込まれる。フロントエンド回路は、光通信用の電気光学デバイスおよび無線通信用の無線周波数デバイスを含み得る。フロントエンドはまた、帯域フィルタ、プリコーディング、パワーローディング、パイロット挿入、およびプリディストーション等の信号前処理を含み得る。
【００３４】
チャネル１２０ｃは、複数のユーザからの送信信号を組み合わせて１つの複合信号にし、悪意のあるユーザが送信した広帯域ジャミング信号で送信信号を歪ませる。加えて、信号はノイズで壊れる可能性がある。たとえば、チャネルは、加法性ホワイトガウスノイズ（additive white Gaussian noise）（ＡＷＧＮ）、同一チャネル干渉（co-channel interference）（ＣＣＩ）、ディープフェージング、インパルスノイズ、符号間干渉（inter-symbol interference）（ＩＳＩ）、Kerr効果による非線形干渉（nonlinear interference）（ＮＬＩ）、および線形波長分散（chromatic dispersion）（ＣＤ）を加える。
【００３５】
受信機１３０ｃは先ず、チャネル出力を、フロントエンド回路１３ｃ１を介して電気受信信号に変換する。典型的に、これらのフロントエンド回路は、送信機のフロントエンド１１４ｃに対して相補的なものである。たとえば、フロントエンドは、線形等化、非線形等化、適応フィルタリング、チャネル推定、キャリア位相回復、同期化、および極性回復を含む。受信信号は復調器１３２ｃで復調されて送信符号語のビットの初期推定値を生成し、これをデコーダ１３３ｃがソースデータの回復のために使用する。デコーダ１３３ｃは、送信モードに対応する検出方法を用いて、ジャミングが解消された信号からシンボルを検出するように構成される。各種実施形態において、デコーダ１３３ｃは、一組の拡散符号を用いることにより、複数のユーザの衝突するパケットを分離する。復号されたデータはデータシンク１３４ｃに送られる。
【００３６】
たとえば、いくつかの実施形態において、フロントエンド１３１ｃから出力される受信信号はデジタルドメインであり、チャネル１２０ｃを介して送信される信号はアナログドメインである。このため、フロントエンド１３１ｃが出力する受信信号は、チャネル１２０ｃを介して送信されるアナログ信号を表す複素数のシーケンスである。拡散符号１４０ｃを用いるいくつかの実装例において、信号の複素数のシーケンスの長さは、計算を簡単にするために、一組の拡散符号のサイズに等しい。このため、フロントエンド１３１ｃは、受信データのストリームを、予め定められた長さの複素数の一組のシーケンスに分割する。たとえば、一組の拡散符号が異なる１２８の符号を有する場合、複素数のシーケンスは１２８の複素数を有する。各複素数は実数部分と虚数部分とを含む。
【００３７】
送信機１１０ｃおよび／または受信機１３０ｃは、メモリに作動的に接続されたプロセッサを用いて実現することができる。たとえば、受信機１３０ｃのメモリは、一組の拡散符号１４０ｃと、受信信号のジャミングを解消させるためのいくつかの実施形態の異なるモジュールとを格納することができる。
【００３８】
図１Ｄは、いくつかの実施形態に係る、一組の送信機が送信したシンボルを検出する方法のブロック図である。この方法は、デコーダ１３３ｃ、復調器１３２、またはこれらの組合せの一部としての、受信機のプロセッサによって実現できる。これに加えてまたはこれに代えて、この方法は、プロセッサが実行する独立したモジュールとしての受信機のプロセッサによって実現できる。
【００３９】
受信信号１００ｄは、２つのブロックのカスケードを通して処理される。第１のブロック１１０ｄの目的は、ジャミング信号を抑制し、アクティブユーザが送信した信号のクリーンなミックスを出力すること１２０ｄである。次に、このミックスは第２のブロック１３０ｄに入力され、第２のブロック１３０ｄは、アクティブユーザのインデックスを、検出したシンボル１４０ｄとともに出力する。
【００４０】
図２Ａは、いくつかの実施形態に係る、ジャミングを解消しシンボルを検出するための方法のトップレベル図を示す。アクティブユーザから送信され基地局またはアクセスポイントのアンテナで受信された後にジャミング信号によって破損した信号のミックスは前処理される。前処理は、フィルタリング、ベースバンドへの変換、およびサンプリングを含み、その結果、受信信号２００と呼ぶ離散時間信号になる。受信信号は、本質的に、１つ以上のチャネルを含む画像に変換される２０１、複素数サンプルのシーケンスである。各画像チャネルは、２列と複数行とからなる行列にフォーマットされ、第１列は、このチャネルに対応付けられた複素数の実数部分を含み第２列はその虚数部分を含む。いくつかの実装例において、第１列および第２列の順序は逆にされる。
【００４１】
結果として得られた画像２０２はプロセッサ２０５に入力され、プロセッサ２０５はジャマー抑制ブロック２０６およびシンボル検出ブロック２０８を実行する。ジャマー抑制ブロックは、受信信号からのジャミング信号を抑制し、ジャミングが解消された受信信号を出力する。これは、そのパラメータまたは重みがオフラインで訓練されメモリ２０３に格納される畳み込みニューラルネットワークを実現する。よって、ジャマー抑制２０６は、メモリ２０３から重み値を読み出し、入力画像２０２を処理し、アクティブユーザの送信信号のミックスの推定２０７を出力する。この推定はシンボル検出ブロック２０８で処理され、シンボル検出ブロック２０８は、アクティブユーザのインデックスおよびその送信シンボルを検出する。これらの推定２０４は出力インターフェイス２０９に与えられる。
【００４２】
図２Ｂは、ある実施形態に係る、複素数のシーケンスを変換する方法２０１を示す。受信信号２００は、その列に配置された入力複素数シーケンスの実数部分および虚数部分を含む行列である第１の画像２４２を生成するように、フォーマットされる。受信信号は、フィルタバンク２５０を通してフィルタリングされ、フィルタバンクのフィルタの数は、拡散符号１４０ｃの数に等しく、各フィルタは、１つの拡散符号に合わせてチューニングされ、拡散符号の効果は、受信信号におけるアクティブユーザの信号のミックスから取り除かれる。フィルタバンクからの出力シーケンス２５１の長さは、入力シーケンス２００の長さに等しい。出力シーケンス２５１は、これも実数部分および虚数部分を含む２つの列を含む第２の画像２５２にフォーマットされる。これら２つの画像を組み合わせて２チャネルテンソルにし２６０、ジャマー抑制２０６のための入力２０２に与える。
【００４３】
ジャマー抑制のためのディープラーニングモデル
図３Ａは、いくつかの実施形態が信号のジャミング解消のために使用するニューラルネットワークの典型的な構造を示す。いくつかの実施形態において、ジャマー抑制方法は、前処理された受信信号ｒをアクティブユーザの信号の所望のミックスｙにマッピングする識別モデルを学習することによって設計される。ディープラーニング（ＤＬ）モデルの選択を案内するために、いくつかの実施形態は、ジャマー抑制問題を、画像ノイズ除去タスク等の画像復元問題に性質が類似するとみなす。いくつかの実施形態において、画像ノイズ除去モデル上に構築されるジャマー抑制ブロックは、畳み込みニューラルネットワークを使用する。
【００４４】
図３Ａの畳み込みニューラルネットワークのある典型的な実装例において、畳み込みニューラルネットワークは、Ｄのレイヤ３１０、３２０、３３０、３４０を含む。異なるレイヤは同一のまたは異なる構造を有し得る。たとえば、いくつかのレイヤは非線形畳み込みレイヤであり、このようなレイヤは各々、畳み込み出力の非線形マッピング用いて畳み込み動作を実行するための、畳み込みレイヤ３１２とそれに続く非線形マッピングレイヤ３１４とを含む。畳み込みおよび非線形マッピングは、ジャミング解消動作を、ノイズ除去動作と同様のやり方で実行する。一組の非線形畳み込みレイヤは、出力畳み込みレイヤに接続される。
【００４５】
いくつかの実施形態において、非線形マッピングレイヤは、正規化線形ユニット（rectified linear unit）（ＲｅＬｕ）活性化を含む。この非線形マッピングに、勾配消滅問題はない。代替の非線形マッピングは、シグモイド活性化、タンジェントハイパボリック（tangent hyperbolic）活性化、およびリーキー（leaky）ＲｅＬｕ活性化を含む。いくつかの実施形態において、畳み込みニューラルネットワークは、隠された非線形畳み込みレイヤとペアにされた一組のバッチ正規化（batch normalization）（ＢＮ）レイヤ３２２で訓練される。
【００４６】
たとえば、第１レイヤ３１０は入力信号３００を畳み込みサブレイヤ３１２を通して処理し、次にＲｅＬｕ活性化３１４によって処理する。続く各レイヤｄ、ｄ＝２、…、Ｄ−１  ３２０、３３０、３４０は、対応する畳み込みサブレイヤからのＲｅＬｕ活性化出力に対してＢＮ３２２を用いる。最終的に、１つの畳み込みサブレイヤ３１２が、アクティブユーザの信号のミックスの推定３５０を生成する、提案するＤＬモデルにおける出力レイヤ３４０である。
【００４７】
特に、ＢＮは、画像ノイズ除去モデルにおいて畳み込みレイヤの後かつＲｅＬｕ活性化の前に、勾配消滅問題を緩和する手段として用いられる。これに対し、本数理的研究は、ＢＮをＲｅＬｕ活性化の後に実現することにより、より優れたジャマー抑制性能をもたらすことを示している。したがって、いくつかの実施形態において、ＢＮは、各中間レイヤにおける最後の処理工程である。
【００４８】
これに加えてまたはこれに代えて、いくつかの実施形態は、信号のジャミングを解消するために、畳み込みニューラルネットワークの異なるアーキテクチャを用いる。たとえば、いくつかの実施形態は、上記畳み込みレイヤのネットワークをバッチ正規化なしで使用する。その他いくつかの実施形態は、バッチ正規化とともにまたはバッチ正規化なしで畳み込みレイヤを有するノイズ除去自動エンコーダアーキテクチャを使用してもよい。さらに他の実施形態は、畳み込みレイヤの代わりに全結合レイヤを有するノイズ除去自動エンコーダを使用する。
【００４９】
図３Ｂは、いくつかの実施形態に係る、ジャミング解消ニューラルネットワークに対する入力３００の構造の概略図を示す。たとえば、提案するＤＬアーキテクチャに対する入力３００は、２つのチャネル３６０、３７０のテンソルである。第１のチャネルｒ  ３６０は、受信信号ｒ  ２００の実数３６２部分および虚数３６４部分を含む２列の行列にフォーマットされる。第２のチャネルｒ’  ３７０も、マッチドフィルタバンク（matched filter bank）（ＭＦＢ）出力ｒＭＦＢの実数３７２部分および虚数３７４部分をその列に含む２列の行列にフォーマットされる。ＭＦＢは一組の拡散符号１４０ｃで形成される。すなわち、受信信号ｒは、ＳのフィルタのＭＦＢを通して処理される。これらのフィルタは各々、１つの拡散シーケンスｓｊ，ｊ＝１，…，Ｓに合わせてチューニングされ、ｉ．ｒＭＦＢ＝ＳＨｒ    （６）である。
【数７】
2020150539.tif 000009
【００５０】
図３Ｃは、いくつかの実施形態に係る、ジャミング解消ニューラルネットワークに対する入力として機能するテンソルの第２の画像の形成の概略図を示す。受信信号２００はスプリッタ３０１を通り、スプリッタの各出力は、ＭＦＢの１つのフィルタの入力に与えられる。マッチドフィルタ３５１、３５２、および３５３の各々のテンプレートは、対応するユーザの拡散符号である。ＭＦＢは、各ユーザに１つ、合計Ｎのフィルタを含む。ＭＦＢの出力は、想定される信号間隔において送信シンボルを検出するのに十分な統計を含むように設計される。
【００５１】
このように、第２の画像３７０は、受信信号２００の複素数のシーケンスを、一組のフィルタ３５１、３５２、３５３を用いて処理することによって形成され、各フィルタは、拡散符号のうちの１つに対応し、対応する拡散符号の影響を取り除くことにより、フィルタリングされた複素数のシーケンスを生成するように構成される。フィルタリングされた複素数のシーケンスは、少なくとも２つの列と複数の行３７２および３７４とを有する第２の画像３７０に変換され、フィルタリングされた複素数のシーケンスにおける各複素数の実数部分および虚数部分のうちの実数値は、画像における異なる列の同一行を形成する。本実施形態は、第１の画像３６０と第２の画像３７０とを組み合わせてテンソル３００にし、このテンソルを、図３Ａのニューラルネットワークのようなニューラルネットワークで処理することにより、受信信号における広帯域信号を抑制する。
【００５２】
いくつかの実施形態は、シミュレーション研究において確認されたように、ＭＦＢ出力を１つのチャネルとしてＤＬ入力テンソルに含めることが特に有効であるという認識に基づく。このステップを直感的に正当化するために、第１の畳み込みレイヤ３１２が、その寸法が畳み込みカーネルのサイズによって決まるパッチについて、入力テンソル３００内の隣接エントリの重み付けされた組合せを計算することに注目する。特に、第１のチャネルのｉ番目の行からのエントリは、受信信号のｉ番目のチップのサンプルに対応し、第２のチャネルのｉ番目の行は、ユーザｉの送信シンボルとジャミング信号のチップレートサンプルの重み付けされた組合せとのノイズが多い和であり、この場合の重みは、拡散符号ｓｉにおけるエントリである。このように、第１の畳み込みレイヤは、ジャミング信号のいくつかの連続サンプルおよびジャミング信号全体の重み付けされた組合せ、ならびに、アクティブユーザの信号のミックスの同数の連続サンプルおよびアクティブユーザが送信するシンボルを、組み合わせる。
【００５３】
【数８】
2020150539.tif 000010
【００５４】
図３Ｄは、いくつかの実施形態に係る、畳み込みサブレイヤにおけるパッチ内の計算の概略図を示す。畳み込みカーネルの寸法は、畳み込みレイヤ処理中に入力テンソル内のどの連続エントリが線形的に組み合わされるかを決定する。図３Ｄに示されるように、カーネルサイズを３×２とすると、入力チャネル３８０、３８１の各々からの３つの連続行および２つの列からのエントリが、線形的に組み合わされる。よって、第１のチャネルにおけるパッチ３８５は、第１のチャネル内の３つの連続行および２つの列からのエントリを「カバーする」のに対し、第２のチャネル内のパッチ３８６は、第２のチャネル内の対応するエントリを「カバーする」。したがって、アクティブユーザの送信信号のミックスの３つのサンプルの実数部分および虚数部分ならびにジャミング信号３９１、３９０、３９２、３９３が、対応するユーザからのジャミング信号および送信シンボルの３つの重み付けされた組合せを伝えるサンプル３９４、３９５、３９６と、組み合わされる。結果として得られる、畳み込みカーネルパッチによって「カバーされる」エントリの線形的な組合せが、次のＲｅＬｕ活性化に対する入力となる。
【００５５】
各畳み込みレイヤが、特定数の畳み込み演算を実施し、結果として同数の特徴マップが得られることに注目する。したがって、入力畳み込みレイヤは、３２といった特定数の、アクティブユーザの送信信号のミックスおよびジャミング信号に関する「ローカル」および「グローバル」情報を伝えるエントリの異なる線形的組合せを生成する。残りの畳み込みレイヤは、それぞれの入力テンソルからのエントリの重み付けされた組合せを含む特定数の特徴マップを計算する。モデル全体は、ジャミング信号ｚを抑制しアクティブユーザの信号のミックスｙを生成することを目的として、有用な信号ｙおよびジャミング信号ｚの連続サンプルを含む「ローカル」情報を、拡散符号に射影された送信シンボルｘｊおよびジャミング信号、ｓｊＨｚ、からなる「グローバル」情報と、組み合わせる。ここで強調することは、提案されるＤＬモデルが、モデル駆動型ＤＬのクラスに属し、ブラックボックスＤＬモデルを、通信固有用のドメイン知識を用いて向上させることにより、性能の改善をもたらす点である。
【００５６】
いくつかの実施形態は、受信信号はジャミングされた有用信号なので、ＤＬモデルに与えられる入力テンソル３００は歪んだ２チャネル画像に似ており、したがって、最新の画像ノイズ除去性能を有するＤＬモデルが、受信信号のジャミングを解消するための有望な手法でもあると期待されるという、さらなる認識に基づく。
【００５７】
ＤＬモデルの重みの学習
ＤＬアーキテクチャのモデル重みｗは、エラーの二乗ｌ２正規化を最小にすることによって推定される。
【数９】
2020150539.tif 000011
式中、Ｋは、（３）および（４）に従って生成された訓練例（ｒｋ，ｙｋ）の数、Ｒ（  ；ｗ）は、受信信号ｒから、重みｗでパラメータ化される、ＤＬ出力へのマッピングを示す。
【００５８】
シンボル検出
図４Ａは、ある実施形態に係る、シンボル検出のための、ジャミング解消ニューラルネットワークの出力の変換の概略図を示す。具体的には、ニューラルネットワークは、複数行を有する２列行列を出力し、本実施形態は、２列行列を、複素数のシーケンスに変換する。各複素数は２列行列における１つの行に対応する。複素数の実数部分は、２列行列における第１列に対応する行の値によって形成され、この複素数の虚数部分は、２列行列における第２列に対応する行の値によって形成される。そうすることにより、いくつかの実施形態は、この処理を、シンボル検出により適した複素数ドメインに変換する。これに代わる実施形態は、シンボル検出を実数ドメインで設定するが、遥かに多くの煩雑な等式および対応する処理ステップが存在する。
【００５９】
たとえば、ジャマー抑制ブロックからの出力３５０は２列行列４００であり、この行列は、その列において、ジャミングが解消された受信信号の実数４０１および虚数４０２部分を含む。ＤＬモデルからのこの出力は先ず複素数ドメイン信号にマッピングされる。
【数１０】
2020150539.tif 000012
ジャマー抑制はユーザの送信信号のミックスを歪ませないと想定すると、出力ｙは
【数１１】
2020150539.tif 000013
（１４）からアクティブユーザおよびその送信シンボルを検出するという問題は、本質的に疎回復という問題である。なぜなら、ごく少数のユーザが同時に送信し、結果としてそのシンボルｂの疎ベクトルが生じるからである。
【００６０】
図４Ｂは、いくつかの実施形態に係る、送信が拡散符号で符号化された場合に複数の送信機から受信した信号内のシンボルを検出するブロック図を示す。この実施形態において、受信機のプロセッサは、ジャミングが解消された信号と拡散符号の各々との相互相関を用いて、ジャミングが解消された信号からシンボルを検出するように構成される。
【００６１】
たとえば、いくつかの実装例において、アクティブユーザおよびそれらの送信シンボルの検出は、図４Ｂに示されるある実施形態の次元削減無相関化（ＲＤＤ）法を実現する。ＲＤＤ法は、拡散符号行列Ｓ  ４１２内の各列を、ジャミングが解消された信号ｒ  ４０５に対し、相互相関する４１０。
【数１２】
2020150539.tif 000014
式中、ｓｎは、Ｓのｎ番目の列である。アクティブユーザの数Ｋ  ４１４がわかっていると想定すると、アクティブユーザは、Ｋの最大統計のインデックスから検出される４１６。
【数１３】
2020150539.tif 000015
最後に、ＲＤＤは、アクティブユーザの送信シンボルを、ユークリッド方向においてｔｉに最も近いコンスタレーション（constellation）シンボルを発見することによって検出し４１８、出力する４２０。拡散符号が直交する場合、ＲＤＤが畳み込み一致フィルタバンク（ＭＦＢ）になることに注目する。全般的に、ＲＤＤアルゴリズムは、アクティブユーザおよびそれらのシンボルのワンショット検出器である。
【００６２】
図４Ｃは、いくつかの実施形態に係る、次元削減デシジョンフィードバック（reduced dimension decision feedback）（ＲＤＤＦ）を用いてアクティブユーザおよびアクティブユーザのシンボルを検出する方法のブロック図を示す。簡潔にするために、本開示は、すべてのチャネルがわかっており１に等しいと想定する。そうでなければ、ＲＤＤＦは、受信機サイズに関するチャネル状態情報を必要とする。ＲＤＤＦは、逐次干渉除去（successive interference cancellation）（ＳＩＣ）の原理に従う反復手順であり、各反復において１のアクティブユーザおよびそのシンボルが回復される。具体的には、ｋ番目の反復におけるアクティブユーザは相互相関４１０を用いて検出される。
【数１４】
2020150539.tif 000016
言い換えると、第１の反復では、ジャミングが解消された信号４０５と拡散符号行列４１２の各列との相互相関４１０が計算される。
【数１５】
2020150539.tif 000017
その他すべてのユーザに対応するエントリは０である。得られた残余信号は、第２回以降の反復において相互相関デバイス４１０に入力される。これらの反復は、特定の停止基準４３２が満たされるまで実行される。アクティブユーザの数Ｋが予めわかっている場合、反復の回数はアクティブユーザの数に等しい。Ｋがわかっていない場合はその場限りの方法を用いてＫを推定することができる。たとえば、ＲＤＤＦアルゴリズムは、ノイズ変動に応じて、残余信号におけるパワーが、あるしきい値を上回っている限り、実行してもよい。たとえば、このしきい値は、ノイズ分散の１０分の１に等しいものにすることができる。
【００６３】
図４Ｄは、いくつかの実施形態に係る、疎性回復を用いてジャミングが解消された信号からのシンボルを検出する方法のブロック図を示す。たとえば、ある実装例において、疎検出は、直交マッチング追跡（orthogonal matching pursuit）（ＯＭＰ）に基づく。ＲＤＤＦとは反対に、ジャミングが解消された信号４０５は、各反復において、この反復以前に検出されたアクティブユーザに対応する分散符号行列における列の加重和として表される。これは、最小二乗（least squares）（ＬＳ）フィットを発見することによって行われる。この反復以前に検出されたアクティブユーザのシンボルは、得られたＬＳ重みに最も近いコンスタレーションポイントを発見することによって検出される４４２。残余信号は、ジャミングが解消された信号とＬＳフィットとの差として計算される４５０。
【００６４】
図５は、いくつかの実施形態に係る、さまざまな組合せで使用されて通信システム５００を実現する各種コンポーネントのハードウェア図を示す。システム５００は、接続５２０を介して他のコンポーネントに作動的に結合することができる、センサ５１０、慣性測定ユニット（inertial measurement unit）（ＩＭＵ）５３０、プロセッサ５５０、メモリ５６０、トランシーバ５７０、およびディスプレイ／画面５８０のうちの１つまたはこれらの組合せを含み得る。接続５２０は、バス、ライン、ファイバ、リンク、またはこれらの組合せを含み得る。
【００６５】
トランシーバ５７０は、たとえば、１種類以上の無線通信ネットワークを介して１以上の信号を送信できるようにされる送信機と、１種類以上の無線通信ネットワークを介して送信された１以上の信号を受信できるようにされる受信機とを含み得る。トランシーバ５７０は、フェムトセル、ＩＥＥＥ８０２．１１規格ファミリに基づき得るＷｉＦｉ（登録商標）ネットワークもしくは無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線パーソナルエリアネットワーク（ＷＰＡＮＳ）、近距離無線通信（ＮＦＣ）、ＩＥＥＥ８０２．１５ｘ規格ファミリに基づくネットワーク、および／またはＬＴＥ、ＷｉＭＡＸ等の無線ワイドエリアネットワーク（ＷＷＡＮ）その他を含むがこれらに限定されないさまざまな技術に基づく無線ネットワークとの通信を可能にすることができる。システム５００はまた、有線ネットワークを介した通信用の１以上のポートを含み得る。
【００６６】
いくつかの実施形態において、プロセッサ５５０は、ＩＭＵ５３０からの入力を受けることもできる。その他の実施形態において、ＩＭＵ５３０は、３軸加速度計、３軸ジャイロスコープ、および／または磁力計を含み得る。ＩＭＵ５３０は、速度、向き、および／または他の位置関連情報をプロセッサ５５０に与えることができる。いくつかの実施形態において、ＩＭＵ５３０は、測定された情報を、センサ５１０による各画像フレームの捕捉と同期して出力することができる。いくつかの実施形態において、ＩＭＵ５３０の出力は、一部、プロセッサ５５０が、センサ測定値をフュージングするために、および／またはフュージングされた測定値をさらに処理するために、使用される。
【００６７】
システム５００はまた、カラーおよび／または深度画像等の画像をレンダリングする画面またはディスプレイ５８０を含み得る。いくつかの実施形態において、ディスプレイ５８０を用いて、センサ５１０が捕捉したライブ画像、フュージングされた画像、拡張現実（ＡＲ）画像、グラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）、およびその他のプログラム出力を表示することができる。いくつかの実施形態において、ディスプレイ５８０は、仮想キーボード、アイコン、メニュー、またはその他のＧＵＩ、ユーザジェスチャーおよび／またはスタイラスおよびその他の書込手段等の入力デバイスの何等かの組合せを介して、ユーザがデータを入力できるようにする、タッチスクリーンを含むことができる、および／またはタッチスクリーンが収容されている。いくつかの実施形態において、ディスプレイ５８０を、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）表示装置または有機ＬＥＤ（ＯＬＥＤ）表示装置等の発光ダイオード（ＬＥＤ）表示装置を用いて実現することができる。その他の実施形態において、ディスプレイ５８０はウェアラブルディスプレイであってもよい。
【００６８】
典型的なシステム５００は、本開示に従うさまざまなやり方で、たとえば図示されている機能ブロックのうちの１つ以上を追加する、組み合わせる、または削除することにより、修正することもできる。たとえば、いくつかの構成において、システム５００は、ＩＭＵ５３０またはセンサ５７０を含まない。いくつかの実施形態において、システム５００の一部は、１つ以上のチップセットおよび／または同様のものの形態を取る。
【００６９】
プロセッサ５５０は、ハードウェア、ファームウェア、およびソフトウェアの組合せを用いて実現できる。プロセッサ５５０は、ジャミング解消およびシンボル検出５５５に関連する計算手順またはプロセスの少なくとも一部を実行するように構成可能な１つ以上の回路を表し得る。プロセッサ５５０は、メモリ５６０から命令および／またはデータを取り出す。プロセッサ５５０は、１つ以上の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、中央処理装置および／またはグラフィック処理ユニット（ＣＰＵおよび／またはＧＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、埋込みプロセッサコア、電子デバイス、本明細書に記載の機能を実行するように設計されたその他の電子ユニット、またはその組合せを用いて実現できる。
【００７０】
メモリ５６０は、プロセッサ５５０の内部および／またはプロセッサ５５０の外部で実現することができる。本明細書で使用する「メモリ」という用語は、長期、短期、揮発性、不揮発性、またはその他のメモリのうちのいずれかの種類を意味し、特定の種類のメモリもしくは特定の数のメモリに、または、メモリが格納される物理媒体の種類に限定されない。いくつかの実施形態において、メモリ５６０は、ジャミング解消およびシンボル検出５５５を容易にするプログラムコードを保持する。
【００７１】
上記本発明の実施形態は、数多くのやり方のうちのいずれかで実現することができる。たとえば、これらの実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、またはその組合せを用いて実現してもよい。ソフトウェアで実現する場合、ソフトウェアコードは、任意の適切なプロセッサまたはプロセッサの集まりにおいて、これが１つのコンピュータに設けられていても複数のコンピュータに分散されていても、実行することができる。このようなプロセッサは、１以上のプロセッサが集積回路コンポーネント内にある集積回路として実現してもよい。プロセッサは、任意の適切なフォーマットの回路を用いて実現してもよい。
【００７２】
また、本発明の実施形態は、方法として実施してもよく、その一例は既に示されている。この方法の一部として実行される動作は、いずれかの適切なやり方で順序付ければよい。したがって、例示された順序と異なる順序で動作が実行される実施形態を構成してもく、これは、例示された実施形態では逐次的動作として示されているいくつかの動作を同時に実行することを含み得る。
【００７３】
請求項において、請求項要素を修飾するために「第１」、「第２」等の順序を表す用語を使用する場合、それ自体が、ある請求項要素の、別の請求項要素に対する優先、先行、または順序を暗示しているのではなく、実行する方法の動作の時間的順序を暗示しているのでもなく、請求項要素を区別するために、特定の名称を有するある請求項要素を、同一の名称を有する（が順序を表す用語を使用する）別の要素から区別するためのラベルとして用いているに過ぎない。
【００７４】
本発明を、好ましい実施形態の例を用いて説明してきたが、本発明の精神および範囲内でさまざまなその他の応用および修正をなすことが可能であることが理解されるはずである。
【００７５】
したがって、以下の請求項は、本発明の真の精神おおよび範囲に含まれるこのような変化および修正すべてをカバーすることを目的としている。
【図１Ａ】
2020150539.tif 000018
【図１Ｂ】
2020150539.tif 000019
【図１Ｃ】
2020150539.tif 000020
【図１Ｄ】
2020150539.tif 000021
【図２Ａ】
2020150539.tif 000022
【図２Ｂ】
2020150539.tif 000023
【図３Ａ】
2020150539.tif 000024
【図３Ｂ】
2020150539.tif 000025
【図３Ｃ】
2020150539.tif 000026
【図３Ｄ】
2020150539.tif 000027
【図４Ａ】
2020150539.tif 000028
【図４Ｂ】
2020150539.tif 000029
【図４Ｃ】
2020150539.tif 000030
【図４Ｄ】
2020150539.tif 000031
【図５】
2020150539.tif 000032
【手続補正書】
【提出日】令和2年3月10日(2020.3.10)
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３５】
受信機１３０ｃは先ず、チャネル出力を、フロントエンド回路１３１ｃを介して電気受信信号に変換する。典型的に、これらのフロントエンド回路は、送信機のフロントエンド１１４ｃに対して相補的なものである。たとえば、フロントエンドは、線形等化、非線形等化、適応フィルタリング、チャネル推定、キャリア位相回復、同期化、および極性回復を含む。受信信号は復調器１３２ｃで復調されて送信符号語のビットの初期推定値を生成し、これをデコーダ１３３ｃがソースデータの回復のために使用する。デコーダ１３３ｃは、送信モードに対応する検出方法を用いて、ジャミングが解消された信号からシンボルを検出するように構成される。各種実施形態において、デコーダ１３３ｃは、一組の拡散符号を用いることにより、複数のユーザの衝突するパケットを分離する。復号されたデータはデータシンク１３４ｃに送られる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３８】
図１Ｄは、いくつかの実施形態に係る、一組の送信機が送信したシンボルを検出する方法のブロック図である。この方法は、デコーダ１３３ｃ、復調器１３２ｃ、またはこれらの組合せの一部としての、受信機のプロセッサによって実現できる。これに加えてまたはこれに代えて、この方法は、プロセッサが実行する独立したモジュールとしての受信機のプロセッサによって実現できる。
【外国語明細書】
2020150539000001.pdf