M-014
無線信号の可視化情報を用いた深層学習による干渉レベル推定

○丸田一輝・小島　駿（千葉大）・中山　悠（農工大/neko 9 Laboratories）・久野大介（阪大）・安　昌俊（千葉大）

モバイルトラフィックの増大，周波数資源の枯渇等に起因し，無線通信における電波干渉は深刻な問題となりつつある．これを克服するためには，同一チャネル干渉を抑圧する必要がある．複数の受信アンテナによる適応信号処理により干渉抑圧は実現されるが，そのためにはアンテナ入力段における干渉信号電力を事前に推定し，干渉の大小に応じて適用すべきアルゴリズムを選択する必要がある．そこで本稿では，受信信号のIQコンスタレーション画像を用いたニューラルネットワークによる干渉レベル推定法を提案する．結果として，信号対干渉電力比を80%以上の精度で判別可能であることを確認した．