シャノン 限界 と は。 NTTが「6G」向け通信技術を開発、5G超え「シャノン限界」まで高速化

【シャノン限界】の例文集・使い方辞典

シャノン 限界 と は

日本電信電話株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長:澤田純、以下 NTT)は、シャノン限界を達成しかつ実行可能な通信路符号 (誤り訂正符号)「CoCONuTS」を実現しました。 本技術は、計算機科学者シャノンによって求められた、通信効率の限界(シャノン限界)を達成する誤り訂正符号を実現する技術です。 一つの通信路が与えられた時、そのシャノン限界を達成するためには、一般には膨大な計算量が必要だと考えられていました。 一方で、実用的な実装方法でシャノン限界を達成できる符号が知られていましたが、これらの符号がシャノン限界を達成するのは特殊な通信路に限られていました。 本技術により任意の通信路でシャノン限界を達成する通信路符号を構成できることを証明しました。 さらに、従来法ではシャノン限界を達成できなかった通信路に対して、実装した符号が従来法を超える性能を持つことを確認しました。 本技術を用いることで、既存の方法よりも効率の良い通信が実現できます。 今後、光通信や無線通信技術などに、本技術を応用していく予定です。 背景 通信を行ううえでは、雑音のある環境下でも正しく情報を伝える必要があります。 これを実現する技術は「通信路符号」あるいは「誤り訂正符号」と呼ばれており、光通信や無線通信に限らず、計算機の内部やハードディスク・光ディスク等の記録装置、スマートフォン等で情報を読み取るための二次元コード等に応用されています。 雑音のある環境(通信路)が与えられた時、正しくメッセージを伝えることができる効率には限界があります。 このような通信効率の限界は、1948年にこれを発表した計算機科学者シャノンにちなんで「シャノン限界」と呼ばれています。 しかしながら、シャノンが提案した符号は膨大な計算量を必要としていたため、その実行は困難でした。 実行可能なシャノン限界を達成する符号の構成は、シャノンが創始した情報理論の70年にわたる課題です。 その後、シャノン限界を達成する実用的な符号としてLDPC符号やポーラ符号が開発され、近年の第5世代移動通信システム(5G)に実装されています。 しかしながら、これらの符号がシャノン限界を達成するのはある特殊な通信路に限られており、一般の通信路では限界を達成できません。 技術のポイント (1)通信路符号(誤り訂正符号)が実現する通信システム は通信路符号が実現する通信システムを示しています。 ここでは通信会社の基地局がメッセージを送信する送信者となり、スマートフォンを持ったユーザーが受信者となっています。 符号器は送信したいメッセージ M を符号化して通信路入力 X へ変換します。 変換された信号は電波の周波数や位相や強度に変換(変調)されて送信されますが、電波を送受信して通信路に出力 Y を得る際に雑音が混入することを想定します。 この符号器では、メッセージを2回繰り返した後でメッセージの左右の2ビットの加えた「検算ビット」(排他的論理和)を付加するという操作を行っています。 この手続きが復号化と呼ばれるものです。 今回は正しいメッセージと再生メッセージが一致して正しい通信が行われましたが、雑音によっては正しくメッセージが再生できない場合もあります。 の例では、2ビットのメッセージを5ビットの通信路入力へ変換しました。 通信効率は2/5=0. 4 で評価できます。 この比が大きいほど効率は高くなり、高速な通信が可能であることを意味しています。 (3)シャノン限界 はシャノン限界(通信路容量)を説明しています。 では、符号が満たすべき条件として、復号誤り確率が0に限りなく近いことを要請しました。 一方ででは、送信したいシンボル数と送信信号数(例では符号化前後のビット数)の比を符号の効率と定義しました。 シャノン限界は復号誤りが0に限りなく近い符号の通信効率限界です。 シャノンは効率の限界がに示されている式に等しいことを示しました。 シャノン限界を超えた効率を持つ符号を設計することは理論上不可能であり、もしもこの限界を達成する方法が実現できれば、理論的にはこれ以上の性能向上が見込めないことになります。 なお、シャノン限界を達成するためには、通信路入力分布 P を最適化する必要があります。 (4)提案法CoCoNuTSの技術ポイント は、CoCoNuTSを用いた通信路符号の構成を示しています。 提案法では、二つの疎行列(成分のほとんどが0の行列) A, B とベクトル c を用いて構成しています。 さらに符号器と復号器に現れる写像 f A,B , g A (の赤枠の部分)として、後述の「拘束条件を満たす乱数生成器」を用いて最適な通信路入力分布 P を実現することにより、シャノン限界を達成することができるようになりました。 このため、得られる通信路入力の分布は一様分布になります。 従って、で示したシャノン限界の式で、通信路入力分布 P が一様分布の時に最大値(max)を達成していれば、LDPC符号はシャノン限界を達成していると言えます。 逆に、最大値を達成する通信路入力分布 P が一様分布ではない場合はシャノン限界を達成できないことが分かります。 (5)拘束条件を満たす乱数生成器 ,は、符号化・復号化で用いる「拘束条件を満たす乱数生成器」の具体的な説明を示しています。 それぞれのページで示した確率分布 Q を用いて発生させた乱数 x を用いることにより、にある写像 f A,B , g A の実現が容易になります。 そこでは、高次元の乱数 x を直接生成するかわりに、確率分布 q を用いて一次元の乱数 x j を逐次的に発生させることにより、計算の実行が可能になりました。 (6)シミュレーション実験 はシミュレーション実験で提案法とLDPC符号を比較した結果を示しています。 グラフの横軸は通信効率を示しており、右にあるほど性能が良いことになります。 グラフの縦軸は復号誤り確率を示しており、下にあるほど性能が良いことになります。 グラフは提案法がLDPCよりもよい性能を持つことを示しています。 例えば、縦軸の誤り確率 10 -4 で両者を比較したとき、提案法は符号化レートで0. 03、情報量に換算すると2000ビットあたり60ビットの情報を多く送信できることが分かりました。 続くでは、通信効率を固定して両者を比較したものを可視化しています。 図7にある実験条件で通信効率0. 6の符号化を1200回繰り返した時に、復号に失敗した場合を黒点で示して頻度を可視化しました。 LDPC符号では7回の復号誤りを観測したのに対して、提案法は一度も復号誤りを観測しませんでした。 この結果から、同じ雑音環境で同じ量のメッセージを送信した場合は、提案法は従来法に比べてより信頼性が高いことが分かりました。 では、提案法と従来法を実際の通信に近い状況で実行した場合を比較しました。 実際の通信は復号誤りがないことを想定して画像を圧縮したうえで符号化しています。 このため一箇所でも復号誤りが起こればファイルが破壊され、画像の大部分は再生不可能となります。 通信効率0. 5では、提案法も従来法のLDPC符号も正しく復号が行われていますが、通信効率0. 6のLDPC符号では、復号誤りが発生してファイルが破壊されていることが観測できました。 このことからLDPC符号による符号化の限界は0. 5と0. 6の間にあり、提案法はそれを超える性能を持つことが確認できました。 また最適な符号を用いた時の通信効率であるシャノン限界は0. 6よりも大きいことが分かります。 「拘束条件を満たす乱数生成器」を用いることにより限界を達成するあらゆる通信を実現することが可能であることから、CoCoNuTS( Code based on Constrained Numbers Theoretically-achieving the Shannon limit)と名付けました。 情報理論を創始した計算機科学者シャノン(C. Shannon) の名にちなんで名付けられています。 本発表の通信路符号(誤り訂正符号)の文脈においては、「通信路容量」という名称としても知られており、通信効率が大きいほど高速な通信が可能になります。 複数のシンボルをまとめて複数の信号へ符号化するため、 通信効率=(メッセージシンボル数)/(送信信号数) と定義されます。 送信信号数を増大させることにより,上記の通信効率がシャノン限界に近づく符号を設計します。 「低密度パリティ検査符号」とも呼ばれます。 「パリティ検査行列」と呼ばれる疎行列(成分のほとんどが0の行列)を用いて高速な復号を行います。 1962年に計算機科学者ガラガー(R. Gallager)が開発しました。 開発当初は計算機の能力が非力なため実用化はされませんでしたが、1990年代に再評価され、現在では衛星デジタル放送・無線LAN・第五世代移動通信システム(5G)で実用化されています。

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シャノン限界を達成しかつ実行可能な通信路符号を実現:NTT持株会社ニュースリリース:NTT HOME

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インターネットや携帯電話など通信機器の世界には「データ転送速度」という度合いがあります。 1秒間にどれだけの情報量を送ることができるかを示したもので、「bps(ビット秒)」「kbps(キロビット秒)」「Mbps(メガビット秒)」などがあります。 1ビットはコンピュータが扱う最小単位。 大人気「iphone」の通信速度は、環境によりちがいますが、およそ200kbps。 キロは「千」なので、1秒間に200000ビットを送ることができるということです。 高速道路や新幹線などに「いくらがんばっても1時間にこれ以上の車を通すことはできない」といった限界があるように、このデータ伝送速度にも機械ごとに限界の値があります。 つまり、これ以上どうやってもデータ伝送速度を上げることができないという、理論的な数字です。 この限界値を導きだしたのは、米国の数学者クロード・シャノン(1916-2001)。 1948年に「コミュニケーションの数学的理論」という論文の中で、この限界値をはじめて式として表わしました。 禁域幅という単位ヘルツで表わされる周波数の範囲、禁域幅上の電力量、禁域幅上のノイズ量といった要素から計算できます。 値は発見者の名をとって「シャノン限界」や「シャノンの通信路容量」などとよばれます。 シャノン限界は理想的な値。 この値に近づければ近づけるほど、通信性能はよくなるわけです。 新幹線ももうこれ以上は無理という限界まで列車を走らせれば、輸送力は最大になります(過密ダイヤはこわいけれど)。 このシャノン限界に近づけるには、通信過程の雑音などで、いかに誤った情報が送られないように、それが誤りであることを検出して訂正する作業をいかにむだなく行うかということが問われました。 シャノン限界に限りなく近づくべく、1993年、フランスのクロード・ベローは、ターボ符号という技術を開発しました。 佐藤さんがビットの情報を送り、鈴木さんがそれを情報として見るには、符号と復号という過程を使います。 意味のあるメッセージをいったん符号で記号にし、それを符号で再び意味あるメッセージに復元するという流れ。 ベローは、符号器のなかで、同じ情報が二つの器「A」と「B」に入ることを考えました。 ただし、二つ目の器に入るには、インターリーバーという門をくぐります。 この門をくぐると、情報の順序が並べ替えられます。 この二つの情報は一組になって、復号器のほうへやっていきます。 復号側にも「A'」と「B'」の器があります。 「B'」は、「A」を通った情報と「B」を通った情報のあいだに誤りがないかを確認する役割をもっていて、「A'」に何度かその情報を確認させたりします。 念入りに確認作業を行った結果、「A」の情報も「B」の情報も同じであるとなれば、符号と復号が正しく行われたと判定するわけです。 この他に、1962年にマサチューセッツ工科大学の学生ロバート・ギャラガーにより考えられていた低密度パリティ検査符号という理論も、同じくシャノン限界に限りなく近いと考えられています。 ギャラガーの理論は忘れ去られていましたが、上のターボ符号で研究がわきたったことで、別の研究者に発掘されたのでした。 シャノン限界は青天井に記録が伸びるわけではありません。 室内で棒高跳びをやるようなものです。 ターボ符号と低密度パリティ検査符号が限りになく近いところまでいったならば、これにてシャノン限界への挑戦は終了となってもよいはずです。 しかし、この二つの記録を破る理論が日本人研究者によって発見されました。 驚くべきことに、その技術を使うと、データ伝送速度はシャノン限界を超えることができるというのです。 つづく。

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シャノン限界とは、C=W log (1 + S/N) であり、Wは帯域(Hz)…

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一つの通信路が与えられた時、そのシャノン限界を達成するためには、一般には膨大な計算量が必要だと考えられていました。 一方で、実用的な実装方法でシャノン限界を達成できる符号が知られていましたが、これらの符号がシャノン限界を達成するのは特殊な通信路に限られていました。 本技術により任意の通信路でシャノン限界を達成する通信路符号を構成できることを証明しました。 さらに、従来法ではシャノン限界を達成できなかった通信路に対して、実装した符号が従来法を超える性能を持つことを確認しました。 本技術を用いることで、既存の方法よりも効率の良い通信が実現できます。 今後、光通信や無線通信技術などに、本技術を応用していく予定です。 これを実現する技術は「通信路符号」あるいは「誤り訂正符号」と呼ばれており、光通信や無線通信に限らず、計算機の内部やハードディスク・光ディスク等の記録装置、スマートフォン等で情報を読み取るための二次元コード等に応用されています。 このような通信効率の限界は、1948年にこれを発表した計算機科学者シャノンにちなんで「シャノン限界」と呼ばれています。 しかしながら、シャノンが提案した符号は膨大な計算量を必要としていたため、その実行は困難でした。 実行可能なシャノン限界を達成する符号の構成は、シャノンが創始した情報理論の70年にわたる課題です。 しかしながら、これらの符号がシャノン限界を達成するのはある特殊な通信路に限られており、一般の通信路では限界を達成できません。 *以下は添付リリースを参照 リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。 添付リリース.

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