Eavesdropping-Resistant Sparse Code Division Multiple Access System using a random number sequence based on dynamical systems
| Project/Area Number |
19K12156
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology (2021-2022)
Kyushu University (2019-2020) |
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Principal Investigator |
實松 豊 東京工業大学, 工学院, 准教授 (60336063)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
篠原 克寿 一橋大学, 大学院経営管理研究科, 准教授 (50740429)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 多元接続 / 情報理論的安全性 / 乱数生成 / カオス力学系 / スパース重ね合わせ符号 / マシンタイプ通信 / アナログ・ディジタル変換器 / スパース符号多元接続 / 疑似乱数生成 / 情報理論的セキュリティ / 物理層セキュリティ / 力学系理論 |
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| Outline of Research at the Start |
防災や介護等の様々な社会問題を解決する技術として，無線通信機能を持つ非常に多数のセンサー群が極低レートの情報を送受信するマシンタイプ通信は有望である．無線通信には情報漏洩の対策が必要だが，低コスト・低消費電力のマシンタイプ通信機器には標準的暗号化方式は搭載困難である．本研究では，通信方式自体にセキュリティ機能を持たせる「物理層セキュリティ」の基礎研究を推進する．本研究では，以下のテーマに取組む．
①力学系理論に基づく超低消費電力な乱数生成器の性能解析
②コセット符号化（耐盗聴符号化法の一種）による情報漏洩量の評価法確立
③超低消費電力を実現する多数のマシン間多重アクセスのためのスパース符号化法
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，カオス力学系を用いて生成された乱数列を用いた無線通信の手法を研究している．あらかじめ決められたパリティ検査行列と乱数を使ってコセット符号化を行うことにより，無線通信に物理層セキュリティの機能を持たせることが可能である．本研究において，コセット符号化を行った場合に盗聴者に漏洩する情報量を数値的に把握するための手法を提案した．この研究成果をまとめた論文が令和3年度に電子情報通信学会の英文論文誌に掲載された．また，力学系に基づく乱数生成法に関して，黄金比符号化器(Golden Ratio Encoder; GRE)の不変測度を厳密に与えた．GREは回路規模を小さくできる可能性があるという点で重要なカオス系列生成器である．この結果は，令和3年度に論文誌(Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE)に掲載された．以上のように，本研究の根幹にかかわる重要な研究成果が得られている．一方，当初計画にあったスパース符号分割通信（Sparce Codes Multiple Access; SCMA)に関する研究は，計画通りに研究が進展しなかった．そこで，令和4年度は，スパース重ね合わせ符号(Sparse Superposition Codes; SSC)と呼ばれるSCMAと異なるがスパースな構造を持つ手法を研究した．復号化の処理におけるパラメータを調整するために深層学習を利用することで，性能の改善を目指した．しかし，性能改善はわずかな値にとどまった．しかし，SSCの性能改善に効果があると考えられるいくつかの手法をまだ実行できていない．そのため、残された課題を令和5年度に実施する．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究計画のうち，スパース符号化に関する部分では研究成果が得られていないが、乱数生成の研究と，セキュリティに関しては研究成果が既に出ているので，総合的には順調と判断される。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度は，深層学習によってSSCの復号誤り率の性能を有意に改善できなかったに原因を究明する．方法としては，調整可能なパラメタの数を減らすことで，学習に必要なデータ数の不足を補う．
深層ニューラルネットワークの学習を効果的に進めるために，浅い層から徐々に層を深くしながら学習を行うインクリメンタル学習の手法を取り入れる．
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Report
(4 results)
Research Products
(30 results)
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[Presentation] 端末連携によって実現する新たな無線通信システム ～ 最近の結果とアップリンクへの適用 ～2022
Author(s)
村田英一, 井田悠太, 丸田一輝, 實松豊, 牟田修, 岡田啓, 岡本英二, 眞田幸俊, 西村寿彦, 田野哲
Organizer
電子情報通信学会技術研究報告, RCS2022-149
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[Presentation] Magnetic Resonance Angiography Image Restoration by Super Resolution Based on Deep Learning2019
Author(s)
Kitazaki, S., Kawakita, M., Jitsumatsu, Y., Kuhara, S., Hiwatashi, A., Takeuchi, J.
Organizer
The European Society for Magnetic Resonance in Medicine and Biology Congress 2019 (ESMRMB2019)
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Int'l Joint Research
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