| Project/Area Number |
20K20398
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| Project/Area Number (Other) |
18H05393 (2018-2019)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2020)
Single-year Grants (2018-2019) |
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| Review Section |
Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
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| Research Institution | Kyoto Tachibana University (2021-2022)
Osaka University (2018-2020) |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
猿渡 俊介 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (50507811)
内山 彰 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (70555234)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥25,610,000 (Direct Cost: ¥19,700,000、Indirect Cost: ¥5,910,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,850,000 (Direct Cost: ¥4,500,000、Indirect Cost: ¥1,350,000)
Fiscal Year 2020: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2019: ¥6,760,000 (Direct Cost: ¥5,200,000、Indirect Cost: ¥1,560,000)
Fiscal Year 2018: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
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| Keywords | バックスキャッター通信 / IoTデバイス / センシング / 行動認識 / 超低消費電力 / WiFi / CSI / エナジーハーベスト / センシングシステム / WiFi電波 / チャネル状態情報 / バッテリレスセンシング / アンビエントバックスキャッター通信 / IoT |
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| Outline of Research at the Start |
本提案研究では、(a) アンビエントバックスキャッター通信の性能向上とバッテリレスIoTデバイスの開発、(b) 複数のバッテリレスIoTデバイスを協調させたセンシング機構の考案、(c)安定したアンビエントバックスキャッター通信の実現、(d) Wi-Fi電波の乱れを併用した行動認識技術の創出などの研究を行う。そのために、電波伝搬解析ツールや電波暗室などを用いて実環境での性能を解析し、人やモノの移動で生じるWiFi電波の乱れを高精度に検知する仕組みを構築すると共に、センサから得られる低サンプリングレートでのセンシング情報をもとに、人の行動認識を行える仕組みを開発する。
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| Outline of Final Research Achievements |
In recent years, a wireless communication technology called ambient backscatter communication has been developed that can reduce power consumption to about 1/10,000th (tens of Micro Watt) of the conventional level by fluctuating radio waves present in the environment, such as TV and WiFi. In this research, we have developed a mechanism that enables simultaneous sensing using multiple backscatter tags by realizing different frequency shifts for each backscatter tag, and constructed a mechanism that enables sensing without battery supply using small solar cells. In addition, we have created behaviour recognition technology that combines channel state information (CSI), such as Wi-Fi radio wave interference, and other information.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
一般にIoTデバイスでは、センシング、プロセス、通信の３つの処理に電力を消費し、センシングは数十μＷレベルで実装出来るものが多いが、WiFiやBLEなどの無線通信は十数ミリＷから百ミリＷ程度の電力を要し、IoTデバイスのインターネット接続のキーとなる技術は超低消費電力の通信方式の普及にある。アンビエントバックスキャッター通信は、TVやWiFiなど環境に存在する無線波にゆらぎを与え、そのゆらぎ成分を取り出す方式で、消費電力を従来の1/10,000程度（数十μＷ）に低減可能である。本研究では、ゆらぎ成分の効率的な捕捉方式や、複数のセンサーから同時発信される信号波の分離手法などを考案した。
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