2017 Fiscal Year Annual Research Report
User Centric Wireless Communications by Traffic Prediction based on Preference Analysis and Integrated Environment Recognition
| Project/Area Number |
15H04010
|
|---|
| Research Institution | Keio University |
|---|
Principal Investigator |
大槻 知明 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (10277288)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤井 威生 電気通信大学, 先端ワイヤレス・コミュニケーション研究センター, 教授 (10327710)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
|
| Keywords | QoE / 嗜好解析 / 感情推定 / データベース |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，ユーザ嗜好及び行動解析に基づき，分単位から日単位及び極小セルからマクロセルまでの様々な時間・空間粒度のレベルで変動するトラヒック予測と，無線・有線・サーバー等の統合的な環境認知，さらにSNS (Social Network Services) からのユーザ体感品質（QoE : Quality of Experience）推定も用いて，通信リソースを統合的に割り当てることで，高いQoEを提供可能なユーザセントリック無線通信の実現を目指して研究した．無線ネットワークでユーザの体感を考慮したビデオストリーミング再生を実現する方法として，play outバッファの閾値を適応的に制御する方法を提案し，固定の閾値を用いる場合と比べて高いQoEを実現できることを示した．
また，無線環境認識に関する研究として、無線環境データベースを構築する際に課題となる膨大なデータの処理手法として、受信信号電力や取得環境の類似度を学習してクラスタ化する手法の検討を行った。ここでは、k-means法およびガウス混合分布モデル(GMM)推定法を用いたクラスタリングを行うことを提案した。実測データを使ったシミュレーションにより、メッシュ化して情報記録する場合と同等の精度でデータ量を10%低減できることを確認した。
情報漏洩に対する安全性という品質を高めるため、中継局に対する情報漏洩対策法を確立した。1つ目は、通信路の対称性を活用した複数方向へのヌル形成をする指向性制御を提案した。提案法により、少ない送信数で、複数の端末との安全な情報共有を実現した。2つ目は、通信路状態情報に対する偽装対策として、ゲーム理論を活用した盗聴法のモデル化を進めた。モデルの確立により、偽装対策法及び安全に伝送できる情報容量を明らかにした。
さらに，SNSからユーザの嗜好や複数の感情を抽出する技術を提案し，その有効性を示した．
|
| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
|
