2020 Fiscal Year Annual Research Report
Research on brain-inspired algorithms for wireless sensor networks
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16H01719
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
若宮 直紀 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (50283742)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
ペパー フェルディナンド 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報工学研究室, 副室長 (40359097)
寺前 順之介 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (50384722)
ライプニッツ ケンジ 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報工学研究室, 主任研究員 (70437432)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 無線センサネットワーク / 情報通信工学 / ネットワーク / 情報工学 / 脳・神経 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
インパルス領域でセンシング、情報処理、通信の全てを実施する超低消費電力で超ロバストなオールインパルス無線センサネットワークアーキテクチャの確立のため、センサノードにおける観測情報の符号化アルゴリズムに関する課題1「インパルス領域でのセンシングとノード内符号化アルゴリズムの研究」、センサノード間での通信アルゴリズムと符号化に関する課題2「インパルス領域でのネットワーキングとノード間符号化アルゴリズムの研究」に取り組んだ。
課題1においては、センシングアルゴリズムとインパルス通信の最適な統合について研究を行った。具体的には、温度センサと湿度センサを備えたセンサノード（本体36×18×20立方mm、315MHz帯）を100台作製した。さらに、実際にセンサ情報を読み出し、前年度開発したパルス符号化方式（APCMA）を用いて送受信できることを確認した。
課題2においては、実環境におけるノード故障、通信障害などに対してロバストなリザバ計算を実施するためのネットワーク構成手法を確立し、センサノード配置を変更せずに通信距離を調整することによってロバスト性に寄与する高いモジュール性、高い不規則性、および高いクラスタ性を有する無線センサネットワークを構築できることを明らかにした。また、脳型アルゴリズムの伝播ダイナミクスとネットワーク構造との関係について理論的分析を行った。具体的にはインパルスを含む非線形相互作用を結合振動子ネットワークとして数理モデル化することで、ネットワークの結合度に、ロバストな同期的動作実現に対する臨界定数が存在することを示し、その下限値の理論的導出に成功した。さらにセンシング情報の脳型の符号化について数値実験を行い、センシングノイズと通信ノイズの関係が最適符号化に寄与することを明らかにした。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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