2018 Fiscal Year Annual Research Report
Wireless Network Tomography Considering Spatio-Temporal Correlation
| Project/Area Number |
16K00124
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Metropolitan University |
|---|
Principal Investigator |
松田 崇弘 首都大学東京, システムデザイン研究科, 教授 (50314381)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
|
| Keywords | ネットワークトモグラフィ / 無線ネットワーク / テンソル再構成 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，エンド－エンド間のパケットの振る舞いからネットワーク内部の状態を推定したり，ネットワーク上に送出した信号の応答から伝搬路の状態を推定するネットワークトモグラフィ技術について検討している．本研究の最終的な目標は，推定した対象が時間・空間相関のある環境でも動作するネットワークトモグラフィの手法を確立し，その応用技術についても検討することである．
本研究では屋内および屋外環境での無線ネットワークトモグラフィについて検討してきた．屋外環境では，ドローン間あるいはドローンと地上局間との通信を想定し，3次元空間上での受信電力マップを推定するためのネットワークトモグラフィ手法をこれまで検討してきた．最終年度はこれまで検討してきたテンソル再構成に基づく手法に加えて，観測値を得るためのドローンの経路制御についても検討し，効率的に観測値を得るための経路制御を考案した．
一方屋内環境では，建物内に設置した無線端末間で信号を送受信し，それらの応答より，建物内部での遮蔽物による信号の信号減衰マップを推定する手法について検討してきた．これまでテンソル再構成を用いた手法について検討してきたが，火災が発生している建物内の推定等，緊急時に対応可能な手法として新たに移動端末を用いたトモグラフィ手法を提案した．この手法はドローン等，移動端末が観測した観測値により逐次的に推定する手法であり，テンソル再構成ではなくカルマンフィルタによる比較的軽負荷な計算量により実現することができる．シミュレーション実験により本手法が良好に動作することも確認した．
|
