2019 Fiscal Year Annual Research Report
Mutual Information Passing between Sensor Information Environment and Physical Wireless Environment for High Density Wireless Sensor Networks
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17H03264
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
田久 修 信州大学, 学術研究院工学系, 准教授 (40453815)
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| 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)
太田 真衣 福岡大学, 工学部, 助教 (20708523)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 無線センサネットワーク / コグニティブ無線 / 確率伝播 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度となる本年度は、センサ情報空間・無線物理空間相互情報パッシングの原理を利用し、多数の情報を少ない周波数資源で伝送するための検討を進めた。
１．センサ情報空間の分析結果から将来の情報の発生確率の予測とスペクトラムデータベースと連携して空き周波数資源の発生確率の予測に基づき、情報集約結果の二乗誤差最小基準でチャネル割り当てをする方法を確立し、集約精度の向上を実現した。また、センサ情報空間の分析方法として、センサ情報の時間連続性を規範値にするトラックレットを導入し、混在するデータからの信号分離規範として用いることで、信号分離精度を向上した。さらに、無線物理空間の利用自由度を拡大するため、動的周波数共用利用を想定したとき、送受信機間の周波数不整合が生じる問題について、チャネル選択の理論式を導出し、周波数同期を確立する制御信号交換の最適チャネル選択法を確立した。
３．センサ情報の空間相関および無線物理量変換の特徴を備えたデータ伝送法の検討を進め、送信データ量が削減された場合でも十分なセンサ情報集約が可能な手法を検証した。加えて、周辺システムとの共用環境において、周辺システムの受信タイミングを統計化することで、送信タイミングの適応化を行い、最終的な共用性能を改善する手法を確立した。
４．LANシステムでAPD（振幅確率分布）を用いた特徴量モデル化を行ってきた。2019年度ではさらに、無線LANが行っている通信内容をAPD特徴量から識別することができないか検討を進めた。無線LANの実測したデータに基づき、ビーコン・大容量ダウンロード・ビデオライブ視聴などのアプリケーションの違いにおける特徴量の抽出に成功した。
以上の成果より、センサ情報空間・無線物理空間相互情報パッシングの有効性を確認し、研究成果を国際論文誌や国際会議などで発表を進めた。
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| Research Progress Status |
令和元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 |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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