2023 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Scenario De-Embedding Method for Wireless Body Area Network
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18K04126
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
青柳 貴洋 東京工業大学, 工学院, 准教授 (10302944)
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2018-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 医療・ヘルスケア通信技術 / ボディエリアネットワーク / 電波伝搬 / 人体動作モデル / シミュレーション / 無線通信工学 / センサー / チャネルモデリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、人体周辺および内部に特化した無線通信ネットワーク技術であるワイヤレスボディエリアネットワークのシステムやプロトコル設計に必要不可欠である、電波伝搬チャネルモデリングの高効率化を目的として、人体の動作を無線通信チャネルのパラメータに組み込むシナリオディエンベッディング手法の研究・開発を行った。具体的な研究実績は下記の通りである。
・人体動作をチャネルから分離(ディエンベッド)する基本的な手法として、人体の動作を各関節の角度で表現するモデルを採用し、これを下述の人体動作モデルにとらせるための変換行列による手法を開発した。
・電波伝搬や電磁界のシミュレーションに対して、任意の動作の姿勢を取らせることが可能な数値人体モデルを開発し、実際の動作をインポートすることにより電磁界シミュレーンが可能なことを示した。また、容易に動作の生成が可能なユーザーインターフェイスを開発し、具体的な応用を行うことが可能となった。
・上記で開発した人体動作モデル生成システムを利用して、バスケットボールのシュート、サッカーのシュート等の動作のモーションキャプチャーからボーンの動作を抜き出したものを合成し、動作モデルを生成した。これを、超音波を利用したボディエリアネットワークの基礎研究として、超音波センサーを用いた動作測定のシミュレーションに応用した。シミュレーションでは物理工学近似法により超音波の送受信をシミュレートし、前述の動作時の超音波受信の様相を定量的に評価することができた。
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