2020 Fiscal Year Research-status Report
Smart spectrum based on learning with multi-dimentional radio environment recognition
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18KK0109
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
梅林 健太 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20451990)
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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)
須藤 克弥 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (70821867)
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| Project Period (FY) |
2018-10-09 – 2022-03-31
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| Keywords | スマートスペクトラム / 周波数管理 / 周波数利用観測 / 機械学習 / MEC |
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| Outline of Annual Research Achievements |
スマート社会の実現には、周波数資源を柔軟かつダイナミックに共用して活用する周波数資源管理法が必要となる。高効率な周波数共用には、周囲の周波数利用の詳細な把握が必要であるが、現在のモデリング技術ではその精度が大幅に不足していた。本研究課題では、各端末での周波数利用観測結果に対し、パラメトリックとノンパラメトリック型学習法を連携させることで多次元の無線物理量(受信電力、周波数利用率等)及び通信品質メトリック(パケットエラーレート、スループット等)を効率的に認識する手法を確立する。加えて、観測及び認識で得た情報を基に、適切な周波数資源管理法と、高効率な無線通信ネットワークの運用(スペクトラム活用法)の検討に取り組む。このために3つの課題(課題１：スペクトラム利用の認識法の確立、課題２：効率的な周波数資源管理及び活用法の確立、課題３：複数周波数共用シナリオにおける実証実験)を設定した。
2020年度はコロナの影響もあり、海外の共同研究パートナー(オウル大学・フィンランド)を含め、研究活動が大幅に制限され、研究の進捗は大幅に遅れた。特に、昨年度は複数の研究員、学生をオウル大学へ派遣する予定であったが、全て実現することが出来なかった。さらに、本研究課題は周波数利用の観測実験(課題1)を含んでいるが、実験現場への研究員・学生の派遣が困難であることから、新たな観測実験を行うことが困難であった。
連携に関しては、年度の後半にzoom等を用いて個別の打ち合わせを行ってきた。出来る範囲内で研究活動を進めるために過去の観測データを用いて課題1に対するディープラーニングを用いた周波数利用の予測技術の開発に取り組み、その性能を明らかにした。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
コロナの影響により、研究者及び学生の派遣が困難であったこと、また研究活動が大幅に制限されたこと、特に観測実験を行うことが困難であったことから研究の進捗が遅れた。対策としては、研究期間の延長を行い、遅れを取り戻す予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度は、昨年度の遅れを取り戻すために、それぞれの課題(１～３)に対して以下の通り取り組む予定である。課題１に関しては周波数利用の認識の高度化のため、物理層からの周波数利用の観測のみならず、ネットワーク層、それから周波数利用ユーザの行動に関する情報を収集し、周波数利用の把握を試みる。課題２では、周波数共用のためのモデルを構築し、周波数利用観測データを活用した周波数資源管理法の確立を試みる。課題３に関しては、観測に関する実証実験を進め、その結果を用いて課題１,２で開発してきた技術の検証を行う。
コロナの影響により海外への出張、各研究者間の連携等が非常に困難な状況となっている。安全を第一とし、状況に合わせて柔軟に対応をしていく予定である。特にオンラインミーティングツールを積極的に活用する。
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| Causes of Carryover |
コロナの影響で、研究者・学生の海外派遣が出来なくなったことから、2021年以降に派遣を行うことが理由である。
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