2022 Fiscal Year Annual Research 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, 准教授 (70821867)
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| Project Period (FY) |
2018-10-09 – 2023-03-31
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| Keywords | スマートスペクトラム / 周波数共用 / 周波数利用観測 / 周波数資源マネジメント |
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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、周波数利用の詳細な把握が必要であるが、現在の観測及びモデリング技術ではその精度が不足しており、把握が困難とされている。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。 2022年度は、コロナによる制限がかなり緩和されたことを受けて、オウル大学との人的交流を実施し、オウル大学の研究者と関係研究分野に関するワークショップを開催する、また活発な共同研究により複数の国際共著論文を達成することが出来た。
研究内容としては、観測技術として信号検出技術、Radio Environment Mapのセキュリティの検討、機械学習技術を用いた高度な設計法などを明らかにしてきた。さらに、課題２、３に対する成果として、時間・空間において高度に周波数資源の活用を制御するためにニューラルネットワークを活用したIntelligent Reflecting Surfaceの活用法、そして時間軸における周波数資源の予測法を提案してきた。また、自律分散ネットワークに特に着目し、トラフィック等の情報に基づいた機械学習に基づくアクセス制御方式を提案した。
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