2018 Fiscal Year Annual Research Report
Development of battery less sensing systems using ambient backscatter communication
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18H05393
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
東野 輝夫 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (80173144)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
猿渡 俊介 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (50507811)
内山 彰 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (70555234)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2022-03-31
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| Keywords | アンビエントバックスキャッター通信 / IoT / バッテリレスセンシング / チャネル状態情報 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
一般にIoTデバイスでは、センシング、プロセス、通信の３つの処理に電力を消費するが、通信に要する電力消費が非常に大きく、IoTデバイスのインターネット接続のキーとなる技術は超低消費電力の通信方式の普及である。近年TVやWiFiなど環境に存在する電波を利用して消費電力が従来の10,000分の1程度（数十μW）に低減可能なアンビエントバックスキャッター通信と呼ばれる無線通信技術が開発されつつある。
本研究では、アンビエントバックスキャッター通信を用いてバッテリレスセンシングシステムを開発することを目的に、今年度はまず、アンビエントバックスキャッター通信機能を小型IoT機器として実装することに取り組んだ。具体的には、アンビエントバックスキャッター通信に基づき、ZigBeeならびにWiFi通信プロトコルを用いてインターネットとの接続を行えるような仕組みを考案し、実際に小型IoT機器として実装に取り組んだ。現在、その性能や改善、センシングシステムとしての実装可能性などを検討している。さらに、既存のZigBeeやWiFi通信との併用を考慮した通信方式などについて検討した。
また、人やモノの移動、ドアの開閉などに応じて、携帯電話基地局から発信される電波や建物内のWi-Fi基地局から発信される電波に乱れが生じることが知られている。そこで、このようなWiFi電波などのチャネル状態情報（Channel State Information, CSI）を用いて、人やモノの位置推定や行動認識がどの程度可能になるのか、などに関して、基礎的な実験を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本提案研究では、(a) アンビエントバックスキャッター通信の性能向上とバッテリレスIoTデバイスの開発、(b) 複数のバッテリレスIoTデバイスを協調させたセンシング機構の考案、(c)安定したアンビエントバックスキャッター通信の実現、(d) Wi-Fi電波の乱れなどのチャネル状態情報を用いて人やモノの行動をどの程度把握可能かの検討、のための基礎研究を行うことを目指している。本研究では、最初の２年間を目標に下記のテーマに取り組むこととし、概ね１年目の計画は実現できたと考えている。
(a)アンビエントバックスキャッター通信の性能向上とバッテリレスIoTデバイスの開発：まずアンビエントバックスキャッター通信機能を小型IoT機器として実装し、電波伝搬解析ツールなどを用いて実環境での性能を解析し、その性能向上策などの技術開発を行う。
(b)複数のバッテリレスデバイスを協調させたセンシング機構の考案：アンビエントバックスキャッター通信機能付きIoTデバイスの有用性を示すため、複数の低消費電力センサを相補的に利用して人やモノの行動センシングをする仕組みを検討する。
(c)対象領域での安定したアンビエントバックスキャッター通信の実現：アンビエントバックスキャッター通信は受信電波にゆらぎを生じさせることで通信を行うため、建物内の障害物により電波伝搬の状況が異なる。そこで、建物内などでのバックスキャッター通信状況を詳細に評価する。
(d)Wi-Fi電波の乱れを併用した行動認識技術の創出：WiFi電波の乱れ（チャネル状態情報）を利用して人が部屋に入ったり身体を動かしたりすることを認識する行動認識技術が研究されている。そこで、チャネル状態情報を用いて、低消費電力で人やモノの移動や位置をどの程度推定可能かについて検討する。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度も引き続き、(a) アンビエントバックスキャッター通信の性能向上とバッテリレスIoTデバイスの開発、(b) 複数のバッテリレスIoTデバイスを協調させたセンシング機構の考案、(c)安定したアンビエントバックスキャッター通信の実現、(d) Wi-Fi電波の乱れなどのチャネル状態情報を活用した人やモノの行動把握の可能性の検討、のための基礎研究を行うことを目指している。
昨年度にアンビエントバックスキャッター通信に基づき、ZigBeeならびにWiFi通信プロトコルを用いてインターネットとの接続を行えるような仕組みを考案し、実際に小型IoT機器として実装に取り組んだので、今年度は電波伝搬解析ツールなどを用いて実環境での性能を解析し、その性能の評価や改善、センシングシステムとしての実装可能性などをより詳細に検討していきたいと考えている。
また、WiFi電波などのチャネル状態情報（CSI）を用いて、人やモノの行動認識がどの程度可能になるのかなどに関して、さらに基礎的な実験を繰り返すことで、その実用的なセンシング能力を評価するとともに、その性能を向上させる仕組みを検討していく予定である。
さらに、CSIを用いたユーザの位置推定に関する実験的考察や、複数の低消費電力センサを相補的に利用して人やモノの行動センシングをする仕組みの検討などを継続的に行って行く予定である。
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Research Products
(8 results)
