“みちびき”を含むGNSS衛星電波の物体反射を利用した土砂災害発生検知システム

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K21065
• Research Institution: Toba National College of Maritime Technology
• Principal Investigator: 山下 晃司 鳥羽商船高等専門学校, その他部局等, 教授 (20230419)
• Project Period (FY): 2020-07-30 – 2023-03-31
• Keywords: 土砂災害 / 検知システム / GNSS / みちびき / 壁面反射

Outline of Annual Research Achievements

本災害検知システムは、“みちびき”を含むGNSS衛星から放射される電波の監視対象エリアでの反射を受信し、その受信強度時系列を利用する。常に天頂方向に位置する“みちびき”衛星による放射電波の対物反射から土石流や急傾斜地の崩壊をリアルタイムに検知し、移動し続ける多数のGNSS衛星の放射電波の対物反射時系列からレーダーのように土砂災害発生領域の広さや起伏粗さを推定する。同システムを構築するためには、①1.5GHz帯左遷円偏波用の高指向性アンテナの開発、②３衛星以下で受信CN比を出力するGNSSモジュールファームウェアの実装、③機械学習を利用した土砂災害検知用ソフトウェアの開発、④土砂災害検知システムの荒天時での検知精度の検証が必要となる。
2020年度は、①のアンテナの開発を行った。50m離れた位置から半径15mのエリアの壁面からのGNSS電波の反射波だけを受信できる右旋偏波用の高指向性エンドファイヤ・ヘリカルアンテナが実現できた。②のは外部企業に委託しているが、新型コロナの影響による半導体素子の入手困難、同社のスケジュール遅れのため、現段階でまだ完了していない。③のソフトウェアについては、システムのハードウェア構成が完了していないため、測定データは使用できない。そこで、2021年度は計算機シミュレーションによって土砂災害検知ソフトウェアの開発を試みた。土砂災害状況での反射波を受信し、受信強度の時系列の変化とその周波数スペクトルに機械学習を適用した結果、土砂災害の発生とその状況を一定程度検出できることが示唆された。④については提案の災害検知システムをまだ構築できていないため、検証できていない。現在は、製作した左遷偏波用ヘリカルアンテナと汎用GNSS受信機を用い、採石場で露出した壁面と草木で覆われた壁面とで0.1[s]毎に測定した受信CN比時系列を収集し、解析・評価している

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

提案の土砂災害発生検知システムを構築するためには、①1.5GHz帯左遷円偏波用の高指向性アンテナの開発、②３衛星以下で受信CN比を出力するGNSSモジュールファームウェアの実装、③機械学習を利用した土砂災害検知用ソフトウェアの開発、④土砂災害検知システムの荒天時での検知精度の検証が必要となる。
2020年度は、①のアンテナの開発を行った。50m離れた位置から半径15mのエリアの壁面からのGNSS電波の反射波を受信することを前提とし、高い指向性を持つエンドファイヤ・ヘリカルアンテナを設計・製作した。その結果、半値幅36.0[°]で、右旋偏波に対する感度が-20[dB]である高指向性アンテナが実現できた。これと汎用受信機を用いて校舎のコンクリート壁面を用いてGNSS衛星からの放射電波を受信した結果、指向性の範囲内にあるGNSS電波の反射波だけを受信することが確認できた。
②について外部企業に委託しているが、新型コロナの影響による半導体素子の入手困難と緊急事態による同社のスケジュール遅延のため、現段階でまだ完成していない。
③は完成システムの測定データが使用できないので、2021年度は計算機シミュレーションによって土砂災害検知ソフトウェアの開発を試みた。天頂方向に位置する“みちびき”衛星の壁面反射波の受信CN比時系列データの変化から、崩落発生はほぼ検知できることが確認できた。また、移動するGNSS衛星による壁面反射の受信CN比時系列データとその周波数スペクトルに機械学習を適用した結果、土砂災害発生領域の起伏粗さや広さを推定する可能性が示唆された。
④については、まだ検証できていない。現在は、開発したアンテナと４衛星以上の電波受信で測位データを出力する汎用GNSS受信機を用い、採石場の露出した壁面および草木で覆われた壁面で反射電波の受信データを収集している。

Strategy for Future Research Activity

①のアンテナは開発できているので、②３衛星以下で受信CN比を出力するGNSSモジュールファームウェアの実装、③機械学習を利用した土砂災害検知用ソフトウェアの開発、④土砂災害検知システムの荒天時での検知精度の検証が今後の課題となる。
②については株式会社テレパワーと協議の結果、2022年中にはファームウェアの開発とその実装は完成するとの返答を得ている。
2021年度は計算機シミュレーションによって土砂災害検知ソフトウェアの開発を試み、“みちびき”衛星の壁面反射波から崩落発生を検知できること、移動するGNSS衛星の壁面反射波から災害発生領域の起伏粗さや広さを推定する可能性が示唆された。しかし、移動するGNSS衛星電波の壁面反射による受信CN比時系列およびその周波数スペクトルを用いた機械学習による災害発生領域の起伏粗さや広さの推定は、まだ定量的な関係を十分把握できていない。また、高指向性アンテナと汎用GNSS受信機から構成したシステムを用いて実測した採石場露出壁面および草木被覆壁面で測定した反射電波の受信CN比時系列データの解析もまだ行っていない。
そこで、2022年度は、まず、③機械学習を利用した土砂災害検知用ソフトウェアの検知精度向上を行う。計算機シミュレーションにおいて、崩落領域の広さおよび起伏粗さの条件を精密化し、機械学習の方法を改良することで、崩落状況を定量的に把握できるようにする。そして、実測したGNSS衛星電波の壁面反射受信データを用いて、その実用的妥当性を検証する。次に、開発したエンドファイヤ・ヘリカルアンテナを荒天時にも使用できるように改良し、３衛星以下で受信CN比を出力するファームウェアを実装したGNSSモジュールを搭載して災害検知システムを構築する。これを用いて崩落状況に近い実壁面で測定を行ない、同システムの荒天時の有効性を検証する。

Causes of Carryover

最も高額なのは、②の３衛星以下で受信CN比を出力するGNSSモジュールファームウェアの開発と実装については、株式会社テレパワーに委託している。しかし、近年の新型コロナの影響により、半導体素子の入手が困難であること、また緊急事態による同社の業務スケジュールが遅延していることが原因で、現段階でまだ完成していない。そのため、委託費の支払いはミカンである。テレパワーとの協議の結果、2022年中にはファームウェアの開発とその実装は完成するとの返答を得ている。
次に高額なのは備品のワークステーションであるが、新型コロナの影響により半導体素子の入手が困難であり、想定業者の納期が確定しないため、発注ができていない。
2021年度は、計算機シミュレーションによる土砂災害の範囲と起伏粗さの推定ソフトウェアの開発に注力した。また、開発したアンテナを用いて構築した土砂災害検知システを用いた小規模な予備実験のみ行ったので、電波受信測定の一部機器を除き、ほとんどは既存の電子部品などだけで装置を構成することができた。その結果、測定装置の作成に係る謝金や実験に係る謝金は使用しなかった。
さらに、県を超えての移動に制限があるため、近場で野１回の予備実験を除き、外部での打ち合わせなどに係る旅費も使用しなかった。この研究計画の遅延により、2021年度の支出は0円となっている。