2023 Fiscal Year Annual Research Report
Sensor Networks with High Speed Environmental Adaptation by Recognition of Synthesizing Wave
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21H01322
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
田久 修 信州大学, 学術研究院工学系, 教授 (40453815)
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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)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 合成波形識別 / 無線センサネットワーク / LPWAN |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年度である令和5年度では、次の三点についての研究成果が得られた。
複数センサの同時アクセス時の受信合成波形について、正規分布からの差分の指標である劣度と歪度を新たに取り入れた。これまでの検討に比べて合成波形を捉える特徴量が拡大し、同時アクセス中のセンサの数を高精度に識別できる。計算機シミュレーションによる評価により有効性を明らかにし、合成波形識別を利用した集約センサにおいて有限のレベル数であるが頻度検出を可能にした。
次に、移動集約局の利用を想定した合成波形識別に基づく、空間的なセンサ情報の分布を識別する方法を確立した。本課題が注目する物理量変換一括収集法は、センサの情報源であるIDを付与せず、センサ情報を周波数変調により送信する。よって、センサの情報源が特定できないためセンサ情報の空間分布の特定は困難であった。そこで、可動型の移動集約局を想定し、集約局に指向性アンテナを付与することで信号の到来方向や集約範囲を動的に切り替える方法に注目した。そして、移動集約局の場所や集約範囲を限定することで、情報源を特定するアルゴリズムを確立した。計算機シミュレーションによりセンサ情報の空間分布の特定が可能になること、そして様々な状況の識別精度を明らかにした。
最後に、異システムと無線センサネットワークが同じ周波数帯域を共用する環境において、同一周波数干渉に耐性のある周波数割り当て法を確立した。物理量変換一括収集法では、実際の情報と周波数変調する際の周波数との割り当てには自由度がある。そこで、異システムの周波数利用を統計モデル化と、過去の集約結果からセンサ情報の発生確率モデルを形成した。そして、この二つのモデルから、情報が不到着となる確率を導出し、二次計画問題として不到着確率を最小化する周波数と情報の割り当て法を確立した。計算機シミュレーションによる検証によりその有効性を明らかにした。
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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