| 研究課題/領域番号 |
18H01442
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21020:通信工学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
山本 高至 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (30423015)
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| 研究分担者 |
西尾 理志 東京工業大学, 工学院, 准教授 (80711522)
守倉 正博 京都大学, 情報学研究科, 教授 (20467400)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
15,860千円 (直接経費: 12,200千円、間接経費: 3,660千円)
2021年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2020年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2019年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2018年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
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| キーワード | 無線ネットワーク / 確率幾何 / 機械学習 / ワイヤレスセンシング / ゲーム理論 / 強化学習 |
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| 研究成果の概要 |
確率幾何、ゲーム理論、機械学習を融合させ、物理レイアウトと無線ネットワークの自律構成技術を創出した。具体的には、二次元空間上での理論的システム性能解析が不可能と思われてきた無線制御技術の性能解析を、確率幾何解析の導入により可能とした。加えて、確率幾何解析と強化学習の融合、深層強化学習の導入、さらには無線機器自体による環境認知結果に基づき、無線環境に応じた高効率無線ネットワーク制御技術を実現した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果は、今日のインフラを構成する無線LAN、携帯電話といった無線通信システムの通信容量などの性能向上をもたらすのみならず、今日不可欠な人手による運用コストを、新たに加える環境認知結果を用いた自動化により低減可能であることを示している。さらには無線通信システムに通信のみならず、ワイヤレスセンシングという新たなアプリケーションを付与させるという、新たな展開に寄与する。
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