| 研究課題/領域番号 |
22K12001
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 明星大学 |
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研究代表者 |
末田 欣子 明星大学, 情報学部, 教授 (70530806)
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| 研究分担者 |
小池 新 東京家政大学, 人文学部, 教授 (40650445)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | ハンドオーバ / ５G / アプリケーション / モバイル / Quality of Experience |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，特に他種のセルを複合して構築するモバイルネットワークを利用する際に発生するハンドオーバなどに起因する遅延や品質劣化を最小化する手法を，アプリケーション主導のハンドオーバを導入し解決することを目指す．具体的には，ネットワークで得られる電波強度等の情報のみでなく，ユーザの利用する上位のアプリケーションサービスから情報を受け取り，より最適なアプリケーション主導のハンドオーバを実現することを目指す．
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| 研究実績の概要 |
本研究では，特に他種のセルを複合して構築するモバイルネットワークを利用する際に発生するハンハンドオーバなどに起因する遅延や品質劣化を最小化する手法を，アプリケーション主導のハンドオーバを導入し解決することを目的としている．
初年度の研究では，対象とするアプリケーションを検討し，当該アプリケーションから取得する情報の明確化を行った．個々の利用するデータ通信量の使用状況の傾向に基づき，ハンドオーバを制御する方法を提案し，ネットワークシミュレータでモデルを構築した．
ネットワーク内での遅延と遅延変動が特に移動を伴う場合は，ハンドオーバが発生すると，大きく遅延が変動してしまい，サービス品質に影響を及ぼすと考えられる．実際のネットワークにおいて、ハンドオーバにおける影響を調査するため，都内における５Gネットワーク内での遅延変動を測定した．現在の商用5Gネットワークサービスでは，本来の5Gなのか4G＋なのかを見定めることが難しかったが，間欠的な接続になっていることは確認できた．引き続き測定し，結果をネットワークシミュレータの振る舞いに適用することを今後検討予定である．
本研究の最終的なゴールは，DXの結果到来する将来のモバイルネットワークが実現する社会において，従来のICTが頼っていたブラックボックスとしてのネットワークとは異なる，アプリケーション主導の制御が可能なネットワークを構築することでユーザやロボットに対するQoE（Quality of Experience）を向上することである．ハンドオーバの新たな方式の検討に加えて，ユーザやロボットに対するネットワークの状況変化による影響も調査しており，エミュレート可能な環境を実現し，このシステムによる検討結果を研究会で報告した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
当初予定の3年間での研究計画では，まず将来のモバイルネットワークを対象に，カーナビゲーションサービスやデリバリロボットの運行情報から行先と移動経路やスケジュール情報を得て，その情報を利用し，その先の移動を踏まえたハンドオーバ技術実現を検討することとしていた． 現時点では，ユーザの利用する上位のアプリケーションサービスから取得できる情報を抽出し，位置情報や通信量の使用状況の傾向を分析した新たなハンドオーバの方式を提案し，新たな方式をネットワークシミュレータNS3で動作を検証した実験までが初年度の到達できた部分である．
具体的には，ネットワークで得られる電波強度等の情報のみでなく，ユーザの利用する上位のアプリケーションサービスから取得できる情報を抽出し，新たなハンドオーバの方式を検討し，今年度は現状提供されている4Gのモデルに基づき，モデルを構築しシミュレーションを行い，電子情報通信学会のポスターセッションでの報告を行った．
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度は，将来のモバイルネットワークを対象にするため，ネットワークシミュレーションへの５Gモデルの実装を行い，より現実的な提案方式の優位性の確認を行う．例えば，カーナビゲーションサービスやデリバリロボットの運行情報から行先と移動経路やスケジュール情報を得て，その情報を利用して，その先の移動を踏まえたハンドオーバ技術実現を検討する． 次に端末間の協調送受信方式やスモールセル間連携をしたCell-free構成をモデルに追加する．その最適なハンドオーバの実現性への効果をシミュレーションで確認する．
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