| 研究課題/領域番号 |
23K11026
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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60040:計算機システム関連
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
筒井 弘 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (30402803)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | IoT / LoRa / LPWA / GPS / LDPC / FEC / 無線通信 / 環境センシング / センサノード / LPWAN / エネルギー最適化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
IoT向け無線センサノードの低消費電力化はバッテリー交換不要でノードを長時間運用するために重要である．本研究では，アプリケーション，無線通信，ボードにおけるデータ取得および一時保存，それらをレイヤ横断的に適応制御することにより消費エネルギー最適化を目指す．具体的には(1)LoRa通信のパラメタ適応制御技術，(2)バッテリーによる長時間環境モニタリングのための適応制御技術，の確立に取り組み，最終的にはこれらの融合を目指す．
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| 研究実績の概要 |
(1) LoRa通信のパラメタ適応制御技術，(2)バッテリーによる長時間環境モニタリングのための適応制御技術，について，各種モデル化に取り組んだ．
LoRa通信のパラメタ適応制御技術については，各通信パラメタにおけるPDR (packet delivery rate)をモニタリングし，時間変化を調査した．休日と平日でPDRが異なること，また，ある時刻になるとPDRが変化する場合があることなどを確認した．加えて，誤り訂正(FEC: forward error correction)にLDPC (low-density parity-check code)を導入し，その性能を評価した．LoRaではハミング符号が用いられるが，より高い誤り訂正能力を有するLDPCを用いることによりPDR向上を見込むことが可能であり，これにより消費エネルギーの低減が可能となる．
バッテリーによる長時間環境モニタリングのための適応制御技術については，環境センシング向けIoTデバイスを試作し，実デバイスを用いて静的電力とセンシング時にのみ消費する動的電力のモデル化を行い，センシング間隔とバッテリー駆動時間の関係を明らかにした．IoTデバイスは協力機関であるシドニー工科大学(University of Technology Sydney)にて開発されたマイコンボードを拡張したものであり，Micro SDカードへのデータ保存機能とCO2濃度測定機能が追加されている．長時間環境モニタリングの対象としては，CO2濃度，温度，湿度，気圧をモニタリングする場合と，GPSモジュールを用いた位置情報の取得を想定し評価を行った．前者については，実際に野菜のコンテナ海上輸送におけるコンテナ内環境モニタリングを実施し，その結果をISCIT2023国際会議にて国際共著論文として発表した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
LoRa通信のパラメタ適応制御技術については，PDR (packet delivery rate)に時間変動が存在することを確認したが，変動に規則性は確認できなかった．これについてはRSSI (received signal strength indicator)を用いてパラメタ適応制御を行うことを検討している．誤り訂正(FEC: forward error correction)についての検討は2年目以降に実施する予定であったが，1年目に先行して実施することができた．
バッテリーによる長時間環境モニタリングのための適応制御技術については，実デバイスを用いて具体的に静的電力とセンシング時にのみ消費する動的電力をモデル化し，センシング間隔とバッテリー駆動時間の関係を明らかにした．また，実アプリケーションを利用した実験を通じて各種データを収集した．当初予定どおり順調に進展していると考える．
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| 今後の研究の推進方策 |
初年度で得られた結果をもとに適応制御技術の確立を目指す．各種モデルに加え，実アプリケーションを利用した実験を通じて得られた結果をフィードバックとして統合し，精度向上ならびに超低消費電力化を目指す．加えて，データ圧縮や通信のセキュリティの側面も考慮することを検討する．また，通信については再送(ARQ: automatic repeat-request)や誤り訂正(FEC: forward error correction)も重要なパラメタであり，通信状況ならびに消費エネルギーに強く影響する．FECについてはLDPCの導入を既に検討しているが，現状では計算コストが評価に含まれておらず，より現実的な評価を進めることを計画している．
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