| 研究課題/領域番号 |
15H04010
|
|---|
| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
|---|
研究代表者 |
大槻 知明 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (10277288)
|
|---|
| 研究分担者 |
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)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
|
| キーワード | データベース / 学習アルゴリズム / パターンベース / 到来方向推定 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究では，ユーザ嗜好及び行動解析に基づき，分単位から日単位及び極小セルからマクロセルまでの様々な時間・空間粒度のレベルで変動するトラヒック予測と，無線・有線・サーバー等の統合的な環境認知，さらにSNS (Social Network Services) からのユーザ体感品質（QoE : Quality of Experience）推定も用いて，通信リソースを統合的に割り当てることで，高いQoEを提供可能なユーザセントリック無線通信について研究する．そして，その有効性を理論解析・シミュレーション，及び無線LAN環境における実験で実証する．本年度は，まず嗜好解析に用いるツールの一つ及び準備として，Twitterを対象として，皮肉から真の意味を推定するパターンベースのアルゴリズムを開発した．そして，開発したアルゴリズムを，実際のtweetを対象にした実験を行い，その有効性を確認した．また，環境認知の方法として，複数信号の到来方向をより正確に推定するアルゴリズムを提案した．さらに広帯域信号にも対応可能な到来方向技術も開発し，その有効性を確認した．また，学習アルゴリズム及びデータベース連携環境認知技術の研究についての検討として，平成28年度は，環境認知の要素技術となるセンシング及び環境変化検出に関する検討を行った．また，無線環境のデータベース化を考慮して，プライマリ信号がONとなっている区間を切り出すため遷移点を抽出する手法の検討を行った．ここでは，アルゴリズムとしてCUSUM アルゴリズムとGLR アルゴリズムという2つの抽出法をもとにした検出精度向上法の検討を行った．加えて，観測したデータをクラスタリングする手法に関しての検討を行った．さらに，無線環境を指し示す通信路状態情報が無線中継局により意図的に偽装された場合を想定し，最適理論に基づく偽装モデルの導出と安全性の高い無線中継を利用した通信法を確立した．
|
| 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
当初予定通り，嗜好解析に向けて，それに用いる手法の一つであるパターンベースのアルゴリズムを開発することに成功した．また，環境認知の方法として，複数信号の到来方向をより正確に推定するアルゴリズムの開発に成功した．さらに．学習アルゴリズム及びデータベース連携環境認知技術の研究についての検討として，環境認知の要素技術となるセンシング及び環境変化検出に関する検討を行い，検出精度改善に成功した．さらに，悪意のあるユーザなどがいる環境での通信を想定した手法の開発に成功した．これらの技術開発は，当初予定通りであり順調である．
|
| 今後の研究の推進方策 |
上記したように，各技術の開発が順調に進んでいる．今後は嗜好解析に向けて，それに用いる手法の一つであるパターンベースのアルゴリズムに加えて，昨今注目されている深層学習などの技術を用いて精度を改善する予定である．また，データベースに関しても，その精度を改善する手法として，空間的に複数のプライマリシステムが混在している環境で，プライマリシステムを分離して，送信機の状態に即した無線環境をデータベース化する手法などを検討する予定である．また，悪意のあるユーザが存在する環境でも信頼性の高い通信を実現する方法として，複数アンテナMIMO技術を用いた伝送方法とゲーム理論を導入することで，それらを実現する予定である．
．
|
