| 研究課題/領域番号 |
15KK0200
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| 研究機関 | 東京農工大学 |
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研究代表者 |
梅林 健太 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (20451990)
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| 研究期間 (年度) |
2016 – 2017
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| キーワード | ダイナミックスペクトラムアクセス / 周波数共用 / 周波数利用観測 / 広帯域信号検出 / 最適観測機配置 |
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| 研究実績の概要 |
周波数利用の判定結果を高精度化する信号領域推定のさらなる高度化を行った。具体的には、提案の信号領域推定は、検出能力が高まるが、一方で誤警報が高まるため、誤警報を抑制するための誤警報削減法を提案した。これにより、さらに検出能力を高めることができることが確認できた。
協調型周波数利用の効率化を図るために観測機の位置に関する最適化問題を設計し、それに応じて適切な位置の導出を行った。これにより、なるべく少ない観測機により、より広範囲を観測可能とする配置を明らかにした。
また、複数台の周波数利用観測機によるプロトタイプ機を作成し、検証によりその妥当性を確認した。特に、単独観測機に提案信号処理を実装した場合の特性、各種統計情報を推定した場合の推定精度、特性を明らかにした。以上の実証実験を滞在先のオウル大学で行った。
また、複数観測機による周波数利用の観測実験を通して、観測機によるノイズフロアの周波数特性がフラットでないことから、その状況に適応可能なノイズフロア推定方法の開発が必要となる。これに対して、時間軸では電力検出により、信号電力の影響が少ないサンプルを選び、さらに周波数ごとにFCME(forward consecutive mean excision)アルゴリズムを用いて、雑音のみのサンプルを適宜抽出してノイズフロアを推定する手法の開発を行ってきた。これにより、ノイズフロアの周波数依存性がある場合においても高精度にノイズフロアを推定し、周波数依存性の影響を抑えて周波数利用検出のための閾値が適切に設定できることを示した。本、ノイズフロア推定法をイギリスリバプール大学との共同研究により行った。
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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
観測機単体の周波数利用観測のさらなる高度化を実現するための信号処理の開発を行ってきた。具体的には、雑音による誤警報除去法を開発した。また、オウル大学における実証実験により、これまでのノイズフロア推定法では対応できないことが明らかとなった。この問題は、協調型周波数利用観測を行ううえで、単独の観測に大きな影響を与えることから、早急に対策を立てる必要があった。そこで、周波数軸でのFCME(forward consecutive mean excision)アルゴリズムを時間軸において実行する手法を開発し、その実用性を明らかにした。
また、OR-ruleによる協調戦略を用いた場合の周波数利用観測の特性を明らかにした。これにより、目標のパフォーマンスを達成するための閾値等、観測機のパラメータの設定が非常に重要であることが明らかになった。
観測機のプロトタイプ開発および、信号処理のプログラム実装を行ってきた。来年度以降に向けて、基礎的な各実証実験も行った。
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| 今後の研究の推進方策 |
実証実験を主に行い、各周波数帯域において観測機のパラメータをどのように設定すべきかを明らかにする。また、検出率特性・性能と統計情報推定精度の関係を明らかにし、目標の統計情報推定精度を達成するために必要なパラメータ設定を明らかにする。
観測された結果を元に周波数利用統計情報のモデル化を行い、本協調型周波数利用観測システムの有効性、妥当性を明らかにする。
合わせて、オウル大学の複数の研究者と本研究課題から派生した課題に関して今後も取り組む予定である。特に、観測機の最適配置、DSAにおける、リソース割り当て、そして実証実験に関してそれぞれ専門の研究者と取り組む予定である。
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