| 研究課題/領域番号 |
16H01719
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
若宮 直紀 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (50283742)
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| 研究分担者 |
寺前 順之介 大阪大学, 情報科学研究科, 准教授 (50384722)
ペパー フェルディナンド 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報工学研究室, 副室長 (40359097)
ライプニッツ ケンジ 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報工学研究室, 主任研究員 (70437432)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 無線センサネットワーク / 情報通信工学 / ネットワーク / 情報工学 / 脳・神経 |
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| 研究実績の概要 |
インパルス領域でセンシング、情報処理、通信の全てを実施する超低消費電力で超ロバストなオールインパルス無線センサネットワークアーキテクチャの確立のため、課題1「インパルス領域でのセンシングとノード内符号化アルゴリズムの研究」、課題2「インパルス領域でのネットワーキングとノード間符号化アルゴリズムの研究」に取り組んだ。
課題1では、Arduinoを用いた試作機によるテスト環境を構築し、インパルス通信によって前年度に提案したコンセンサスアルゴリズムが動作することを確認した。なお、本テスト環境ではノードの状態の観測や、接続関係の変更などが行えるようにした。また、ノード間で信号送信が衝突した際のエラー訂正符号を設計し、再送の減少による通信の高速化、省電力化を達成した。具体的には、値xを連続する二つのインパルス間隔で符号化するx/x符号と、連続する三つのインパルス間隔で符号化するx/C-x符号である。なお、本技術について特許出願を行う予定である。
また、課題2では、Reservoir computingの原理を応用することによって、一様ランダムに配置された100台のセンサノードのうち5台のノードのインパルス発信状況を観測することにより、99.9%の確率でのイベント検知を達成した。さらに、デューティー比0.6であっても82.6％～89.0％の正答率で情報抽出が行えること、ならびにデータ送信に伴う電力消費やオーバヘッドを大きく低減できることを確認した。また、観測領域内の局所的な温度上昇などを高い空間精度で検出することを目的に、観測領域周辺に設置したアンカノードへのインパルス到達時間差を用いて、ノード設置密度と同程度の空間解像度で局所的な事象を検出可能なアルゴリズムを確立した。さらに、高いセンシング能力を維持したまま、理論的には約90％の電力削減が可能なスリープ方式の提案に成功した。
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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
課題1「インパルス領域でのセンシングとノード内符号化アルゴリズムの研究」においては、年度当初の計画通り、通常二値あるいは多値データに対して適用されるエラー訂正符号を拡張し、インパルス無線ネットワークでやりとりされるインパルス列に適した符号を開発した。また、市販のデバイスを用いたインパルス無線ネットワークノードのプロトタイプ並びにテストベッドを構築し、実環境における提案アルゴリズムの動作を確認した。
また、課題2「インパルス領域でのネットワーキングとノード間符号化アルゴリズムの研究」においても同様に当初計画に従って、Reservoir computingの原理を応用した情報抽出アルゴリズムについて、読み出し部におけるイベント検知能力を分析し、実用上十分に高い性能が達成できること、ならびに一般的なセンサネットワークと比較して通信量や消費電力を大きく低減できることを確認した。さらに、定常的なインパルス通信が必要であった一推定手法を改良し、約90%の電力削減を達成した。
このようにいずれの課題においても、年度当初の計画通りに研究を進めており、その進捗は順調である。
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| 今後の研究の推進方策 |
課題1「インパルス領域でのセンシングとノード内符号化アルゴリズムの研究」においては、まず、インパルス無線ネットワーク向けエラー訂正符号について、インパルス信号の衝突度合いや符号あたりインパルス数などの異なる様々な環境における有用性を、シミュレーション並びにテストベッドにおいて分析、評価する。また、テストベッドの拡張、ならびに、課題1にて開発したコンセンサスアルゴリズムだけでなく課題2にて開発した位置推定アルゴリズムの動作検証を行う。さらに、近距離無線通信（NFC）の適用についても検討する。
また、課題2「インパルス領域でのネットワーキングとノード間符号化アルゴリズムの研究」においては、まず、Reservoir computationの原理を応用した情報抽出アルゴリズムについて、さらなる高精度、高次な情報を取得できるよう、複数イベントの検出アルゴリズム、読み出し部の数や位置に関する設計指針の確立、また、ノード故障などに対するロバスト性の検証などを行う。また、インパルスによる事象検知においては、平成29年度までに行った研究成果をさらに発展させ、時空間的に変化する事象を効率的に検出するアルゴリズムの研究開発を試みる。具体的には、Reservoir computingに空間構造を与え、さらに観測領域内で時空間的に変化する事象からの信号など、空間構造を持つ信号が与えられる場合を考える。事象の時間発展の予測、注意を向けるべき領域の自動的な抽出の実現可能性を検討し、センサノードの絞込みなどによる検出効率向上や、さらなる低消費電力化を目指す。
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