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確率幾何・ゲーム理論・機械学習を融合させた、無線リソース制御技術の検討を行った。2021年度の代表的な成果を以下に述べる。強化学習の一つである多腕バンディットアルゴリズムを、無線環境の変化に追従させるためのコンテクスト付きバンディットの検討を行った。特に、頻繁なチャネル変更を抑止するためのペナルティ項を加味した多腕バンディットアルゴリズムを開発した。
また、無線機器自体による環境認知を元にした無線リソース制御に向けて、無線機器で取得されるチャネル状態情報を用いた位置推定方式を開発した。具体的には、無線LANにおいて、受信機から送信機にフィードバックされるチャネル状態情報を圧縮したビームフォーミングフィードバックを用いた機械学習ベースの位置推定方式に対し、双方向のフィードバック両方を用いることで、位置推定精度が改善されることを実証実験により明らかとした。この実験の実施のため、チャネル状態情報やビームフォーミングフィードバックを、市販の無線LAN機器から取得できる実験系を独自に構築した。これらの機器を用い、ビームフォーミングフィードバックのみを用いたMUSIC法による出射角推定手法の実現可能性を確認するとともに、ビームフォーミングフィードバックによるチャネル状態情報の復元手法や、呼吸数推定手法を提案し、その実現性を実験により確認した。
これらの成果は論文誌2報に掲載されたほか、成果をまとめた招待講演を、電子情報通信学会無線通信システム研究会や電気系学会関西支部連合大会において行った。
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