| 研究課題/領域番号 |
18K04124
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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) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 周波数共用 / 周波数利用観測 / 周波数利用率モデル化 / コグニティブ無線 |
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| 研究実績の概要 |
本研究課題では、広帯域における様々な周波数帯の観測を行い、①：ノンパラメトリックベイズモデルによる確率的モデル化，時間軸の利用率の変動に関する②：決定論的モデル・AR-MA(自己回帰移動平均)モデル，そして③: モデル化の周波数軸汎化に取り組み，周波数利用に関する詳細な把握を実現する技術の確立を目指す。さらに、得られた統計情報を周波数共用において活用し、その効果も確かめる。
2018年度は限定的な観測結果に対するモデル化の検討を行った。具体的には、観測帯域１：無線LAN(2.4GHz)、観測帯域2：LTE: uplink を観測対象とし、①ノンパラメトリックベイズを利用した確率的モデルの導出法と②Duty Cycle の時間変動に関するモデル化に取り組んだ。
①においては、混合モデルを想定し、その混合数とモデルパラメータの値を適切に決定する必要がある。その決定法として汎用性の高いギブスサンプリングと中華料理店過程を採用した。この決定法は、繰り替えし処理であり、決定法の適切なチューニングと繰り返し処理における終了判定と適切な解の選定が課題となる。これらの課題に対して、我々はチューニングしなければいけない決定法内のパラメータと、終了判定及び解の選定に適した評価基準を示した。観測実証実験を通じて検証したノンパラメトリックベイズに基づくモデル化が適切であることを示した。
②においては、周波数利用率の時系列に対してARモデルを用いてモデル化を試みた。単純にARモデルを用いただけでは、適切にモデル化が出来ないことを確認した。これにたいして、利用率が比較的高い状況と低い状況におうじてモデルを切り替えることでより精度の高い周波数利用率の適切な時系列モデル化が可能であることを確認した。
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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
当初設定した課題に取り組み、それぞれの課題に対してしっかりとした結果を出していることから「おおむね順調に進展している」と判断した。
具体的には、2018年度は限定的な観測結果に対するモデル化の検討を行う予定であった。具体的には、観測帯域１：無線LAN(2.4GHz)、観測帯域2：LTE: uplink を観測対象とし、①ノンパラメトリックベイズを利用した確率的モデルの導出法と②Duty Cycle の時間変動に関するモデル化にそれぞれ取り組み、①に関してはより一般的なモデルの妥当性を確認し、②に関してはDuty Cycleの予測法の各種特性を明らかにすることができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
2019年度は、2018年度に観測した各帯域に関するモデル化の検討(①から③)に取り組む。まず、2018年度に行ったモデル化の検証を行い、そのモデル化の妥当性を実験値等と比較して行う。それが終わったら、各帯域のモデル化をそれぞれ行う。次に、周波数軸（無線システムごと）のモデル化の汎化に取り組む。周波数利用率の観測も2019年は引き続き行い、観測条件を変更する。
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