| 研究課題/領域番号 |
18K04126
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
青柳 貴洋 東京工業大学, 工学院, 准教授 (10302944)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | ボディエリアネットワーク / 電波伝搬チャネル / モデリング / ボディエリア通信 / シャドウイング / 機械学習 / シナリオディエンベッディング / アイオーティー |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、人体の周辺において生体情報等の伝送に用いる無線通信ネットワークである、無線ボディエリアネットワーク(WBAN)の新たな電波伝搬チャネルモデリングの手法に関するもので、特に、人体各部の体表に設置したセンサーノードからのデータを、人体の主要部に取り付けたコーディネーターノード、さらには体外に設置 されたアクセスポイントへデータを伝送するネットワークを想定している。人体の周辺では、電波の伝搬状態が人体の動作により刻一刻と変化するため、これを動的にモデリングすることが重要となる。従来行われていた動作の種類毎のモデリングでは必要な実験数が膨大になってしまう。そこで、本研究では、動作のシナリオをチャネルから分離するための手法を提案している。本年度は、人体動作を含めたチャネルのシミュレーションに必要となる、パラメータ化された電磁界計算用の数値人体モデルの開発を行った。これは、関節の角度を入力すると、等価な誘電体で構成された任意の姿勢をとる人体モデルを生成するものであり、WBANの電波伝搬の数値計算にそのまま用いることが可能となる。これにより、時間やコストのかかる実験に代わり電磁界シミュレーターによりシナリオを考慮した伝搬チャネルのデータを大量に生成することが可能となった。さらに、このモデル生成法を利用して、シナリオディエンベッディングのための機械学習によるモデル生成の初期検討を行った。この結果から、完全に任意な人体姿勢をパラメータとしてモデルを生成するのが困難なこと、また、過去に行われた類似研究と同様、信号の前処理が重要となることがあきらかになった。今後は、シナリオディエンベッディングによるチャネルモデル生成について、ある程度人体動作の先見知識を用いたモデル化の検討をすすめるとともに、シミュレーションと実測の比較検討を行うための測定について検討をすすめていく予定である。
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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
研究課題については概ね順調に進展していると考えいる。本研究計画によれば、3年の研究期間の間にシナリオディエンベッディング手法の開発を目指していたが、covid-19の影響により海外学会での発表等に支障が出たため一年間の延長を行い、さらに研究を継続することとした。本研究の重要な研究課題の一つである、様々な人体姿勢をシミュレーションするための人体姿勢モデルを開発することができ、シャドウイングを正確に含めた時系列の受信強度変化を実験によらずに生成することができるようになり、今後のディエンベッディング手法およびモデル開発を効率よくすすめることができると考えられる。
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| 今後の研究の推進方策 |
初年度において決定論的なモデルの検討、2年目においては統計的に表現が可能な伝搬チャネル成分の検討を行い、さらに3年目において、大量の人体姿勢をシミュレートするための人体姿勢モデル生成手法を確立した。4年目においては、このモデル生成手法を活用して、2年目で行われていなかった現実的な人体姿勢モデルの生成と、その電波伝搬シミュレーションを行う予定である。大量の人体姿勢と受信強度のデータを機械学習によりモデリングすることにより、シナリオを分離する手法について研究をすすめていく予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
昨年度中はcovid-19の影響により国際会議が中止や延期となり当初想定していた発表機会がなかった。また、対面で行う実験について制約があり、シミュレーションによる検討をすすめてきた。本年度については、シミュレーションを主に行いつつも、実験についてcovid-19対策を行いながら進める予定であり、発表については状況によりオンライン会議への参加を行う予定である。
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