| 研究課題/領域番号 |
18KK0109
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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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| 研究分担者 |
藤井 威生 電気通信大学, 先端ワイヤレス・コミュニケーション研究センター, 教授 (10327710)
太田 真衣 福岡大学, 工学部, 助教 (20708523)
須藤 克弥 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (70821867)
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| 研究期間 (年度) |
2018-10-09 – 2022-03-31
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| キーワード | スマートスペクトラム / 周波数管理 / 周波数利用観測 / 機械学習 / MEC |
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| 研究実績の概要 |
スマート社会の実現には、周波数資源を柔軟かつダイナミックに共用して活用する周波数資源管理法が必要となる。高効率な周波数共用には、周囲の周波数利用の詳細な把握が必要であるが、現在のモデリング技術ではその精度が大幅に不足していた。本研究課題では、各端末での周波数利用観測結果に対し、パラメトリックとノンパラメトリック型学習法を連携させることで多次元の無線物理量(受信電力、周波数利用率等)及び通信品質メトリック(パケットエラーレート、スループット等)を効率的に認識する手法を確立する。加えて、観測及び認識で得た情報を基に、適切な周波数資源管理法と、高効率な無線通信ネットワークの運用 (スペクトラム活用法)の検討に取り組む。このために3つの課題(課題１：スペクトラム利用の認識法の確立、課題２：効率的な周波数資源管理及び活用法の確立、課題３：複数周波数共用シナリオにおける実証実験)を具体的に取り上げた。
2018年度は、将来の周波数の管理のアーキテクチャとしてスマートスペクトラムのコンセプト及びアーキテクチャの検討を行った。課題１に関しては周波数利用のモデル化に取り組んだ。そこでディープラーニングを用いたアプローチとAR過程を用いたアプローチの比較を行ない比較検証を行った。観測したスペクトラムデータの不確実性を考慮した時系列予測を行うディープラーニングモデルの設計に取り組んだ。
また、共同研究者らとオウル大学を訪問し、上記の内容に関する技術討論を行った。フィランド訪問時にオウル大学の研究者とローカル5Gにおける周波数共用手法に ついて議論を行い、今後欧州と日本の研究および政策動向の意見交換を行うこと で、実用性の高い共用手法の検討を行うことで一致した。さらに、最終年度以降に実証実験を目指しているオウルの実証実験設備である5GTNを見学し、実証実験の課題を明らかにした。
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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
2018年度に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。また、共同研究先であるオウル大学との打ち合わせも順調に進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
課題１：スペクトラム利用の認識法の確立では、観測情報として周波数利用率を用いて周波数利用率の時間モデルの確立をディープラーニングを用いたアプローチとAR過程を用いたアプローチを組み合わせて行い、手法によらず周波数利用率の時間変動のみを用いて利用率の予測を行うには限界があることが明らかとなった。よって、周波数利用率のみならず、周波数利用者の行動を把握するための多様な情報を取り組んだ形で情報を取り込み、ディープラーニングを用いた周波数利用認識法のさらなる発展に取り組む。さらに、課題２：効率的な周波数資源管理及び活用法の確立、課題３：複数周波数共用シナリオにおける実証実験に関しても今年度から取り組みを開始する。
また、今年度は、スマートスペクトラムのアーキテクチャのみならず、その実現に向けた必要な取り組みをオウル大学のメンバーと議論をしながら明確にすることに取り組む。この取り組みを通じて、技術的な課題を明らかにする。
今年度も国内及びオウル大学と定期的に打ち合わせを行いながら、研究を進めて行きたい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
2018年度に購入予定であったソフトウェアは、2018年度の周波数利用観測結果と観測方法に応じて製品を決定する予定であった。2018年は周波数利用観測実験、観測データの解析、観測方式の設計に堅実に取り組んだ。以上の取り組みに時間がかかったことから製品を早急に購入することにせず、次年度(2019年度)にソフトウェアの購入を行うこととした。
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