| 研究課題/領域番号 |
19K12156
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
實松 豊 東京工業大学, 工学院, 准教授 (60336063)
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| 研究分担者 |
篠原 克寿 一橋大学, 大学院経営管理研究科, 准教授 (50740429)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 多元接続 / 情報理論的安全性 / 乱数生成 / カオス力学系 / スパース重ね合わせ符号 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，カオス力学系を用いて生成された乱数列を用いた無線通信の手法を研究している．あらかじめ決められたパリティ検査行列と乱数を使ってコセット符号化を行うことにより，無線通信に物理層セキュリティの機能を持たせることが可能である．本研究において，コセット符号化を行った場合に盗聴者に漏洩する情報量を数値的に把握するための手法を提案した．この研究成果をまとめた論文が令和3年度に電子情報通信学会の英文論文誌に掲載された．また，力学系に基づく乱数生成法に関して，黄金比符号化器(Golden Ratio Encoder; GRE)の不変測度を厳密に与えた．GREは回路規模を小さくできる可能性があるという点で重要なカオス系列生成器である．この結果は，令和3年度に論文誌(Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE)に掲載された．以上のように，本研究の根幹にかかわる重要な研究成果が得られている．一方，当初計画にあったスパース符号分割通信（Sparce Codes Multiple Access; SCMA)に関する研究は，計画通りに研究が進展しなかった．そこで，令和4年度は，スパース重ね合わせ符号(Sparse Superposition Codes; SSC)と呼ばれるSCMAと異なるがスパースな構造を持つ手法を研究した．復号化の処理におけるパラメータを調整するために深層学習を利用することで，性能の改善を目指した．しかし，性能改善はわずかな値にとどまった．しかし，SSCの性能改善に効果があると考えられるいくつかの手法をまだ実行できていない．そのため、残された課題を令和5年度に実施する．
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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
研究計画のうち，スパース符号化に関する部分では研究成果が得られていないが、乱数生成の研究と，セキュリティに関しては研究成果が既に出ているので，総合的には順調と判断される。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度は，深層学習によってSSCの復号誤り率の性能を有意に改善できなかったに原因を究明する．方法としては，調整可能なパラメタの数を減らすことで，学習に必要なデータ数の不足を補う．
深層ニューラルネットワークの学習を効果的に進めるために，浅い層から徐々に層を深くしながら学習を行うインクリメンタル学習の手法を取り入れる．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
令和3年度4年度は，コロナ禍で国内・海外出張の旅費の執行が出来なかった．
研究成果の発表のために参加する国際会議ISIT2023の参加費約10万円と交通費宿泊費で合計50万円程度の支出を見込んでいる。
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