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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-07-12 09:30 協調センシングにHMMを用いた時空間電波環境データベース構築法 ○青木祐也・藤井威生（電通大）  SR2018-30 |
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| 抄録 | （和） | 近年，コグニティブ無線を用いた周波数共用の実現のために，電波環境データベース(RED：Radio Environment Database) を利用する方法が注目されている．特に，スペクトラムセンシングにより得られた電波観測情報を統計化することで高精度なRED の構築が実現可能となる．本研究では，複数の送信機がON/OFF 時間遷移する環境において，分散的にセンサを配置し各センサでスペクトラムセンシングを行う協調センシングにより時系列データを取得する．また，各センサは取得した時系列データに機械学習の1 つである隠れマルコフモデルを用いて学習することで，受信可能な送信機のパラメータ推定を行う．各センサのパラメータ推定結果から，各送信機の時間的パラメータ(チャネルの占有率，ON/OFF の平均間隔) の推定に信頼度の高いセンサの選定を用いて，空間的パラメータ(距離減衰係数，各PU の送信電力) の推定に多重代入法を用いることで，高精度な時空間情報を蓄積したREDが構築可能となる．最後に，計算機シミュレーションにより，提案手法の有効性を示す． |
| （英） | In recent years, many researchers focus on a measurement-based Radio Environment Database (RED) that utilizes the actual received signal power obtained by spectrum sensing as an enabler for an efficient frequency sharing. In the proposed method, in an environment where multiple transmitters are ON/OFF transitions, time series data are acquired by cooperative sensing in which sensors are arranged in a distributed manner and spectrum sensing by each sensor. Moreover, each sensor learns using the Hidden Markov Model (HMM) on the acquired time series data, thereby estimating the parameter of the receivable transmitter. After collecting estimation results by HMM in each sensor, sensor selection is used for estimation of temporal parameters (channel occupancy rate, average ON/OFF interval), and multiple imputation is used for estimation of spatial parameters (pathloss exponent, transmit power), whereby high precision time-space RED enable to construct. The simulation results confirm the effectiveness of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | コグニティブ無線 / 協調センシング / 隠れマルコフモデル / 多重代入法 / / / / |
| （英） | Cognitive Radio / Cooperative Sensing / Hidden Markov Model / Multiple Imputation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 126, SR2018-30, pp. 57-64, 2018年7月. | |
| 資料番号 | SR2018-30 | |
| 発行日 | 2018-07-04 (SR) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SR2018-30 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ASN NS RCS SR RCC |
| 開催期間 | 2018-07-11 - 2018-07-13 |
| 開催地（和） | 函館アリーナ |
| 開催地（英） | Hakodate Arena |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，機械学習とAIを応用した無線通信・ネットワーク技術，M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things），一般 |
| テーマ（英） | Wireless Distributed Network, Machine Learning and AI for Wireless Communications and Networks, M2M (Machine-to-Machine), D2D (Device-to-Device), IoT（Internet of Things）, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2018-07-ASN-NS-RCS-SR-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 協調センシングにHMMを用いた時空間電波環境データベース構築法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Construction of Time-Space Radio Environment Database using HMM for Cooperative Sensing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | コグニティブ無線 / Cognitive Radio |
| キーワード(2)（和/英） | 協調センシング / Cooperative Sensing |
| キーワード(3)（和/英） | 隠れマルコフモデル / Hidden Markov Model |
| キーワード(4)（和/英） | 多重代入法 / Multiple Imputation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 祐也 / Yuya Aoki / アオキ ユウヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤井 威生 / Takeo Fujii / フジイ タケオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-07-12 09:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2018-30 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.126 |
| ページ範囲 | pp.57-64 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2018-07-04 (SR) |
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