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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-08-20 11:20 実環境観測WLANチャネルデータに基づくARモデルとARIモデルによるIdle/Busy継続時間予測の提案と評価 ○甫喜本直也・侯 亜飛・田野 哲（岡山大）  SRW2018-13 |
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| 抄録 | （和） | 近年，スマートフォンなどの急激な普及に伴い，モバイルデータトラヒックが年々急増しており，周波数利用効率の悪化が懸念されている．そのため，正確にIdle/Busy継続時間を予測することができれば無線リソースを無駄なく満遍に使用することができる．既存の技術に対して，無線リソース利用率(COR: Channel Occupancy Ratio,時間$T$に対するBusy時間の比率)予測の研究はされてきたが，実環境データを使用したものや時間$T$を短くした場合の研究はあまりされてこなかった．提案手法では，Idle/Busy継続時間を予測する際には，実環境データをCORに変換し，AR/ARIモデルを用いて次状態のCORを予測する．その後，予測を行ったCORをIdle/Busy継続時間に変換を行い，予測精度の比較と評価を行う．実験結果より，提案法を用いるとAR/ARIモデルの入力データに実環境データをそのまま用いて次状態予測を行うよりも，予測精度は向上できることを明らかにした． |
| （英） | Recently, due to the increase of huge number of wireless devices such as smartphones or sensors, mobile wireless traffic is dramatically expanding each year. Therefore, how to improve spectrum efficiency (SE) for cognitive wireless system is important and urgent research topic. Till now, there are many researches considering the prediction of Channel Occupancy Ratio (COR: the ration between busy duration length to resolution period $T$). If the start and end points of Busy and Idle duration can be correctly predicted, it will largely benefit the wireless system design and SE improvement. In this paper, we will consider such research based on autoregressive (AR) and autoregressive integrated (ARI) models using traffic data captured from the wireless channel in real environment. The major idea is that the Busy and Idle duration length can be calculated from COR value when the resolution period $T$ is short. In this paper, we first investigate the COR prediction performance using AR and ARI predictors with different value of $T$. Then using relationship between the Busy and Idle duration length and COR value, the Busy and Idle duration length prediction can be realized. From the results, we can confirm our proposal has better prediction accuracy than that of AR/ARI predictor using only Busy and Idle duration traffic data. | |
| キーワード | （和） | ARモデル(Autoregressive model) / ARIモデル(Autoregressive Integrated model) / 無線リソース利用率(Channel Occupancy Ratio)予測 / Idle/Busy継続時間予測 / / / / |
| （英） | Autoregressive model / Autoregressive Integrated model / Channel Occupancy Ratio prediction / prediction of Idle/Busy duration / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 183, SRW2018-13, pp. 25-30, 2018年8月. | |
| 資料番号 | SRW2018-13 | |
| 発行日 | 2018-08-13 (SRW) | |
| 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 | SRW2018-13 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW |
| 開催期間 | 2018-08-20 - 2018-08-20 |
| 開催地（和） | 岡山大学 |
| 開催地（英） | Okayama Univ. |
| テーマ（和） | Network， MAC， センサー関連技術， ミリ波通信， 一般 |
| テーマ（英） | Network, MAC, Sensor technology, mmWave, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SRW |
| 会議コード | 2018-08-SRW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 実環境観測WLANチャネルデータに基づくARモデルとARIモデルによるIdle/Busy継続時間予測の提案と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Autoregressive Model and Autoregressive Integrated Model Based Channel Idle/ Busy Status Duration Prediction for Real Environment WLAN Channel |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ARモデル(Autoregressive model) / Autoregressive model |
| キーワード(2)（和/英） | ARIモデル(Autoregressive Integrated model) / Autoregressive Integrated model |
| キーワード(3)（和/英） | 無線リソース利用率(Channel Occupancy Ratio)予測 / Channel Occupancy Ratio prediction |
| キーワード(4)（和/英） | Idle/Busy継続時間予測 / prediction of Idle/Busy duration |
| 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） | 甫喜本 直也 / Naoya Hokimoto / ホキモト ナオヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 侯 亜飛 / Yafei Hou / コウ アヒ |
| 第2著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田野 哲 / Satoshi Denno / デンノ サトシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 岡山大学 (略称： 岡山大) Okayama University (略称： Okayama Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-08-20 11:20:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SRW |
| 資料番号 | SRW2018-13 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.183 |
| ページ範囲 | pp.25-30 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-08-13 (SRW) |
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