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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-11-21 10:15 周波数共用のための機械学習を用いた電波利用状況予測に関する検討 ○細井宏樹・前山利幸（拓殖大）・吉岡達哉（ATR）・鈴木信雄（近畿大）  RCS2019-216 |
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| 抄録 | （和） | 近年，トラヒックが急増し，周波数資源の枯渇が懸念されている．有限である周波数資源の効率的な利用方式として，時間や場所毎に利用されていない周波数帯を，異なる無線システムが共用利用する周波数共用技術の研究が行われている．周波数共用では既存システムに影響を与えないことが必須となるため，電波利用状況の把握と共用利用する帯域の決定が求められる．本稿では，過去の電波利用状況の情報を元に共用利用を可能とする帯域を推定し，これらの機能をＭＥＣ(Mobile Edge Computing)に搭載することで，リアルタイム性に優れた周波数共用システムの提案を行う．また，提案システムの初期評価として，複数地点でのスペクトラムの測定データを教師データとした機械学習により電波利用状況を推定する．その結果を実測の利用状況のデータと比較し評価を行う． |
| （英） | Recently, traffic has been increasing rapidly, there is concern about the depletion of frequency resources. For this reason, Frequency sharing is studied. This is system that different radio communication systems shared use frequency bands that not used. For spectrum sharing, new radio communication systems should not affect to existing one. Therefore, grasp of radio wave and decision of frequency bands that shared use are necessary. We propose frequency sharing system that MEC (Mobile Edge Computing) estimates shared frequency bands from past usage of radio wave. We also estimate usage of radio wave by machine learning with spectral data at multi locations as training data as initial evaluation of proposed system. We evaluated the results by comparing with measurement data on usage of radio wave. | |
| キーワード | （和） | 周波数共用 / ニューラルネットワーク / 機械学習 / 電波利用状況推定 / / / / |
| （英） | Spectrum sharing / Neural network / Machine learning / Estimation usage of radio wave / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 296, RCS2019-216, pp. 79-84, 2019年11月. | |
| 資料番号 | RCS2019-216 | |
| 発行日 | 2019-11-13 (RCS) | |
| 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 | RCS2019-216 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AP RCS |
| 開催期間 | 2019-11-20 - 2019-11-22 |
| 開催地（和） | 佐賀大学 |
| 開催地（英） | Saga Univ. |
| テーマ（和） | アダプティブアンテナ，等化，干渉キャンセラ，MIMO，無線通信，一般 |
| テーマ（英） | Adaptive Antenna, Equalization, Interference Canceler, MIMO, Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2019-11-AP-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 周波数共用のための機械学習を用いた電波利用状況予測に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study of Frequency Usage Prediction Using Machine Leaning for Spectrum Sharing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 周波数共用 / Spectrum sharing |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | 電波利用状況推定 / Estimation usage of radio wave |
| 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） | 細井 宏樹 / Hiroki Hosoi / ホソイ ヒロキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 拓殖大学 (略称： 拓殖大) Takushoku University (略称： Takushoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 前山 利幸 / Toshiyuki Maeyama / マエヤマ トシユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 拓殖大学 (略称： 拓殖大) Takushoku University (略称： Takushoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉岡 達哉 / Tatsuya Yoshioka / ヨシオカ タツヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社 国際電気通信基礎技術研究所 (略称： ATR) Advanced Telecommunications Research Institute International (略称： ATR) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鈴木 信雄 / Nobuo Suzuki / スズキ ノブオ |
| 第4著者 所属（和/英） | 近畿大学 (略称： 近畿大) Kindai University (略称： Kindai Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-11-21 10:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2019-216 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.296 |
| ページ範囲 | pp.79-84 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-11-13 (RCS) |
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