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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-01-17 09:40 環境変動を柔軟に認知する脳の情報処理機構を用いたLoRaWANにおける無線チャネル割当制御 ○小南大智（阪大）・長谷川洋平・野上耕介・下西英之（NEC）・村田正幸（阪大）  CQ2019-122 |
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| 抄録 | （和） | Internet of Things (IoT) という単語が社会に広く知られつつあり、その要素技術の一つとしてLPWA 技術が大きな注目を集めている。LoRa はLPWA 通信技術の一つであり、自営ネットワークの構築が可能であることから、今後、LoRa を用いたサービスが全体の管理者なく同一エリアに乱立することが予想される。その結果、設計時には意図していない通信干渉によるLoRa の通信性能の低下が危惧される。本研究では、人の脳における情報処理をモデル化したベイジアンアトラクターモデルを応用することで、ベイズ更新による逐次推定によりネットワークの状態を推定し、推定結果に基づき無線チャネルを割り当てる手法を提案する。シミュレーション評価により、提案手法が自律的に特定の無線チャネルの混雑を避けるように無線チャネルの割当を行うことを示した。 |
| （英） | Internet of Things (IoT) become a common term used in society. LPWA technology is attracting attention as one of its elemental technologies. LoRa is one of LPWA communication technologies using unlicensed bands. Since it is possible to build a self-managed network with LoRa, many services using LoRa will be scattered in the same area without the entire administrator. As a result, communication performance of LoRa may be degraded due to unintended radio interferences. In this research, we propose a method for estimating the network state by successive estimation using Bayesian update and a wireless channel assignment method based on the estimation results. Through computer simulation, we show the network performance improvement with out proposal. | |
| キーワード | （和） | ベイジアンアトラクターモデル / LPWA / LoRa / ベイズ推定 / / / / |
| （英） | Bayesian attractor model / LPWA / LoRa / Bayes inference / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 367, CQ2019-122, pp. 83-88, 2020年1月. | |
| 資料番号 | CQ2019-122 | |
| 発行日 | 2020-01-09 (CQ) | |
| 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 | CQ2019-122 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ CBE |
| 開催期間 | 2020-01-16 - 2020-01-17 |
| 開催地（和） | NHK放送技術研究所 |
| 開催地（英） | NHK Science & Technology Research Laboratories |
| テーマ（和） | AR/VR、放送サービス、映像/音声サービスの品質、高臨場感、ユーザ行動/心理、ユーザ体験、メディア品質、ネットワークの品質・ＱｏＳ制御、災害時のネットワークとコミュニケーション、機械学習、一般 |
| テーマ（英） | AR/VR, Broadcasting Service, Video/Voice Services Quality, High Realistic, User Behavior/Psychology, User Experience, Media Quality, Network Quality and QoS Control, Networks and Communications at Disaster, User Behavior, Machine Learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2020-01-CQ-CBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 環境変動を柔軟に認知する脳の情報処理機構を用いたLoRaWANにおける無線チャネル割当制御 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Bayesian channel selection method for LoRaWAN under unpredictable wireless channel fluctuations |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベイジアンアトラクターモデル / Bayesian attractor model |
| キーワード(2)（和/英） | LPWA / LPWA |
| キーワード(3)（和/英） | LoRa / LoRa |
| キーワード(4)（和/英） | ベイズ推定 / Bayes inference |
| 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） | 小南 大智 / Daichi Kominami / コミナミ ダイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 洋平 / Yohei Hasegawa / ハセガワ ヨウヘイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社 (略称： NEC) NEC Corporation (略称： NEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 野上 耕介 / Kosuke Nogami / ノガミ コウスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社 (略称： NEC) NEC Corporation (略称： NEC) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 下西 英之 / Hideyuki Shimonishi / シモニシ ヒデユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社 (略称： NEC) NEC Corporation (略称： NEC) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村田 正幸 / Masayuki Murata / ムラタ マサユキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-01-17 09:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2019-122 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.367 |
| ページ範囲 | pp.83-88 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-01-09 (CQ) |
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