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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-11-26 09:00 チャネル応答を用いるドップラー周波数判定法 ○堀田和真・田野 哲・侯 亜飛（岡山大）  SRW2020-25 |
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| 抄録 | （和） | Internet of Things(IoT) の普及に伴い，端末の移動状況の検出が課題となっている．IoT においてユーザが停止もしくは移動しながらの使用が考えられる．そこで，それぞれの状況に適したサービスを提供するにあたり，端末の移動状況を検出する必要がある．端末の移動状況の検出には，様々な付加的技術が必要となる．本稿では，その付加的技術なしに，端末の移動に伴うドップラー変動を用いて無線通信技術のみでのドップラー周波数判定法を検討する．チャネル推定より得られるチャネル応答よりドップラーによる変動量を計算する．そしてその変動量を指数関数でモデル化を行うことで，2 つのドップラー周波数の閾値を検出しドップラー周波数判定を行う．従来法の周波数領域等化を用いたドップラー周波数検出手法のFFT 等の計算コストを削減した．また，判定誤り特性においてサンプルパケット数を増加させることが有効であることを示した．サンプルパケット数を1 から5 に増加させることで，Eb/N0 = 35[dB] において約4 割の特性を向上させた． |
| （英） | With the spread of the Internet of Things (IoT), the detection of terminal movement has become an issue. In the IoT, the user can use it while stopping or moving. Therefore, in order to provide services suitable for each situation, it is necessary to detect the movement of the terminals. In order to detect the movement of the terminal, various additional technologies are required. In this paper, we consider the method for Doppler frequency determination using only wireless communication technology with Doppler variation due to terminal movement without the additional technology. The variation amount due to Doppler is calculated from the channel impulse response obtained from the channel estimation. Then, by modeling the amount of variation with an exponential function, we detect the threshold of two Doppler frequencies and Doppler frequency. We reduce the computational cost of the Doppler frequency detection method with frequency domain equalization of the conventional method. We also show that increasing the number of sample packets is effective in the detection error characteristics. By increasing the number of sample packets from 1 to 5, the characteristic is improved by about 40% at Eb/N0 = 35[dB]. | |
| キーワード | （和） | ドップラー周波数 / チャネル推定 / ベッセル関数 / 累積分布関数 / / / / |
| （英） | Doppler frequency / Channel estimation / Bessel function / Cumulative distribution function / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 260, SRW2020-25, pp. 1-6, 2020年11月. | |
| 資料番号 | SRW2020-25 | |
| 発行日 | 2020-11-19 (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 | SRW2020-25 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW SeMI CNR |
| 開催期間 | 2020-11-26 - 2020-11-27 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | IoTワークショップ |
| テーマ（英） | IoT Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SRW |
| 会議コード | 2020-11-SRW-SeMI-CNR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | チャネル応答を用いるドップラー周波数判定法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Doppler Frequency Detection Using Channel Impulse Response |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ドップラー周波数 / Doppler frequency |
| キーワード(2)（和/英） | チャネル推定 / Channel estimation |
| キーワード(3)（和/英） | ベッセル関数 / Bessel function |
| キーワード(4)（和/英） | 累積分布関数 / Cumulative distribution function |
| 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） | 堀田 和真 / Kazuma Hotta / ホッタ カズマ |
| 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） | 田野 哲 / Satoshi Denno / デンノ サトシ |
| 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） | 侯 亜飛 / Hou Yafei / Hou Yafei |
| 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 | 2020-11-26 09:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SRW |
| 資料番号 | SRW2020-25 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.260 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-11-19 (SRW) |
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