講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-04-16 14:35
無線ボディエリアネットワークにおけるチャネルモデリングのための身体動作分離 ○西尾太斗・青柳貴洋(東工大) EMCJ2021-4 |
抄録 |
(和) |
本稿では,無線ボディエリアネットワーク(Wireless Body Area Network ; WBAN)におけるOn-bodyチャネルの時間変化を表現するため,姿勢を説明変数,受信信号を目的変数としたニューラルネットワーク(Neural Network;NN)による回帰モデリング手法を提案した.モデリングの対象は,2.45 GHzにおける自由空間上でシミュレーションを行った腹部と左手首に配置したアンテナ間のS21である.ただし,NNの学習のため,シミュレーション用に多数の姿勢付け3D人体モデルが必要となる.そこで,エラー率が約0.245%の効率的な姿勢付けアルゴリズムを提案した.さらに,特徴量を自動的に抽出できる畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network;CNN)によるモデリングを行うことで,他の手法と比較してRMSEを1ポイント以上低減できることを確認した. |
(英) |
In this paper, in order to express the time variation of the On-body channel for Wireless Body Area Network, the regression modeling method by Neural Network with the posture as the explanatory variable and the received signal as the objective variable was proposed. S21 of On-body channel with antennas placed on the abdomen and left wrist in the free space at 2.45 GHz was simulated and targeted for modeling. Due to Neural Network, a large number of postured 3D human body models for simulation are required. Therefore, the efficient posture algorithm with an error rate of about 0.245% was proposed. Furthermore, it was confirmed that RMSE can be reduced by more than 1 point compared to others by modeling with Convolutional Neural Network, which can automatically extract features. |
キーワード |
(和) |
無線ボディエリアネットワーク / チャネルモデリング / ニューラルネットワーク / 身体動作 / ディエンベッディング / / / |
(英) |
Wireless Body Area Network / channel modeling / Neural Network / Posture / De-embedding / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 6, EMCJ2021-4, pp. 15-20, 2021年4月. |
資料番号 |
EMCJ2021-4 |
発行日 |
2021-04-09 (EMCJ) |
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 |
EMCJ2021-4 |
研究会情報 |
研究会 |
EMCJ |
開催期間 |
2021-04-16 - 2021-04-16 |
開催地(和) |
オンライン開催 |
開催地(英) |
Online |
テーマ(和) |
EMC一般 |
テーマ(英) |
EMC |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
EMCJ |
会議コード |
2021-04-EMCJ |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
無線ボディエリアネットワークにおけるチャネルモデリングのための身体動作分離 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Body Posture De-embedding for Channel Modeling of Wireless Body Area Networks |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
無線ボディエリアネットワーク / Wireless Body Area Network |
キーワード(2)(和/英) |
チャネルモデリング / channel modeling |
キーワード(3)(和/英) |
ニューラルネットワーク / Neural Network |
キーワード(4)(和/英) |
身体動作 / Posture |
キーワード(5)(和/英) |
ディエンベッディング / De-embedding |
キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
西尾 太斗 / Taito Nishio / ニシオ タイト |
第1著者 所属(和/英) |
東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: titech) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
青柳 貴洋 / Takahiro Aoyagi / アオヤギ タカヒロ |
第2著者 所属(和/英) |
東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: titech) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2021-04-16 14:35:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
EMCJ |
資料番号 |
EMCJ2021-4 |
巻番号(vol) |
vol.121 |
号番号(no) |
no.6 |
ページ範囲 |
pp.15-20 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2021-04-09 (EMCJ) |