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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-04 16:25 人体動作パラメータによるWBANチャネルモデリングのための同期測定システム ○西塔 明・青柳貴洋（東工大）  MICT2021-111 |
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| 抄録 | （和） | WBAN チャネルモデル開発には多くの実験やシミュレーションが必要となる. この低減のため, 本研究グループでは人体動作をパラメータ化したWBAN チャネルモデリング手法 の概念について提案してきた. しかし, この手法に関連してシミュレーション計算のための人体姿勢モデル生成法について 検討したが, 実験による人体動作とチャネルの測定は未だに行われていない. そこで, 本研究では, この人体動作のパラメータ化の実験に用いることを目的として, 特定の動作時の全身の人体動作情報と受信信号強度(RSSI: Received Signal Strength Indicator) を モーションキャプチャ(MOCAP) と無線機器(BLE) によって同期した状態で取得する人体動作-受信信号強度同期測定システムを開発した. MOCAP とBLE の同期をとるための動作と, 同期のためのデータ処理方法について 検討し, 良好な同期測定が行えることを確認した. また, 測定システムの動作確認と人体動作パラメータによる チャネルモデリングの可能性の検証を行った. 測定した人体動作およびRSSI データを用いて, 過去の人体動作から将来時刻のRSSI を RNN(Recurrent neural network) とLSTM(Long short-term memory) の 2 つの機械学習の手法で予測した. その結果, 過去の人体動作数値から将来のRSSI をある程度予測できることが分かった. これは今後将来のRSSI の変動を予測できればチャネル変動 のモデル化に繋がると考えられ, 上記の結果からチャネルモデリングの可能性を確認できた. |
| （英） | The development of WBAN channel models requires a lot of experiments and simulations. In order to reduce the number of experiments and simulations, this research group has proposed a concept of WBAN channel modeling method using human motion as a parameter. However, although we have studied the method of generating the human posture model for the simulation calculation related to this method, the measurement of human motion and channel by experiment has not been conducted yet. Therefore, we developed a human motion-receiver signal strength synchronization measurement system to acquire the human motion information and the received signal strength(RSSI) of the whole body during a specific motion, synchronized by motion capture(MOCAP) and wireless equipment(BLE), for the purpose of using it for the experiment of parameterization of human motion. The synchronization operation for synchronizing MOCAP and BLE and the data processing method for synchronization were studied, and it was confirmed that the synchronization measurement can be performed well. We also verified the operation of the measurement system and the possibility of channel modeling based on human motion parameters. Using the measured human motion and RSSI data, we predicted the RSSI of the future time based on the past human motion using two machine learning methods, RNN(Recurrent neural network) and LSTM(Long short-term memory). As a result, it was found that the RSSI in the future can be predicted to some extent from the past values of human body movements. If we can predict the future RSSI variation, it will lead to the modeling of channel variation, and the above results confirm the possibility of channel modeling. | |
| キーワード | （和） | WBAN / チャネルモデリング / 同期測定 / 時系列予測 / / / / |
| （英） | WBAN / channel modeling / synchronous measurement / time-series forecasting / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 404, MICT2021-111, pp. 53-58, 2022年3月. | |
| 資料番号 | MICT2021-111 | |
| 発行日 | 2022-02-25 (MICT) | |
| 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 | MICT2021-111 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT EMCJ |
| 開催期間 | 2022-03-04 - 2022-03-04 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ヘルスケア・医療情報通信技術，生体，EMC，一般 |
| テーマ（英） | Healthcare and Medical Information Communication Technologies, EMC, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MICT |
| 会議コード | 2022-03-MICT-EMCJ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 人体動作パラメータによるWBANチャネルモデリングのための同期測定システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A synchronized measurement system for WBAN channel modeling by human motion parameters |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | WBAN / WBAN |
| 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） | 同期測定 / synchronous measurement |
| キーワード(4)（和/英） | 時系列予測 / time-series forecasting |
| 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） | 西塔 明 / Akira Saito / サイトウ アキラ |
| 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： Tokyo Tech) |
| 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： Tokyo Tech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-04 16:25:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | MICT |
| 資料番号 | MICT2021-111 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.404 |
| ページ範囲 | pp.53-58 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-25 (MICT) |
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