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| 講演名 | 2024-03-15 10:25 狭帯域IoT通信システム設計のための地理的条件を考慮した伝搬特性推定手法に関する検討 ○池亀旅人・池田直希・今井元就・井家上哲史（明大）・高井峰生（阪大）・石原 進（静岡大）・加藤新良太・梶田宗吾（スペースタイムエンジニアリング）  AP2023-212 |
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| 抄録 | （和） | 大規模災害発生等で既存通信インフラが利用できないとき，複数の災害対応組織が効率的に情報収集，共有，分析し，意思決定を行うためのデジタル自営無線網実現技術として，VHF-High帯を利用した多用途可変域型IoT通信システムDiversified-Range IoT(DR-IoT)が検討されている．このシステムでは，無線機の地理的配置とトポロジに応じて出力を適切に調整し干渉を抑制することを想定しており，そのためには使用するVHF-High帯の伝搬特性の推定・把握が必要である．本稿では，フィールド実験による実測データを基として，無線機の地理的配置を利用した置局設計のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による伝搬特性の推定手法について議論する．山岳地形における伝搬特性の把握に有効な伝搬モデルITM(Longley-Rice)および空間情報をCNNの入力マップデータとして用いて学習を行うことで，複雑な地理的条件を考慮した伝搬特性推定を可能とする． |
| （英） | A versatile variable-range IoT communication system using the VHF-High band, Diversified-Range IoT (DR-IoT) is being considered as an enabling technology for digital self-managed radio networks to enable multiple disaster response organizations to efficiently collect, share, analyze information and make decisions when the existing communication infrastructure is not available due to a large-scale disaster. In DR-IoT system, it is assumed that interference can be suppressed if the output power is appropriately adjusted according to the geographic location and topology of the radios, which requires estimation and understanding of the path loss characteristics of the VHF-High band to be used. This paper discusses path loss characteristics estimation methods using a convolutional neural network (CNN) for designing stations using geographic placement of radios, based on outdoor measured data from field experiments. The propagation model ITM (Longley-Rice), which is considered effective for understanding path loss characteristics in mountainous terrain, and spatial information are used as input map data for the CNN to learn. The input map data enables the estimation of path loss characteristics considering complex geographical conditions. | |
| キーワード | （和） | DR-IoT / 災害対応 / ITM (Longley-Rice) / 深層学習 / Convolutional Neural Network (CNN) / / / |
| （英） | DR-IoT / Disaster response / ITM (Longley-Rice) / Deep learning / Convolutional Neural Network (CNN) / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 441, AP2023-212, pp. 63-67, 2024年3月. | |
| 資料番号 | AP2023-212 | |
| 発行日 | 2024-03-07 (AP) | |
| 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 | AP2023-212 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AP |
| 開催期間 | 2024-03-14 - 2024-03-15 |
| 開催地（和） | 福井大学 |
| 開催地（英） | UNIVERSITY OF FUKUI |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | Antennas and Propagation |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AP |
| 会議コード | 2024-03-AP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 狭帯域IoT通信システム設計のための地理的条件を考慮した伝搬特性推定手法に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Path loss characteristics estimation methods considering geographical conditions for designing narrowband DR-IoT communication system |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | DR-IoT / DR-IoT |
| キーワード(2)（和/英） | 災害対応 / Disaster response |
| キーワード(3)（和/英） | ITM (Longley-Rice) / ITM (Longley-Rice) |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | Convolutional Neural Network (CNN) / Convolutional Neural Network (CNN) |
| 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） | 池亀 旅人 / Takato Ikegame / イケガメ タカト |
| 第1著者 所属（和/英） | 明治大学 (略称： 明大) Meiji University (略称： Meiji Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 池田 直希 / Naoki Ikeda / イケダ ナオキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 明治大学 (略称： 明大) Meiji University (略称： Meiji Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 今井 元就 / Motonari Imai / イマイ モトナリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 明治大学 (略称： 明大) Meiji University (略称： Meiji Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井家上 哲史 / Tetsushi Ikegami / イケガミ テツシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 明治大学 (略称： 明大) Meiji University (略称： Meiji Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高井 峰生 / Mineo Takai / タカイ ミネオ |
| 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） | 石原 進 / Susumu Ishihara / イシハラ ススム |
| 第6著者 所属（和/英） | 静岡大学 (略称： 静岡大) Shizuoka University (略称： Shizuoka Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 加藤 新良太 / Arata Kato / カトウ アラタ |
| 第7著者 所属（和/英） | 株式会社スペースタイムエンジニアリング (略称： スペースタイムエンジニアリング) Space-Time Engineering Japan, Inc (略称： STE) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 梶田 宗吾 / Shugo Kajita / カジタ シュウゴ |
| 第8著者 所属（和/英） | 株式会社スペースタイムエンジニアリング (略称： スペースタイムエンジニアリング) Space-Time Engineering Japan, Inc (略称： STE) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-15 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | AP |
| 資料番号 | AP2023-212 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.441 |
| ページ範囲 | pp.63-67 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-03-07 (AP) |
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