| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2024-10-28 15:40
［ポスター講演］OFDM水中音響通信におけるDeep Learningを用いたタイミング同期の検討
○大網悠生・池田晴哉・野中柊次（東京理科大）・久野大介（阪大）・丸田一輝（東京理科大） |
| 抄録 |
（和） |
Beyond 5G/6G の拡張性の一環として水中無線通信の研究が進められている．その中でも，水中音響通信は周波数に制限があることからも通信容量に課題が存在する．
また，水中での音速は陸上の電波の 20 万分の 1 とされており，遅延波の影響や移動体通信におけるドップラーの影響が大きい．
広帯域で安定した通信を行うためには，多くの参照信号や同期信号が必要となり，それに伴うオーバーヘッドが非常に大きい．
本研究では，OFDM を採用した水中音響通信において Deep Learning を用いた同期・波形補償器の実現を目指し，本稿では初期検討として時間波形を用いた学習及び同期の性能評価を報告する．
ドップラーによる波形の伸縮も実現できれば，オーバーヘッドの削減が可能となりさらなるスループットの向上が期待できる． |
| （英） |
As part of the scalability efforts for Beyond 5G/6G, research on underwater wireless communication is progressing.
Among these, underwater acoustic communication faces challenges in communication capacity due to frequency limitations.
Additionally, the speed of sound in water is about 1/200,000th of that of radio waves in the air, leading to significant impacts from delayed signals and Doppler effects in mobile communications.
To achieve stable, wideband communication, a large number of reference signals and synchronization signals are required, resulting in substantial overhead.
This study aims to realize a synchronization and waveform compensation using deep learning in underwater acoustic communications employing orthogonal frequency division multiplexing (OFDM).
If waveform stretching compensation can be realized, overhead can be reduced and further improvement of throughput can be expected. |
| キーワード |
（和） |
水中音響通信 / 直交周波数分割多重 / 同期 / 深層学習 / / / / |
| （英） |
Underwater acoustic communication / Orthogonal frequency division multiplexing / Synchronization / Deep learning / / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
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| ISSN |
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| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
MIKA |
| 開催期間 |
2024-10-28 - 2024-10-30 |
| 開催地（和） |
岡山コンベンションセンター |
| 開催地（英） |
Okayama Convention Center |
| テーマ（和） |
無線通信システム， 一般 （ポスター発表のみ受付・現地実施） |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
MIKA |
| 会議コード |
2024-10-MIKA |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
OFDM水中音響通信におけるDeep Learningを用いたタイミング同期の検討 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
Investigation of Synchronization Using Deep Learning for OFDM Underwater Acoustic Communication |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
水中音響通信 / Underwater acoustic communication |
| キーワード(2)（和/英） |
直交周波数分割多重 / Orthogonal frequency division multiplexing |
| キーワード(3)（和/英） |
同期 / Synchronization |
| キーワード(4)（和/英） |
深層学習 / Deep learning |
| キーワード(5)（和/英） |
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| 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） |
大網 悠生 / Yuki Oami / オオアミ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） |
東京理科大学 (略称： 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Science) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
池田 晴哉 / Haruya Ikeda / イケダ ハルヤ |
| 第2著者 所属（和/英） |
東京理科大学 (略称： 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Science) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
野中 柊次 / Shuji Nonaka / ノナカ シュウジ |
| 第3著者 所属（和/英） |
東京理科大学 (略称： 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Science) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
久野 大介 / Daisuke Hisano / |
| 第4著者 所属（和/英） |
大阪大学 (略称： 阪大)
Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
丸田 一輝 / Kazuki Maruta / マルタ カズキ |
| 第5著者 所属（和/英） |
東京理科大学 (略称： 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称： Tokyo Univ. of Science) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2024-10-28 15:40:00 |
| 発表時間 |
90分 |
| 申込先研究会 |
MIKA |
| 資料番号 |
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| 巻番号（vol） |
vol. |
| 号番号（no） |
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| ページ範囲 |
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| 発行日 |
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