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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-05 17:45 異常検知を用いた干渉信号検出方式の検討 ○佐田彩夏・上橋俊介・山下靖貴・吉間 聡（三菱電機）  SR2024-106 |
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| 抄録 | （和） | 無線信号の検出は，無線通信システムや電波監視といった分野において所望波の特定や周囲の無線通信の状況を把握する要素技術として重要である．特に，電波監視においては信号諸元が不明な信号を検出する必要があるため検出難易度が増加する．従来は，ノイズレベルに対して受信電力が閾値を超えた場合に信号有りと判定する電力検出手法が利用されてきた．しかし，電力検出では低SNR信号を検出できないという欠点がある．そこで近年では，深層学習を用いた信号有無判定が検討されている．深層学習モデルへの入力としてスペクトラム画像を用いる手法が主流であるが，本稿では入力を受信時間波形とすることでスペクトラム画像の生成の必要のない信号有無判定を提案する．提案手法を，従来手法である電力検出とシミュレーションによって比較した．その結果，0dB以下の低いSNRにおいて提案手法が有効であることが分かった．また，信号有無判定後，信号解析をする際に，予め解析対象の信号のみを抽出する異常検知アルゴリズムを用いた手法を提案する．提案手法をシミュレーションした結果，従来のすべての受信信号の信号解析を行う手法に比べて，20dB程度の高いSNRの信号に限っては，解析対象信号を25.1%削減できることが分かった． |
| （英） | Detection of wireless signals is crucial in fields such as wireless communication systems and radio monitoring， as it is a fundamental technology for identifying desired signals and understanding the surrounding wireless communication environment． In particular， radio monitoring requires the detection of signals with unknown parameters， making detection challenging． Traditionally， a method called energy detection has been used， where a signal is considered present if the received power exceeds a threshold relative to the noise level． However， energy detection has the drawback of being unable to detect low SNR signals． Therefore， in recent years， signal detection using deep learning has been explored． While the mainstream approach uses spectrum images as input for deep learning models， this paper proposes a signal detection method that uses received time waveforms as input， eliminating the need to generate spectrum images． We compared the proposed method with the traditional energy detection method through simulations． The results showed that the proposed method is effective at low SNRs below 0dB． Additionally， we propose a method that uses an anomaly detection algorithm to extract only the signals of interest for signal analysis after detection． Simulation results showed that， compared to the traditional method of analyzing all received signals， the proposed method can reduce the number of signals to be analyzed by 25.1% for high SNR signals around 20dB． | |
| キーワード | （和） | 信号検出 / 深層学習 / 異常検知 / 電波監視 / / / / |
| （英） | Signal Detection / Deep Learning / Anomaly Detection / Radio Monitoring / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 410, SR2024-106, pp. 44-50, 2025年3月. | |
| 資料番号 | SR2024-106 | |
| 発行日 | 2025-02-26 (SR) | |
| 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 | SR2024-106 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR SRW |
| 開催期間 | 2025-03-05 - 2025-03-07 |
| 開催地（和） | 京都工芸繊維大学 |
| 開催地（英） | Kyoto Institute of Technology |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2025-03-RCS-SR-SRW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 異常検知を用いた干渉信号検出方式の検討 |
| サブタイトル（和） | * |
| タイトル（英） | A Study on Interference Signal Detection Method Using Anomaly Detection |
| サブタイトル（英） | * |
| キーワード(1)（和/英） | 信号検出 / Signal Detection |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 異常検知 / Anomaly Detection |
| キーワード(4)（和/英） | 電波監視 / Radio Monitoring |
| 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） | 佐田 彩夏 / Ayaka Sata / サタ アヤカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上橋 俊介 / Shunske Uehashi / ウエハシ シュンスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山下 靖貴 / Yasutaka Yamashita / ヤマシタ ヤスタカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉間 聡 / Satoshi Yoshima / ヨシマ サトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-05 17:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2024-106 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.410 |
| ページ範囲 | pp.44-50 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2025-02-26 (SR) |
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