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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-10-02 13:30 大規模IoT向け非同期パルス符号多重通信方式における高減衰環境下での高性能機械学習ベース・チャープ信号検知 ○堀内真佑（東京理科大）・ペパー フェルディナンド・ライプニッツ賢治（NICT）・若宮直紀（阪大）・中里 仁（東京理科大）・新井麻希（芝浦工大）・デイル ノー・ウォンジュ ファン（釜山大）・長谷川幹雄（東京理科大）  CAS2025-22 NLP2025-39 |
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| 抄録 | （和） | 非同期パルス符号多重通信方式（APCMA）は，大規模IoT向けに設計されたパルスベースの無線通信方式であり，多数のデバイスから同時に送信されるメッセージを正確に分離・復調できることから，他のLPWAシステムと比べ優れた衝突耐性を有している．しかし，従来のAPCMAでは，パルスの損失や誤検知による通信性能の低下，およびパルス検知におけるパラメータ調整の難しさが課題となっている．本稿では，Chirp Spread Spectrumを用いたAPCMAに対し，スライディングウィンドウで得た時間周波数特徴を入力とする畳み込みニューラルネットワークにより，閾値調整を不要とするパルス検知手法を提案する．提案手法を 920 MHz 帯で実装し，高減衰環境における性能評価を行った結果，パラメータ調整を要することなく受信感度を大幅に向上できることを確認した． |
| （英） | Asynchronous Pulse Code Multiple Access (APCMA) is a pulse-based wireless communication scheme designed for massive IoT. Owing to its capability to accurately separate and demodulate messages simultaneously transmitted by numerous devices, APCMA provides superior collision resistance compared with other LPWA systems. However, conventional APCMA suffers from significant performance degradation due to pulse loss and false detection, as well as the difficulty of parameter tuning for pulse detection. To address these issues, this paper proposes a novel pulse detection method for Chirp Spread Spectrum–based APCMA that leverages a convolutional neural network with time–frequency features extracted from sliding windows, thereby eliminating the need for threshold tuning. The proposed method was implemented in the 920 MHz band and experimentally evaluated under high-attenuation conditions. Experimental results demonstrate that the proposed method significantly improves detection sensitivity without requiring parameter adjustments. | |
| キーワード | （和） | LPWA / Massive IoT / 機械学習 / 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） / APCMA / / / |
| （英） | LPWA / Massive IoT / Machine Learning / convolutional neural network (CNN) / APCMA / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 190, NLP2025-39, pp. 24-29, 2025年10月. | |
| 資料番号 | NLP2025-39 | |
| 発行日 | 2025-09-25 (CAS, NLP) | |
| 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 | CAS2025-22 NLP2025-39 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS NLP |
| 開催期間 | 2025-10-02 - 2025-10-03 |
| 開催地（和） | ES総合館 ES会議室 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | NLP，CAS，一般 |
| テーマ（英） | Nonlinear Problems, Circuits and Systems, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2025-10-CAS-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 大規模IoT向け非同期パルス符号多重通信方式における高減衰環境下での高性能機械学習ベース・チャープ信号検知 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Robust Machine Learning-Based Chirp Signal Detection for Asynchronous Pulse Code Multiple Access in Low-SNR Massive IoT Environments |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | LPWA / LPWA |
| キーワード(2)（和/英） | Massive IoT / Massive IoT |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） / convolutional neural network (CNN) |
| キーワード(5)（和/英） | APCMA / APCMA |
| 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） | 堀内 真佑 / Mayu Horiuchi / ホリウチ マユ |
| 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： TUS) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | ペパー フェルディナンド / Ferdinand Peper / ペパー フェルディナンド |
| 第2著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人情報通信研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | ライプニッツ 賢治 / Kenji Leibnitz / ライプニッツ ケンジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人情報通信研究機構 (略称： NICT) National Institute of Information and Communications Technology (略称： NICT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 若宮 直紀 / Naoki Wakamiya / ワカミヤ ナオキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中里 仁 / Jin Nakazato / ナカザト ジン |
| 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： TUS) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新井 麻希 / Maki Arai / アライ マキ |
| 第6著者 所属（和/英） | 芝浦工業大学 (略称： 芝浦工大) Shibaura Institute of Technology (略称： SIT) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | デイル ノー / Dae-Il Noh / デイル ノー |
| 第7著者 所属（和/英） | 釜山大学校 (略称： 釜山大) Pusan National University (略称： PNU) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | ウォンジュ ファン / Won-Joo Hwang / ウォンジュ ファン |
| 第8著者 所属（和/英） | 釜山大学校 (略称： 釜山大) Pusan National University (略称： PNU) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 幹雄 / Mikio Hasegawa / ハセガワ ミキオ |
| 第9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： TUS) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-10-02 13:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | CAS2025-22, NLP2025-39 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.189(CAS), no.190(NLP) |
| ページ範囲 | pp.24-29 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-09-25 (CAS, NLP) |
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