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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-12-12 11:30 デジタルツインを活用した災害後移動基地局配置の最適化 ○杜 宝侠・李 睿棟（金沢大）  IN2025-54 |
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| 抄録 | （和） | In post-disaster scenarios where communication infrastructure is severely damaged, the rapid restoration of reliable emergency networks is critical. Digital Twin (DT) technology offers an intelligent approach by constructing high-fidelity virtual replicas of disaster-stricken environments. This paper presents a DT-driven optimization framework for Movable Base Station (MBS) deployment and communication restoration. High-resolution UAV imagery is used to reconstruct a DT model of the affected area on the typical metaverse platform, Omniverse. We employ a Mask-Proximal Policy Optimization (Mask-PPO) algorithm to optimize MBS placement under deployment constraints, augmented by a Convolutional Neural Network (CNN)-assisted semantic heatmap that enhances the agent’s awareness of building density and terrain characteristics, thereby improving both coverage and exploration efficiency. Experimental results show that the proposed framework achieves over 84% signal coverage in complex post-disaster environments, significantly outperforming baseline methods. This confirms the feasibility and effectiveness of integrating DT reconstruction with intelligent decision-making for emergency communication recovery. |
| （英） | In post-disaster scenarios where communication infrastructure is severely damaged, the rapid restoration of reliable emergency networks is critical. Digital Twin (DT) technology offers an intelligent approach by constructing high-fidelity virtual replicas of disaster-stricken environments. This paper presents a DT-driven optimization framework for Movable Base Station (MBS) deployment and communication restoration. High-resolution UAV imagery is used to reconstruct a DT model of the affected area on the typical metaverse platform, Omniverse. We employ a Mask-Proximal Policy Optimization (Mask-PPO) algorithm to optimize MBS placement under deployment constraints, augmented by a Convolutional Neural Network (CNN)-assisted semantic heatmap that enhances the agent’s awareness of building density and terrain characteristics, thereby improving both coverage and exploration efficiency. Experimental results show that the proposed framework achieves over 84% signal coverage in complex post-disaster environments, significantly outperforming baseline methods. This confirms the feasibility and effectiveness of integrating DT reconstruction with intelligent decision-making for emergency communication recovery. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | Digital Twin / Movable Base Station Deployment / Deep Reinforcement Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 285, IN2025-54, pp. 99-103, 2025年12月. | |
| 資料番号 | IN2025-54 | |
| 発行日 | 2025-12-04 (IN) | |
| 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 | IN2025-54 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN IA |
| 開催期間 | 2025-12-11 - 2025-12-12 |
| 開催地（和） | 金沢商工会議所 |
| 開催地（英） | The Kanazawa Chamber of Commerce & Industry |
| テーマ（和） | 性能評価とシミュレーション、信頼性技術、スループットやトラヒックの計測、品質(QoS)制御、輻輳制御、トラヒック・フロー制御、オーバーレイネットワーク・P2P、CCN・ICN、マルチキャスト、ルーティング、セキュリティ及び一般 |
| テーマ（英） | Performance Analysis and Simulation, Robustness, Traffic and Throughput Measurement, Quality of Service (QoS) Control, Congestion Control, Overlay Network/P2P, CCN, ICN, Multicast, Routing, Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2025-12-IN-IA |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | デジタルツインを活用した災害後移動基地局配置の最適化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Digital Twin-Assisted Optimization for Post-Disaster Movable Base Station Deployment |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / Digital Twin |
| キーワード(2)（和/英） | / Movable Base Station Deployment |
| キーワード(3)（和/英） | / Deep Reinforcement Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 杜 宝侠 / Du Baoxia / ドゥ バオシア |
| 第1著者 所属（和/英） | 金沢大学 (略称： 金沢大) Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 李 睿棟 / Li Ruidong / リ エイトウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 金沢大学 (略称： 金沢大) Kanazawa University (略称： Kanazawa Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-12-12 11:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2025-54 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.285 |
| ページ範囲 | pp.99-103 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2025-12-04 (IN) |
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