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講演抄録/キーワード
講演名 2017-01-19 15:15
複数プライマリ送信機環境下でのHMMによる電波環境マップ構築法
市川浩次藤井威生電通大
抄録 (和) コグニティブ無線を用いた周波数共用について,複数のプライマリユーザ(PU: Primary User)が存在す
る環境での電波環境マップ(REM: Radio Environment Map)の構築手法について検討する.REM はPU に関する
無線統計情報を保持するツールであり,セカンダリユーザ(SU: Secondary User)はこれを利用することで高効率な
周波数共用が可能となる.複数のPU が存在するとき,PU ごとに正確なREM を構築するためには各PU の通信状
態の識別が重要な要素となる.しかし,個々の観測端末内で複数のPU の通信状態を識別することは困難である.そ
こで,複数のユーザ端末を用いてクラウドソーシングにより観測データを収集し,REM サーバにおいて集中的に処
理することで,通信状態を識別する手法を検討する.PU の通信状態の識別には時系列ベースの機械学習手法の一つ
である隠れマルコフモデルを用いることで,観測データから複数のPU の信号の識別を行ない,PU ごとに高精度な
REM を構築する手法を提案する.計算機シミュレーションによって既存のクラスタリング手法に対する提案手法の
優位性を示す. 
(英) In this paper, we discuss a method to construct a radio environment map (REM) in an environment
with multiple primary users (PUs). The REM provides statistical information about the PU signal at each location.
It enables the secondary user to access the licensed band dynamically. We derive the measurement architecture
based on the “ crowd-sourcing ” scheme to gather large-scale measurement data with inexpensive sensor nodes.
The PU detection or identification scheme is key part of the REM construction then there are multiple PUs in the
environment. However, it is difficult to identify multiple PUs in an individual user terminal. Therefore, the PU
detection or identification problem is solved at the REM servers using the Hidden Markov Model (HMM), which
is a time-seriesbased machine learning technique. The proposed HMM method classifies the measurement data
depending on the combined state of each transmitter, which can be either active or idle. The results show that the
proposed method exhibits better performance than the existing unsupervised clustering method.
キーワード (和) コグニティブ無線 / 周波数共用 / 電波環境マップ / / / / /  
(英) Cognitive Radio / Spectrum Sharing / Radio Environment Map / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 116, no. 409, SR2016-83, pp. 27-32, 2017年1月.
資料番号 SR2016-83 
発行日 2017-01-12 (SR) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 SR  
開催期間 2017-01-19 - 2017-01-20 
開催地(和) ひめぎんホール 
開催地(英) Himegin Hall 
テーマ(和) コグニティブ無線ネットワーク、異種無線融合型ネットワーク、クロスレイヤ無線技術、SDN、一般 
テーマ(英) Cognitive wireless network, Cross layer wireless technology, SDN, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SR 
会議コード 2017-01-SR 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 複数プライマリ送信機環境下でのHMMによる電波環境マップ構築法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Transmitter Identification using Hidden Markov Model for Radio Environment Map Construction 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) コグニティブ無線 / Cognitive Radio  
キーワード(2)(和/英) 周波数共用 / Spectrum Sharing  
キーワード(3)(和/英) 電波環境マップ / Radio Environment Map  
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) 市川 浩次 / Koji Ichikawa / イチカワ コウジ
第1著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤井 威生 / Takeo Fujii / フジイ タケオ
第2著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
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講演者
発表日時 2017-01-19 15:15:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SR 
資料番号 IEICE-SR2016-83 
巻番号(vol) IEICE-116 
号番号(no) no.409 
ページ範囲 pp.27-32 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SR-2017-01-12 


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