講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-04-19 13:25
脳の認知モデルを用いたLPWAネットワークにおける無線チャネル割当手法 ○小南大智(阪大)・鈴木一哉・長谷川洋平・下西英之(NEC)・村田正幸(阪大) NS2018-2 |
抄録 |
(和) |
低消費電力かつ広域通信を実現するLow Power Wide Area (LPWA) 技術が急速に普及している。代表的な規格であるLoRa やSIGFOX では、MAC 層プロトコルとしてALOHA を採用しており、将来的に予想される端末数の増加とともに、干渉や衝突の増加による無線チャネルの通信品質の悪化が懸念される。本稿では脳の認知モデルを用いることで、ネットワークが無線チャネルの通信品質を認知し、状況に応じて適切な無線チャネルを端末に割り当てる制御手法を提案する。計算機シミュレーションにより、無線チャネルの通信品質に関する情報が時空間的に制限される状況下に置いても、正確な無線チャネル割当を実現できることが示された。 |
(英) |
Low power wide area (LPWA) technology that realizes low-power-consumption and wide-area communication is rapidly spreading. LoRa and SIGFOX are patented standards. They use the ALOHA protocol as the MAC layer protocol, and therefore, as the number of nodes increases, more data frames collide with each other. In this paper, we propose a channel assignment method for LPWA nodes where a network server recognizes wireless channel conditions and makes a decision on the channel assignment in accordance with them. Through simulation experiments, we show that our proposal can realize accurate channel assignment under the condition where the network server can utilize spatially and temporally limited control information. |
キーワード |
(和) |
ベイジアンアトラクターモデル / low power wide area (LPWA) / ベイズ推定 / / / / / |
(英) |
Bayesian attractor model / low power wide area (LPWA) / Bayesian inference / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 6, NS2018-2, pp. 7-12, 2018年4月. |
資料番号 |
NS2018-2 |
発行日 |
2018-04-12 (NS) |
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) |
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NS2018-2 |