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講演抄録/キーワード
講演名 2019-01-24 16:35
モデル分類器を用いた高精度電波環境推定手法の検討
片桐啓太小野瀬圭太電通大)・佐藤光哉東京理科大)・稲毛 契都立産技高専)・藤井威生電通大
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抄録 (和) 高精度な電波環境推定手法として,実観測型スペクトラムデータベース(Measurement-based Spectrum Database : MSD)が注目されている.MSDでは,移動端末が観測した膨大な電波環境情報を場所ごとに統計化し,電波環境マップ(Radio Environment Map : REM)を構築する.REMを用いることで,従来のモデル式に基づいた伝搬推定と比較して,距離減衰および構造物依存のシャドウイング変動を高精度に推定することが可能となる.しかし,場所ごとに観測結果を統計処理するため,データベースに蓄積するデータ量が膨大となる.データベースの実用化には,蓄積データ量削減と伝搬推定精度向上の両立が将来的な課題の一つとして考えられる.そこで本稿では,送信機固定環境において,メッシュ内のシャドウイング変動を考慮し,場所ごとに伝搬モデルを分類する手法を提案する.提案手法では,移動端末が観測した受信信号強度(Received Signal Strength Indicator : RSSI)に基づきモデル分類器を構築する.分類器構築後,場所ごとに伝搬モデルの分類を行い,伝搬特性が類似している地点ではモデルを統一し同一の伝搬モデルを割り当てる事で,精度を維持しつつ蓄積データ量の削減を図る.提案手法の有用性を評価するため,セルラー通信における実測データを用いて分類器を構築した.結果より,既存のデータベースと同等の推定精度を実現でき,かつ,蓄積データ量を大幅に削減できることを示す.また,分類器の活用例として,所望の通信品質を確率的に保証する送信電力制御手法について検討する. 
(英) A Measurement-based Spectrum Database (MSD) attracts attention as highly accurate radio environment recognition. In the MSD, radio environment information is gathered by huge numbers of terminals and the gathered datasets are used to generate the Radio Environment Map (REM). However, the MSD stores the statistical information of each receiver mesh, so the registered data size is enormous. In this paper, we propose a method of classifying the propagation model with considering the shadowing fluctuation in a mesh under the fixed transmitter location environment, and unify the model at points where propagation characteristics are similar. We evaluate the proposed method by using the datasets measured at 3.5GHz cellular band. The results show that the proposed method can accurately estimate the radio environment while greatly reducing the registered data size. Furthermore, we study transmission power control using the model classifier. By designing the transmission power that satisfies the desired outage probability for the desired received power, we can confirm that communication efficiency is improved.
キーワード (和) スペクトラムデータベース / 分類 / 電波伝搬 / / / / /  
(英) Spectrum Database / Classify / Radio Propagation / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 421, SR2018-108, pp. 79-84, 2019年1月.
資料番号 SR2018-108 
発行日 2019-01-17 (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 2019-01-24 - 2019-01-25 
開催地(和) コラッセふくしま(福島県福島市) 
開催地(英) Corasse, Fukushima city (Fukushima prefecture) 
テーマ(和) コグニティブ無線,機械学習応用,異種無線融合型ネットワーク,SDN,IoT,一般 
テーマ(英) cognitive radio, machine learning application, heterogeneous network, SDN, IoT etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SR 
会議コード 2019-01-SR 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) モデル分類器を用いた高精度電波環境推定手法の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Highly Accurate Estimation of Radio Propagation using Model Classifier 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) スペクトラムデータベース / Spectrum Database  
キーワード(2)(和/英) 分類 / Classify  
キーワード(3)(和/英) 電波伝搬 / Radio Propagation  
キーワード(4)(和/英) /  
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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) 片桐 啓太 / Keita Katagiri / カタギリ ケイタ
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) 小野瀬 圭太 / Keita Onose / オノセ ケイタ
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)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 光哉 / Koya Sato / サトウ コウヤ
第3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4著者 氏名(和/英/ヨミ) 稲毛 契 / Kei Inage / イナゲ ケイ
第4著者 所属(和/英) 東京都立産業技術高等専門学校 (略称: 都立産技高専)
Tokyo Metropolitan College of Industrial Technology (略称: TMCIT)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤井 威生 / Takeo Fujii / フジイ タケオ
第5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 2019-01-24 16:35:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SR 
資料番号 IEICE-SR2018-108 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.421 
ページ範囲 pp.79-84 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SR-2019-01-17 


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