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講演抄録/キーワード
講演名 2019-01-25 16:40
広く適用可能な周波数利用のモデル化に関する検討
山田健斗梅林健太東京農工大
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抄録 (和) 周波数利用に関する統計情報を用いることで,ダイナミックスペクトラムアクセス(DSA) の性能向上を図ることができる.本検討では統計情報として時間軸方向の周波数利用率(Duty Cycle:DC) に着目し,観測されたDC(O-DC) が確率過程に基づくと仮定しそのモデル化を検討する.従来のO-DC の確率的モデル化では,ベータ分布等の有名な分布を1つ用いていたが,その精度は十分ではない.この問題に対して,ある1種類の分布を複数混合し分布とする混合分布が用いられる.混合分布では,混合する分布の適切な数と,各分布の適切なパラメータを得ることができれば高い精度が得られる.ここで,ノンパラメトリックベイズを用いた無限ベータ混合モデルを用いることで,混合する分布の数を仮定せずモデルを作成することができるため有用である.しかし,従来のノンパラメトリックベイズを用いたモデルでは,推定が適切に行えず精度が低くなる場合が存在する.そこで,従来のノンパラメトリックベイズモデルを改良したモデルを提案し,その有効性について長期間の周波数利用観測に基づき評価する. 
(英) We investigate a flexible and scalable spectrum usage model in time domain for an enhanced dynamic spectrum access (DSA). Specifically, we focus on duty cycle (DC) as a spectrum usage metric, and observed DC (O-DC) following a stochastic process. Modeling stochastic behavior of O-DC is important research question as this can lead to improved DSA performance. Typically, a single well-known distribution, such as Beta distribution, is used for modeling the O-DC. Due to the limitation of the number of parameters in the single distribution, accuracy of the typical model is not acceptable. For this problem, mixture distribution in which more than one distribution is used has been employed. The accuracy obtained by mixture distribution can be improved if the number of distributions and their parameters are set appropriately. For this problem, we employ nonparametric Bayesian model (NPBM) in which the number of distributions can be infinite (it has no upper limit). However, the conventional NPBM has low accuracy in some cases. To overcome this issue, in this paper, we propose a novel method called modified NPBM method for setting the parameters properly. We show the validity of the proposed method based on long-term spectrum measurement results.
キーワード (和) ダイナミックスペクトラムアクセス / 周波数利用率 / 混合分布 / ノンパラメトリックベイズ / / / /  
(英) Dynamic Spectrum Access / Spectrum usage ratio / Mixture distribution / Nonparametric Bayes / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 421, SR2018-119, pp. 141-147, 2019年1月.
資料番号 SR2018-119 
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) 広く適用可能な周波数利用のモデル化に関する検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A study on widely acceptable model for spectrum usage 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ダイナミックスペクトラムアクセス / Dynamic Spectrum Access  
キーワード(2)(和/英) 周波数利用率 / Spectrum usage ratio  
キーワード(3)(和/英) 混合分布 / Mixture distribution  
キーワード(4)(和/英) ノンパラメトリックベイズ / Nonparametric Bayes  
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) 山田 健斗 / Kento Yamada / ヤマダ ケント
第1著者 所属(和/英) 東京農工大学 (略称: 東京農工大)
Tokyo University of Agriculture and Technology (略称: TUAT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 梅林 健太 / Kenta Umebayashi / ウメバヤシ ケンタ
第2著者 所属(和/英) 東京農工大学 (略称: 東京農工大)
Tokyo University of Agriculture and Technology (略称: TUAT)
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講演者
発表日時 2019-01-25 16:40:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SR 
資料番号 IEICE-SR2018-119 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.421 
ページ範囲 pp.141-147 
ページ数 IEICE-7 
発行日 IEICE-SR-2019-01-17 


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