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講演抄録/キーワード
講演名 2020-11-18 13:55
周波数利用観測に基づく動画ストリーミング開始の早期検出手法についての研究
蛯澤皓斗梅林健太東京農工大)・ヤンネ レホトマキUniversity of OuluSR2020-27
抄録 (和) 高密度に展開された各無線Local Area Network (LAN) において、動的なチャネル割り当て/選択を行う際に各チャネルのトラフィック情報を有効活用できる. 具体的には、制御下の無線LANに適切なチャネル割り当て/選択をするために高精度なトラフィック予測を行う.関連研究として、深層学習モデル、自己回帰移動平均モデルを用いて、過去の観測Duty Cycle (DC)からのDCの予測が検討されている. しかし、従来の学習モデルには、過去の観測DCから次時点のDCの増減を察知できないために、予測結果が観測DCの後追いするという問題が存在する. そこで、本稿では動画ストリーミングの開始を早期に検出する手法についての研究を行う. 動画ストリーミングの開始によってトラフィックは急激に上昇するため、動画ストリーミングの開始を早期に検出することで、トラフィックの増加を早期に察知することができる. 提案手法は動画ストリーミングの開始時点の周波数利用の特徴を利用して設計され、無線信号レベルで動画ストリーミングの開始を検出する. 数値評価の結果、提案手法は動画ストリーミングの開始を早期に検出できることが明らかになった. さらに、実環境で取得したデータに対しても提案手法を適用し、動画ストリーミングのような高いトラフィックを検出できることを示す. 
(英) For a dynamic channel selection/allocation in a high-dense wireless local area network (WLAN), traffic information in each channel is useful. Specifically, accurately predicted traffic information in wireless networks is useful for the optimal channel selection/allocation. In the related works, deep learning/autoregressive moving average model is employed to predict duty cycle (DC) based on observed DC. However, the predicted DC is reactive since it is difficult to find a foretaste of increase/decrease of DC with the observed time series of DC. In this paper, we investigate a quick detection for starting video streaming since the starting video streaming would lead to a significant increase of the traffic. The detector is designed using the characteristics of channel utilization under starting video streaming. Numerical results show that the video streaming can be detected quickly by the proposed detector. In addition, experimental test shows that proposed detector can also detect video streaming in the real situation.
キーワード (和) 無線LAN / 周波数利用観測 / 動画ストリーミング / 信号検出 / / / /  
(英) Wireless LAN / Spectrum Measurement / Video Streaming / Signal Detection / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 238, SR2020-27, pp. 29-36, 2020年11月.
資料番号 SR2020-27 
発行日 2020-11-11 (SR) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  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 SR2020-27

研究会情報
研究会 SR  
開催期間 2020-11-18 - 2020-11-20 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) ソフトウェア無線、コグニティブ無線、周波数共用、一般 
テーマ(英) Software Radio, Cognitive Radio, Spectrum Sharing, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SR 
会議コード 2020-11-SR 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 周波数利用観測に基づく動画ストリーミング開始の早期検出手法についての研究 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Study on Quick Detection of Video Streaming based on Spectrum Measurement 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 無線LAN / Wireless LAN  
キーワード(2)(和/英) 周波数利用観測 / Spectrum Measurement  
キーワード(3)(和/英) 動画ストリーミング / Video Streaming  
キーワード(4)(和/英) 信号検出 / Signal Detection  
キーワード(5)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 蛯澤 皓斗 / Hiroto Ebisawa / エビサワ ヒロト
第1著者 所属(和/英) 東京農工大学 工学府 電気電子工学専攻 (略称: 東京農工大)
Department of Electrical and Electronic Engineering, 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 工学府 電気電子工学専攻 (略称: 東京農工大)
Department of Electrical and Electronic Engineering, Tokyo University of Agriculture and Technology (略称: TUAT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) ヤンネ レホトマキ / Janne Lehtomaki /
第3著者 所属(和/英) オウル大学 (略称: University of Oulu)
University of Oulu (略称: University of Oulu)
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講演者
発表日時 2020-11-18 13:55:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SR 
資料番号 IEICE-SR2020-27 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.238 
ページ範囲 pp.29-36 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-SR-2020-11-11 


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