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| 講演名 | 2022-07-14 14:30 静的遮蔽空間における通信品質改善のためのIRS配置手法 ○藤井和貴・須藤克弥（電通大）  SR2022-31 |
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| 抄録 | （和） | 直進性の強い電波を用いるBeyond 5Gでは，基地局周囲のユーザであったとしても遮蔽により通信不能になる場合がある． この問題に対処するため，Intelligent Reflecting Surface（IRS）が提案されている． IRSは，基地局がビームフォーミングした電波を反射することで，受信信号強度を向上させることができる． これまで，ビームフォーミングと反射の最適化については研究されてきたが，IRSの配置方法については十分に研究されていない． そこで本論文では，IRSの効果推定モデルを用いて簡易にIRSの性能を評価し，IRSの配置を決定する方法を提案する． 本論文では，評価関数，ニューラルネットワーク，畳み込みニューラルネットワークの3つの効果推定モデルを提案する． また，これらによる推定結果に基づいてk平均法でクラスタリングすることで，IRSが通信を改善する地点の重複を避けながらIRSの位置を決定する． Wireless InSiteを用いた計算機シミュレーションにより，効果推定モデルの特性を明らかにする． |
| （英） | Due to the linearity of radio waves used in Beyond 5G systems, users may suffer from outages even near a base station. To cope with the issue, an intelligent reflecting surface (IRS) has been proposed. IRS can improve the received signal strength by reflecting beamforming emitted from a base station. Although the conventional works have studied joint optimization of beamforming and reflecting, the challenge of IRS deployment has not been studied yet. This paper, therefore, proposes methods to evaluate IRS performance with low complexity and to decide the location of IRS with IRS effect estimation models. We propose three effect estimation models, i.e., mathematical function, neural network, and convolutional neural network. Based on these effect estimation models, we decide on IRS location with k-means clustering that avoids overlap of IRS candidates. Through computer simulations with Wireless InSite, we show the characteristics of effect estimation models. | |
| キーワード | （和） | IRS / インテリジェントサーフェ / 配置決定 / ニューラルネットワーク / 畳み込みニューラルネットワーク / / / |
| （英） | IRS(Intelligent Reflecting Surface) / Intelligent Surface / placement decision / Neural Network / Convolutional Neural Network / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 107, SR2022-31, pp. 54-60, 2022年7月. | |
| 資料番号 | SR2022-31 | |
| 発行日 | 2022-07-06 (SR) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | SR2022-31 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS SR RCS SeMI RCC |
| 開催期間 | 2022-07-13 - 2022-07-15 |
| 開催地（和） | 金沢歌劇座 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | The Kanazawa Theatre + Online |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，M2M(Machine-to-Machine)，D2D(Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | Distributed Wireless Network, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2022-07-NS-SR-RCS-SeMI-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 静的遮蔽空間における通信品質改善のためのIRS配置手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | IRS placement method for improving radio environment spaces shielded by structures |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | IRS / IRS(Intelligent Reflecting Surface) |
| キーワード(2)（和/英） | インテリジェントサーフェ / Intelligent Surface |
| キーワード(3)（和/英） | 配置決定 / placement decision |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(5)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| 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） | 藤井 和貴 / Kazuki Fujii / フジイ カズキ |
| 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） | 須藤 克弥 / Katsuya Suto / ストウ カツヤ |
| 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） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-07-14 14:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2022-31 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.107 |
| ページ範囲 | pp.54-60 |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2022-07-06 (SR) |
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