| 講演名 | 2019-01-25 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(東京農工大), 梅林 健太(東京農工大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Dynamic Spectrum Access / Spectrum usage ratio / Mixture distribution / Nonparametric Bayes |
| 資料番号 | SR2018-119 |
| 発行日 | 2019-01-17 (SR) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
|---|---|
| 開催期間 | 2019/1/24(から2日開催) |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 梅林 健太(東京農工大) |
| 委員長氏名（英） | Kenta Umebayashi(Tokyo Univ. of Agric. and Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 有吉 正行(NEC) / 亀田 卓(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Masayuki Ariyoshi(NEC) / Suguru Kameda(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 石津 健太郎(NICT) / 矢野 一人(ATR) / 石橋 功至(電通大) |
| 幹事氏名（英） | Kentaro Ishidu(NICT) / Kazuto Yano(ATR) / Koji Ishibashi(Univ. of Electro-Comm.) |
| 幹事補佐氏名（和） | Gia Khanh Tran(東工大) / 成枝 秀介(三重大) / 大島 浩嗣(構造計画研) / 太田 真衣(福岡大) / 大山 哲平(富士通研) |
| 幹事補佐氏名（英） | Gia Khanh Tran(Tokyo Inst. of Tech.) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) / Koji Ohshima(Kozo Keikaku Engineering) / Mai Ohta(Fukuoka Univ.) / Teppei Oyama(Fujitsu Lab.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Radio |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山田 健斗 / Kento Yamada |
| 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） | 梅林 健太 / Kenta Umebayashi |
| 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) |
| 発表年月日 | 2019-01-25 |
| 資料番号 | SR2018-119 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | SR-421 |
| ページ範囲 | pp.141-147(SR), |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2019-01-17 (SR) |