| 講演名 | 2019-06-06 サホ?ートヘ?クタ回帰を用いたLoRaの屋内て?の受信強度の予測手法 平田 真唯(東大), 落合 秀也(東大), 江崎 浩(東大), |
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| 抄録(和) | 現在，センサネットワークの多くは有線やWi-Fiを用いているが，システムの設置・運用コストの問題が導入の大きな障壁となっている．本研究では，無線で通信距離が長く，定期的なパスワード変更等も必要ないLPWAの一つであるLoRaに着目することとした．障害物の多い屋内でのLoRaの通信が可能である条件を調査し，受信強度を受信機と送信機の設置される環境から予測する手法を提案している．東京大学工学部2号館の建物内において，受信機と送信機を様々な状況で設置した際の受信強度を測定し，その時の環境をパラメータとし，学習用データセットを生成する．この実験で得たデータの8割を訓練データ，2割をテストデータとして，サポートベクタ回帰を用いた予測受信強度の評価を行った．圏外のデータがない実験1では，線形カーネルを使用した時が最も精度が高くなり，この場合は10dBm以内の誤差で予測が可能であった．圏外のデータが多い実験2では，RBFカーネルを使用した時が最も精度が高くなり，この場合は20dBm以内の誤差で予測が可能であった． |
| 抄録(英) | In this study, we focused on LoRa which is one of the LPWA.We proposed the method to estimate the RSSI from the environment where receiver and transmitter were installed in the indoor. In the second building of the Faculty of Engineering, the University of Tokyo, the RSSI was measured, and the environment at that time was made to be a parameter, and a data set was generated.Using 80% of the data obtained in this experiment as training data and 20% as test data, RSSI was evaluated using SVR. In experiment 1, the prediction was possible with an error within 10 dBm with a linear kernel. In experiment 2, the prediction was possible with the error within 20 dBm with RBF kernel. |
| キーワード(和) | LoRa / 無線 / センサネットワーク / サポートベクタ回帰 |
| キーワード(英) | LoRa / wireless / sensor network / Support Vector Regression |
| 資料番号 | IA2019-1,ICSS2019-1 |
| 発行日 | 2019-05-30 (IA, ICSS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA / ICSS |
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| 開催期間 | 2019/6/6(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東北大学 電気通信研究所 本館6階大会議室 |
| 開催地（英） | Research Institute for Electrical Communication, Tohoku University |
| テーマ（和） | インターネットセキュリティ、一般 |
| テーマ（英） | Internet Security, etc. |
| 委員長氏名（和） | 大崎 博之(関西学院大) / 高倉 弘喜(NII) |
| 委員長氏名（英） | Hiroyuki Osaki(Kwansei Gakuin Univ.) / Hiroki Takakura(NII) |
| 副委員長氏名（和） | 新 麗(IIJ) / 近堂 徹(広島大) / 山本 寛(立命館大) / 吉岡 克成(横浜国大) / 神谷 和憲(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Rei Atarashi(IIJ) / Toru Kondo(Hiroshima Univ.) / Hiroshi Yamamoto(Ritsumeikan Univ.) / Katsunari Yoshioka(Yokohama National Univ.) / Kazunori Kamiya(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 作元 雄輔(関西学院大) / 屏 雄一郎(KDDI総合研究所) / 渡辺 俊貴(NEC) / 笠間 貴弘(NICT) / 山田 明(KDDI labs.) |
| 幹事氏名（英） | Yusuke Sakumoto(Kwansei Gakuin Univ.) / Yuichiro Hei(KDDI Research) / Toshiki Watanabe(NEC) / Takahiro Kasama(NICT) / Akira Yamada(KDDI labs.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大平 健司(徳島大) / 野林 大起(九工大) / 坂野 遼平(東工大) / 木藤 圭亮(三菱電機) / 山内 利宏(岡山大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kenji Ohira(Tokushima Univ.) / Daiki Nobayashi(Kyushu Inst. of Tech.) / Ryohei Banno(Tokyo Inst. of Tech.) / Keisuke Kito(Mitsubishi Electric) / Toshihiro Yamauchi(Okayama Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Internet Architecture / Technical Committee on Information and Communication System Security |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | サホ?ートヘ?クタ回帰を用いたLoRaの屋内て?の受信強度の予測手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | RSSI Prediction of LoRa in Indoor Environment with Support Vector Regression |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | LoRa / LoRa |
| キーワード(2)（和/英） | 無線 / wireless |
| キーワード(3)（和/英） | センサネットワーク / sensor network |
| キーワード(4)（和/英） | サポートベクタ回帰 / Support Vector Regression |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 平田 真唯 / Mai Hirata |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 落合 秀也 / Hideya Ochiai |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 江崎 浩 / Hiroshi Esaki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) The University of Tokyo(略称：UTokyo) |
| 発表年月日 | 2019-06-06 |
| 資料番号 | IA2019-1,ICSS2019-1 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | IA-69,ICSS-70 |
| ページ範囲 | pp.1-6(IA), pp.1-6(ICSS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-05-30 (IA, ICSS) |