| 講演名 | 2019-11-21 周波数共用のための機械学習を用いた電波利用状況予測に関する検討 細井 宏樹(拓殖大), 前山 利幸(拓殖大), 吉岡 達哉(ATR), 鈴木 信雄(近畿大), |
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| 抄録(和) | 近年，トラヒックが急増し，周波数資源の枯渇が懸念されている．有限である周波数資源の効率的な利用方式として，時間や場所毎に利用されていない周波数帯を，異なる無線システムが共用利用する周波数共用技術の研究が行われている．周波数共用では既存システムに影響を与えないことが必須となるため，電波利用状況の把握と共用利用する帯域の決定が求められる．本稿では，過去の電波利用状況の情報を元に共用利用を可能とする帯域を推定し，これらの機能をＭＥＣ(Mobile Edge Computing)に搭載することで，リアルタイム性に優れた周波数共用システムの提案を行う．また，提案システムの初期評価として，複数地点でのスペクトラムの測定データを教師データとした機械学習により電波利用状況を推定する．その結果を実測の利用状況のデータと比較し評価を行う． |
| 抄録(英) | Recently, traffic has been increasing rapidly, there is concern about the depletion of frequency resources. For this reason, Frequency sharing is studied. This is system that different radio communication systems shared use frequency bands that not used. For spectrum sharing, new radio communication systems should not affect to existing one. Therefore, grasp of radio wave and decision of frequency bands that shared use are necessary. We propose frequency sharing system that MEC (Mobile Edge Computing) estimates shared frequency bands from past usage of radio wave. We also estimate usage of radio wave by machine learning with spectral data at multi locations as training data as initial evaluation of proposed system. We evaluated the results by comparing with measurement data on usage of radio wave. |
| キーワード(和) | 周波数共用 / ニューラルネットワーク / 機械学習 / 電波利用状況推定 |
| キーワード(英) | Spectrum sharing / Neural network / Machine learning / Estimation usage of radio wave |
| 資料番号 | RCS2019-216 |
| 発行日 | 2019-11-13 (RCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AP / RCS |
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| 開催期間 | 2019/11/20(から3日開催) |
| 開催地（和） | 佐賀大学 |
| 開催地（英） | Saga Univ. |
| テーマ（和） | アダプティブアンテナ，等化，干渉キャンセラ，MIMO，無線通信，一般 |
| テーマ（英） | Adaptive Antenna, Equalization, Interference Canceler, MIMO, Wireless Communications, etc. |
| 委員長氏名（和） | 陳 強(東北大) / 大槻 知明(慶大) |
| 委員長氏名（英） | Qiang Chen(Tohoku Univ.) / Tomoaki Otsuki(Keio Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 黒川 悟(産総研) / 須山 聡(NTTドコモ) / 前原 文明(早大) / 西村 寿彦(北大) |
| 副委員長氏名（英） | Satoru Kurokawa(AIST) / Satoshi Suyama(NTT DoCoMo) / Fumiaki Maehara(Waseda Univ.) / Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 深沢 徹(三菱電機) / 有馬 卓司(東京農工大) / 石原 浩一(NTT) / 牟田 修(九大) |
| 幹事氏名（英） | Toru Fukasawa(Mitsubishi Electric) / Takuji Arima(Tokyo Univ. of Agric. & Tech.) / Koichi Ishihara(NTT) / Osamu Muta(Kyushu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 飴谷 充隆(産総研) / 村岡 一志(NEC) / 衣斐 信介(同志社大) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 酒井 学(三菱電機) |
| 幹事補佐氏名（英） | Michitaka Ameya(AIST) / Kazushi Muraoka(NEC) / Shinsuke Ibi(Doshisha Univ.) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm.) / Osamu Nakamura(Sharp) / Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Antennas and Propagation / Technical Committee on Radio Communication Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 周波数共用のための機械学習を用いた電波利用状況予測に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study of Frequency Usage Prediction Using Machine Leaning for Spectrum Sharing |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 周波数共用 / Spectrum sharing |
| キーワード(2)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | 電波利用状況推定 / Estimation usage of radio wave |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 細井 宏樹 / Hiroki Hosoi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 拓殖大学(略称：拓殖大) Takushoku University(略称：Takushoku Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 前山 利幸 / Toshiyuki Maeyama |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 拓殖大学(略称：拓殖大) Takushoku University(略称：Takushoku Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 吉岡 達哉 / Tatsuya Yoshioka |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 株式会社 国際電気通信基礎技術研究所(略称：ATR) Advanced Telecommunications Research Institute International(略称：ATR) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 鈴木 信雄 / Nobuo Suzuki |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 近畿大学(略称：近畿大) Kindai University(略称：Kindai Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-11-21 |
| 資料番号 | RCS2019-216 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | RCS-296 |
| ページ範囲 | pp.79-84(RCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-11-13 (RCS) |