| 講演名 | 2020-01-17 環境変動を柔軟に認知する脳の情報処理機構を用いたLoRaWANにおける無線チャネル割当制御 小南 大智(阪大), 長谷川 洋平(NEC), 野上 耕介(NEC), 下西 英之(NEC), 村田 正幸(阪大), |
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| 抄録(和) | Internet of Things (IoT) という単語が社会に広く知られつつあり、その要素技術の一つとしてLPWA 技術が大きな注目を集めている。LoRa はLPWA 通信技術の一つであり、自営ネットワークの構築が可能であることから、今後、LoRa を用いたサービスが全体の管理者なく同一エリアに乱立することが予想される。その結果、設計時には意図していない通信干渉によるLoRa の通信性能の低下が危惧される。本研究では、人の脳における情報処理をモデル化したベイジアンアトラクターモデルを応用することで、ベイズ更新による逐次推定によりネットワークの状態を推定し、推定結果に基づき無線チャネルを割り当てる手法を提案する。シミュレーション評価により、提案手法が自律的に特定の無線チャネルの混雑を避けるように無線チャネルの割当を行うことを示した。 |
| 抄録(英) | Internet of Things (IoT) become a common term used in society. LPWA technology is attracting attention as one of its elemental technologies. LoRa is one of LPWA communication technologies using unlicensed bands. Since it is possible to build a self-managed network with LoRa, many services using LoRa will be scattered in the same area without the entire administrator. As a result, communication performance of LoRa may be degraded due to unintended radio interferences. In this research, we propose a method for estimating the network state by successive estimation using Bayesian update and a wireless channel assignment method based on the estimation results. Through computer simulation, we show the network performance improvement with out proposal. |
| キーワード(和) | ベイジアンアトラクターモデル / LPWA / LoRa / ベイズ推定 |
| キーワード(英) | Bayesian attractor model / LPWA / LoRa / Bayes inference |
| 資料番号 | CQ2019-122 |
| 発行日 | 2020-01-09 (CQ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ |
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| 開催期間 | 2020/1/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | NHK放送技術研究所 |
| 開催地（英） | NHK Science & Technology Research Laboratories |
| テーマ（和） | AR/VR、放送サービス、映像/音声サービスの品質、高臨場感、ユーザ行動/心理、ユーザ体験、メディア品質、ネットワークの品質・ＱｏＳ制御、災害時のネットワークとコミュニケーション、機械学習、一般 |
| テーマ（英） | AR/VR, Broadcasting Service, Video/Voice Services Quality, High Realistic, User Behavior/Psychology, User Experience, Media Quality, Network Quality and QoS Control, Networks and Communications at Disaster, User Behavior, Machine Learning, etc. |
| 委員長氏名（和） | 下西 英之(NEC) |
| 委員長氏名（英） | Hideyuki Shimonishi(NEC) |
| 副委員長氏名（和） | 岡本 淳(NTT) / 平栗 健史(日本工大) |
| 副委員長氏名（英） | Jun Okamoto(NTT) / Takefumi Hiraguri(Nippon Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 大田 健紘(日本工大) / 木村 共孝(同志社大) / 山中 広明(NICT) |
| 幹事氏名（英） | Kenko Ota(Nippon Inst. of Tech.) / Tomotaka Kimura(Doshisha Univ.) / Hiroaki Yamanaka(NICT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 佐々木 力(KDDI総合研究所) / 西川 由明(NEC) / 木村 拓人(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Chikara Sasaki(KDDI Research) / Yoshiaki Nishikawa(NEC) / Takuto Kimura(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Communication Quality |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 環境変動を柔軟に認知する脳の情報処理機構を用いたLoRaWANにおける無線チャネル割当制御 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Bayesian channel selection method for LoRaWAN under unpredictable wireless channel fluctuations |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベイジアンアトラクターモデル / Bayesian attractor model |
| キーワード(2)（和/英） | LPWA / LPWA |
| キーワード(3)（和/英） | LoRa / LoRa |
| キーワード(4)（和/英） | ベイズ推定 / Bayes inference |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小南 大智 / Daichi Kominami |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 長谷川 洋平 / Yohei Hasegawa |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社(略称：NEC) NEC Corporation(略称：NEC) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 野上 耕介 / Kosuke Nogami |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社(略称：NEC) NEC Corporation(略称：NEC) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 下西 英之 / Hideyuki Shimonishi |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社(略称：NEC) NEC Corporation(略称：NEC) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 村田 正幸 / Masayuki Murata |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-01-17 |
| 資料番号 | CQ2019-122 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | CQ-367 |
| ページ範囲 | pp.83-88(CQ), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-01-09 (CQ) |