| 講演名 | 2022-03-02 強化学習に基づくチャネルマスクを用いたBLEアドバタイジングの低消費電力化 北川 諒真(東京理科大), 磯谷 亮介(セイコー), 安田 裕之(東大), 吉田 宜史(セイコー), 金 成主(東京理科大), 長谷川 幹雄(東京理科大), |
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| 抄録(和) | Bluetooth Low Energy (BLE)は低消費電力を特徴とした近距離無線通信であり，主にビーコンとして利用され様々なアプリケーションに応用されている．自身の存在を示すためBLEデバイスが定期的にパケットをブロードキャストするアドバタイズは3つのチャネルを用いて行われるが，従来研究によりそのインターバルを調整することや使用チャネルを効率よく減らすこと(チャネルマスク)によってさらなる低消費電力化の可能性が示されている．本稿では，強化学習を用いることで効率的に使用チャネルのマスキングとインターバルを決定する手法を提案し，様々な環境を想定したBLEアドバタイジングのシミュレーションにより消費電力の観点から評価を行う．得られた結果により，提案手法が信頼性を大きく損なうことなく低消費電力化を達成できることを示した． |
| 抄録(英) | Bluetooth Low Energy (BLE) is a short-range wireless communication characterized by low power consumption and has been applied to a variety of applications, mainly as a beacon. The BLE device periodically broadcasts packets to indicate its presence and sends such advertising packets via three advertising channels. However, previous studies have shown the possibility of further reducing power consumption by efficiently reducing the number of advertising channels (channel mask) and adjusting the interval between advertising packets. In this paper, we evaluate our proposed reinforcement learning method for efficient selection of the channel mask and advertising interval from the viewpoint of power consumption by simulations of BLE advertisement in various environments. The results show that the proposed method can achieve low power consumption without a significant loss of reliability. |
| キーワード(和) | 機械学習 / 強化学習 / Bluetooth Low Energy / IoT / BLEアドバタイズ |
| キーワード(英) | Machine Learning / Reinforcement Learning / Bluetooth Low Energy / IoT / BLE Advertise |
| 資料番号 | SRW2021-65 |
| 発行日 | 2022-02-23 (SRW) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS / SR / SRW |
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| 開催期間 | 2022/3/2(から3日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 委員長氏名（和） | 岡本 英二(名工大) / 亀田 卓(広島大) / 野田 華子(アンリツ) |
| 委員長氏名（英） | Eiji Okamoto(Nagoya Inst. of Tech.) / Suguru Kameda(Hiroshima Univ.) / Hanako Noda(Anritsu) |
| 副委員長氏名（和） | 西村 寿彦(北大) / 旦代 智哉(東芝) / 児島 史秀(NICT) / 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) / 矢野 一人(ATR) / 水谷 圭一(京大) / 斎藤 健太郎(東京電機大) / 沢田 浩和(NICT) |
| 副委員長氏名（英） | Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Tomoya Tandai(Toshiba) / Fumihide Kojima(NICT) / Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) / Kazuto Yano(ATR) / Keiichi Mizutani(Kyoto Univ.) / Kentaro Saito(Tokyo Denki Univ.) / Hirokazu Sawada(NICT) |
| 幹事氏名（和） | 村岡 一志(NEC) / 山本 哲矢(パナソニック) / 成枝 秀介(三重大) / 稲森 真美子(東海大) / 李 斗煥(NTT) / 村上 友規(NTT) / 佐々木 重信(新潟大) |
| 幹事氏名（英） | Kazushi Muraoka(NEC) / Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) / Mamiko Inamori(Tokai Univ.) / Doohwan Lee(NTT) / Tomoki Murakami(NTT) / Shigenobu Sasaki(NIigata Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 酒井 学(三菱電機) / 岩渕 匡史(NTT) / 奥山 達樹(NTTドコモ) / 太田 真衣(福岡大) / 大辻 太一(NEC) / 王 瀟岩(茨城大) / 田中 明美(MathWorks) / 野田 聡人(南山大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm.) / Osamu Nakamura(Sharp) / Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Masashi Iwabuchi(NTT) / Tatsuki Okuyama(NTT DOCOMO) / Mai Ohta(Fukuoka Univ.) / Taichi Ohtsuji(NEC) / WANG Xiaoyan(Ibaraki Univ.) / Akemi Tanaka(MathWorks) / Akihito Noda(Nanzan Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Radio Communication Systems / Technical Committee on Smart Radio / Technical Committee on Short Range Wireless Communications |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 強化学習に基づくチャネルマスクを用いたBLEアドバタイジングの低消費電力化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Reducing Power Consumption of BLE Advertising Based on Reinforcement Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 強化学習 / Reinforcement Learning |
| キーワード(3)（和/英） | Bluetooth Low Energy / Bluetooth Low Energy |
| キーワード(4)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(5)（和/英） | BLEアドバタイズ / BLE Advertise |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 北川 諒真 / Ryoma Kitagawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：Tokyo Univ. of Science) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 磯谷 亮介 / Ryosuke Isogai |
| 第 2 著者 所属（和/英） | セイコーホールディングス(略称：セイコー) Seico Holdings(略称：Seico) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 安田 裕之 / Hiroyuki Yasuda |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京大学(略称：東大) Tokyo University(略称：Tokyo Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 吉田 宜史 / Yoshifumi Yoshida |
| 第 4 著者 所属（和/英） | セイコーホールディングス(略称：セイコー) Seico Holdings(略称：Seico) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 金 成主 / Song-Ju Kim |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：Tokyo Univ. of Science) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 長谷川 幹雄 / Mikio Hasegawa |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo University of Science(略称：Tokyo Univ. of Science) |
| 発表年月日 | 2022-03-02 |
| 資料番号 | SRW2021-65 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | SRW-393 |
| ページ範囲 | pp.1-6(SRW), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-23 (SRW) |