| 講演名 | 2022-03-04 人体動作パラメータによるWBANチャネルモデリングのための同期測定システム 西塔 明(東工大), 青柳 貴洋(東工大), |
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| 抄録(和) | WBAN チャネルモデル開発には多くの実験やシミュレーションが必要となる. この低減のため, 本研究グループでは人体動作をパラメータ化したWBAN チャネルモデリング手法の概念について提案してきた. しかし, この手法に関連してシミュレーション計算のための人体姿勢モデル生成法について検討したが, 実験による人体動作とチャネルの測定は未だに行われていない. そこで, 本研究では, この人体動作のパラメータ化の実験に用いることを目的として, 特定の動作時の全身の人体動作情報と受信信号強度(RSSI: Received Signal Strength Indicator) をモーションキャプチャ(MOCAP) と無線機器(BLE) によって同期した状態で取得する人体動作-受信信号強度同期測定システムを開発した. MOCAP とBLE の同期をとるための動作と, 同期のためのデータ処理方法について検討し, 良好な同期測定が行えることを確認した. また, 測定システムの動作確認と人体動作パラメータによるチャネルモデリングの可能性の検証を行った. 測定した人体動作およびRSSI データを用いて, 過去の人体動作から将来時刻のRSSI をRNN(Recurrent neural network) とLSTM(Long short-term memory) の2 つの機械学習の手法で予測した. その結果, 過去の人体動作数値から将来のRSSI をある程度予測できることが分かった. これは今後将来のRSSI の変動を予測できればチャネル変動 のモデル化に繋がると考えられ, 上記の結果からチャネルモデリングの可能性を確認できた. |
| 抄録(英) | The development of WBAN channel models requires a lot of experiments and simulations. In order to reduce the number of experiments and simulations, this research group has proposed a concept of WBAN channel modeling method using human motion as a parameter. However, although we have studied the method of generating the human posture model for the simulation calculation related to this method, the measurement of human motion and channel by experiment has not been conducted yet. Therefore, we developed a human motion-receiver signal strength synchronization measurement system to acquire the human motion information and the received signal strength(RSSI) of the whole body during a specific motion, synchronized by motion capture(MOCAP) and wireless equipment(BLE), for the purpose of using it for the experiment of parameterization of human motion. The synchronization operation for synchronizing MOCAP and BLE and the data processing method for synchronization were studied, and it was confirmed that the synchronization measurement can be performed well. We also verified the operation of the measurement system and the possibility of channel modeling based on human motion parameters. Using the measured human motion and RSSI data, we predicted the RSSI of the future time based on the past human motion using two machine learning methods, RNN(Recurrent neural network) and LSTM(Long short-term memory). As a result, it was found that the RSSI in the future can be predicted to some extent from the past values of human body movements. If we can predict the future RSSI variation, it will lead to the modeling of channel variation, and the above results confirm the possibility of channel modeling. |
| キーワード(和) | WBAN / チャネルモデリング / 同期測定 / 時系列予測 |
| キーワード(英) | WBAN / channel modeling / synchronous measurement / time-series forecasting |
| 資料番号 | MICT2021-111 |
| 発行日 | 2022-02-25 (MICT) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MICT / EMCJ |
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| 開催期間 | 2022/3/4(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ヘルスケア・医療情報通信技術，生体，EMC，一般 |
| テーマ（英） | Healthcare and Medical Information Communication Technologies, EMC, etc |
| 委員長氏名（和） | 花田 英輔(佐賀大) / 西方 敦博(東工大) |
| 委員長氏名（英） | Eisuke Hanada(Saga Univ.) / Atsuhiro Nishikata(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 宏和(広島市大) / 安在 大祐(名工大) / 田島 公博(NTT-AT) |
| 副委員長氏名（英） | Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) / Kimihiro Tajima(NTT-AT) |
| 幹事氏名（和） | 小林 匠(横浜国大) / 石田 開(神奈川県立産業技術総研) / 林 優一(奈良先端大) / 高橋 昌義(日立) |
| 幹事氏名（英） | Takumi Kobayashi(Yokohama National Univ.) / Kai Ishida(KISTEC) / Yuichi Hayashi(NAIST) / Masayoshi Takahashi(Hitachi) |
| 幹事補佐氏名（和） | 伊藤 孝弘(広島市立大) / 高林 健人(岡山県立大) / 西川 拓也(国立循環器病研究センター) / 松島 清人(日立) / 志田 浩義(EMCテック) / 松嶋 徹(九工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takahiro Ito(Hiroshima City Univ) / Kento Takabayashi(Okayama Pref. Univ.) / Takuya Nishikawa(National Cerebral and Cardiovascular Center Hospital) / Kiyoto Matsushima(Hitachi) / Hiroyoshi Shida(EMC Tech.) / Toru Matsushima(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Healthcare and Medical Information Communication Technology / Technical Committee on Electromagnetic Compatibility |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 人体動作パラメータによるWBANチャネルモデリングのための同期測定システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A synchronized measurement system for WBAN channel modeling by human motion parameters |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | WBAN / WBAN |
| キーワード(2)（和/英） | チャネルモデリング / channel modeling |
| キーワード(3)（和/英） | 同期測定 / synchronous measurement |
| キーワード(4)（和/英） | 時系列予測 / time-series forecasting |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 西塔 明 / Akira Saito |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：Tokyo Tech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 青柳 貴洋 / Takahiro Aoyagi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：Tokyo Tech) |
| 発表年月日 | 2022-03-04 |
| 資料番号 | MICT2021-111 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | MICT-404 |
| ページ範囲 | pp.53-58(MICT), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-02-25 (MICT) |