| 講演名 | 2022-07-14 静的遮蔽空間における通信品質改善のためのIRS配置手法 藤井 和貴(電通大), 須藤 克弥(電通大), |
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| 抄録(和) | 直進性の強い電波を用いるBeyond 5Gでは，基地局周囲のユーザであったとしても遮蔽により通信不能になる場合がある． この問題に対処するため，Intelligent Reflecting Surface（IRS）が提案されている． IRSは，基地局がビームフォーミングした電波を反射することで，受信信号強度を向上させることができる． これまで，ビームフォーミングと反射の最適化については研究されてきたが，IRSの配置方法については十分に研究されていない． そこで本論文では，IRSの効果推定モデルを用いて簡易にIRSの性能を評価し，IRSの配置を決定する方法を提案する． 本論文では，評価関数，ニューラルネットワーク，畳み込みニューラルネットワークの3つの効果推定モデルを提案する． また，これらによる推定結果に基づいてk平均法でクラスタリングすることで，IRSが通信を改善する地点の重複を避けながらIRSの位置を決定する． Wireless InSiteを用いた計算機シミュレーションにより，効果推定モデルの特性を明らかにする． |
| 抄録(英) | Due to the linearity of radio waves used in Beyond 5G systems, users may suffer from outages even near a base station. To cope with the issue, an intelligent reflecting surface (IRS) has been proposed. IRS can improve the received signal strength by reflecting beamforming emitted from a base station. Although the conventional works have studied joint optimization of beamforming and reflecting, the challenge of IRS deployment has not been studied yet. This paper, therefore, proposes methods to evaluate IRS performance with low complexity and to decide the location of IRS with IRS effect estimation models. We propose three effect estimation models, i.e., mathematical function, neural network, and convolutional neural network. Based on these effect estimation models, we decide on IRS location with k-means clustering that avoids overlap of IRS candidates. Through computer simulations with Wireless InSite, we show the characteristics of effect estimation models. |
| キーワード(和) | IRS / インテリジェントサーフェ / 配置決定 / ニューラルネットワーク / 畳み込みニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | IRS(Intelligent Reflecting Surface) / Intelligent Surface / placement decision / Neural Network / Convolutional Neural Network |
| 資料番号 | SR2022-31 |
| 発行日 | 2022-07-06 (SR) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS / SR / RCS / SeMI / RCC |
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| 開催期間 | 2022/7/13(から3日開催) |
| 開催地（和） | 金沢歌劇座 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | The Kanazawa Theatre + Online |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，M2M(Machine-to-Machine)，D2D(Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | Distributed Wireless Network, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 委員長氏名（和） | 大石 哲矢(NTT) / 亀田 卓(広島大) / 樋口 健一(東京理科大) / 山本 高至(京大) / 東 俊一(名大) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuya Oishi(NTT) / Suguru Kameda(Hiroshima Univ.) / Kenichi Higuchi(Tokyo Univ. of Science) / Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) / Shunichi Azuma(Nagoya Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 三好 匠(芝浦工大) / 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) / 矢野 一人(ATR) / 旦代 智哉(東芝) / 児島 史秀(NICT) / 牟田 修(九大) / 門田 和也(日立) / 大和田 泰伯(NICT) / 猿渡 俊介(阪大) / 小林 孝一(北大) / 石井 光治(香川大) |
| 副委員長氏名（英） | Takumi Miyoshi(Shibaura Insti of Tech.) / Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) / Kazuto Yano(ATR) / Tomoya Tandai(Toshiba) / Fumihide Kojima(NICT) / Osamu Muta(Kyushu Univ.) / Kazuya Monden(Hitachi) / Yasunori Owada(NICT) / Shunsuke Saruwatari(Osaka Univ.) / Shunichi Azuma(Hokkaido Univ.) / Koji Ishii(Kagawa Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 池邉 隆(NTT) / 山口 実靖(工学院大) / 成枝 秀介(三重大) / 稲森 真美子(東海大) / 李 斗煥(NTT) / 山本 哲矢(パナソニック) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 中山 悠(東京農工大) / 内山 彰(阪大) / 加川 敏規(電中研) / 岡野 訓尚(立命館大) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Ikebe(NTT) / Saneyasu Yamaguchi(Kogakuin Univ.) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) / Mamiko Inamori(Tokai Univ.) / Doohwan Lee(NTT) / Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm) / Osamu Nakamura(Sharp) / Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.) / Toshinori Kagawa(CRIEPI) / Kunihisa Okano(Ritsumeikan Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 三原 孝太郎(NTT) / 大辻 太一(NEC) / 王 瀟岩(茨城大) / 田中 明美(MathWorks) / 須藤 克弥(電通大) / 酒井 学(三菱電機) / 岩渕 匡史(NTT) / 奥山 達樹(NTTドコモ) / 菅野 一生(KDDI総合研究所) / 張 裕淵(東工大) / 松田 裕貴(奈良先端大) / 田谷 昭仁(青学大) / 平井 健士(阪大) / 単 麟(NICT) / 足立 亮介(山口大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kotaro Mihara(NTT) / Taichi Ohtsuji(NEC) / WANG Xiaoyan(Ibaraki Univ.) / Akemi Tanaka(MathWorks) / Katsuya Suto(Univ. of Electro-Comm) / Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Masashi Iwabuchi(NTT) / Tatsuki Okuyama(NTT DOCOMO) / Issei Kanno(KDDI Research) / Yuyuan Chang(Tokyo Inst. of Tech) / Yuki Matsuda(NAIST) / Akihito Taya(Aoyama Gakuin Univ.) / Takeshi Hirai(Osaka Univ.) / SHAN LIN(NICT) / Ryosuke Adachi(Yamaguchi Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Network Systems / Technical Committee on Smart Radio / Technical Committee on Radio Communication Systems / Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence / Technical Committee on Reliable Communication and Control |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 静的遮蔽空間における通信品質改善のためのIRS配置手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | IRS placement method for improving radio environment spaces shielded by structures |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | IRS / IRS(Intelligent Reflecting Surface) |
| キーワード(2)（和/英） | インテリジェントサーフェ / Intelligent Surface |
| キーワード(3)（和/英） | 配置決定 / placement decision |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(5)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 藤井 和貴 / Kazuki Fujii |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 須藤 克弥 / Katsuya Suto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC) |
| 発表年月日 | 2022-07-14 |
| 資料番号 | SR2022-31 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | SR-107 |
| ページ範囲 | pp.54-60(SR), |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2022-07-06 (SR) |