| 講演名 | 2024-01-19 ユーザが3次元空間に分布する環境でのGF-NOMAにおける電力レベル選択確率の最適化 上田 悠太(阪大), 平井 健士(阪大), 小田 怜(阪大), 若宮 直紀(阪大), |
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| 抄録(和) | 本稿では，massive machine-type communications (mMTC) において，ユーザが3次元空間に分布する環境での grant-free non-orthogonal multiple access (GF-NOMA) のスループットを解析し，最大化する．ユーザが3次元空間に分布する環境でのGF-NOMAでは，高度に依存するLoS/NLoSがスループットに及ぼす影響が大きい．そこで，まず，確率幾何を用いて，高度に依存するLoS/NLoSの特性を反映させたper-level offered loadを求め，これをスループットの解析モデルに組み込んだ．その後，この解析モデルを用いて電力レベル選択確率を最適化した．評価の結果，提案した解析モデルを用いて最適化した電力レベル選択確率を用いると，一様な電力レベル選択確率を用いた場合と比べてユーザが3次元空間に分布するGF-NOMAのスループットが最大で約20%向上することが明らかになった． |
| 抄録(英) | This paper maximizes the throughput of the grant-free non-orthogonal multiple access (GF-NOMA) for users distributed in 3D space. The key idea to maximize the throughput is to reflect the impact of LoS/NLoS depending on user's heights into an analytical model for the throughput using stochastic geometry. Our results highlighted that the GF-NOMA with optimized the power level selection probability using proposed analytical model achieved 20% higher peak throughput than the existing one. |
| キーワード(和) | mMTC / GF-NOMA / LoS / 電力制限 |
| キーワード(英) | mMTC / GF-NOMA / LoS / power constraint |
| 資料番号 | SeMI2023-66 |
| 発行日 | 2024-01-11 (SeMI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI |
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| 開催期間 | 2024/1/18(から2日開催) |
| 開催地（和） | 楽気ハウス 甲斐路 |
| 開催地（英） | Raki House Kaiji |
| テーマ（和） | センシング，モビリティ，モバイル・ユビキタスコンピューティング，センサ・アドホック・モバイルネットワーク，アプリケーション，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 門田 和也(日立) |
| 委員長氏名（英） | Kazuya Monden(Hitachi) |
| 副委員長氏名（和） | 大和田 泰伯(NICT) / 猿渡 俊介(阪大) |
| 副委員長氏名（英） | Yasunori Owada(NICT) / Shunsuke Saruwatari(Osaka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 中山 悠(東京農工大) / 田谷 昭仁(東大) |
| 幹事氏名（英） | Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.) / Akihito Taya(Univ. of Tokyo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 松田 裕貴(奈良先端大) / 鈴木 拓(日立) / 平井 健士(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuki Matsuda(NAIST) / Taku Suzuki(Hitachi) / Takeshi Hirai(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ユーザが3次元空間に分布する環境でのGF-NOMAにおける電力レベル選択確率の最適化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Optimizing Power Level Selection Probability in GF-NOMA for Users Distributed in 3D Space |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | mMTC / mMTC |
| キーワード(2)（和/英） | GF-NOMA / GF-NOMA |
| キーワード(3)（和/英） | LoS / LoS |
| キーワード(4)（和/英） | 電力制限 / power constraint |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 上田 悠太 / Yuta Ueda |
| 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） | 平井 健士 / Takeshi Hirai |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 小田 怜 / Rei Oda |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 若宮 直紀 / Naoki Wakamiya |
| 第 4 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 | 2024-01-19 |
| 資料番号 | SeMI2023-66 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | SeMI-345 |
| ページ範囲 | pp.88-93(SeMI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-11 (SeMI) |