| 講演名 | 2024-03-15 狭帯域IoT通信システム設計のための地理的条件を考慮した伝搬特性推定手法に関する検討 池亀 旅人(明大), 池田 直希(明大), 今井 元就(明大), 井家上 哲史(明大), 高井 峰生(阪大), 石原 進(静岡大), 加藤 新良太(スペースタイムエンジニアリング), 梶田 宗吾(スペースタイムエンジニアリング), |
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| 抄録(和) | 大規模災害発生等で既存通信インフラが利用できないとき，複数の災害対応組織が効率的に情報収集，共有，分析し，意思決定を行うためのデジタル自営無線網実現技術として，VHF-High帯を利用した多用途可変域型IoT通信システムDiversified-Range IoT(DR-IoT)が検討されている．このシステムでは，無線機の地理的配置とトポロジに応じて出力を適切に調整し干渉を抑制することを想定しており，そのためには使用するVHF-High帯の伝搬特性の推定・把握が必要である．本稿では，フィールド実験による実測データを基として，無線機の地理的配置を利用した置局設計のための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による伝搬特性の推定手法について議論する．山岳地形における伝搬特性の把握に有効な伝搬モデルITM(Longley-Rice)および空間情報をCNNの入力マップデータとして用いて学習を行うことで，複雑な地理的条件を考慮した伝搬特性推定を可能とする． |
| 抄録(英) | A versatile variable-range IoT communication system using the VHF-High band, Diversified-Range IoT (DR-IoT) is being considered as an enabling technology for digital self-managed radio networks to enable multiple disaster response organizations to efficiently collect, share, analyze information and make decisions when the existing communication infrastructure is not available due to a large-scale disaster. In DR-IoT system, it is assumed that interference can be suppressed if the output power is appropriately adjusted according to the geographic location and topology of the radios, which requires estimation and understanding of the path loss characteristics of the VHF-High band to be used. This paper discusses path loss characteristics estimation methods using a convolutional neural network (CNN) for designing stations using geographic placement of radios, based on outdoor measured data from field experiments. The propagation model ITM (Longley-Rice), which is considered effective for understanding path loss characteristics in mountainous terrain, and spatial information are used as input map data for the CNN to learn. The input map data enables the estimation of path loss characteristics considering complex geographical conditions. |
| キーワード(和) | DR-IoT / 災害対応 / ITM (Longley-Rice) / 深層学習 / Convolutional Neural Network (CNN) |
| キーワード(英) | DR-IoT / Disaster response / ITM (Longley-Rice) / Deep learning / Convolutional Neural Network (CNN) |
| 資料番号 | AP2023-212 |
| 発行日 | 2024-03-07 (AP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AP |
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| 開催期間 | 2024/3/14(から2日開催) |
| 開催地（和） | 福井大学 |
| 開催地（英） | UNIVERSITY OF FUKUI |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | Antennas and Propagation |
| 委員長氏名（和） | 榊原 久二男(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Kunio Sakakibara(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 袁 巧微(東北工大) |
| 副委員長氏名（英） | YUAN Qiaowei(Tohoku Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 紀平 一成(三菱電機) / 本間 尚樹(岩手大) |
| 幹事氏名（英） | Kazunari Kihira(Mitsubishi Electric) / Naoki Honma(Iwate Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 村上 友規(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Tomoki Murakami(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Antennas and Propagation |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 狭帯域IoT通信システム設計のための地理的条件を考慮した伝搬特性推定手法に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Path loss characteristics estimation methods considering geographical conditions for designing narrowband DR-IoT communication system |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | DR-IoT / DR-IoT |
| キーワード(2)（和/英） | 災害対応 / Disaster response |
| キーワード(3)（和/英） | ITM (Longley-Rice) / ITM (Longley-Rice) |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | Convolutional Neural Network (CNN) / Convolutional Neural Network (CNN) |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 池亀 旅人 / Takato Ikegame |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 池田 直希 / Naoki Ikeda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 今井 元就 / Motonari Imai |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 井家上 哲史 / Tetsushi Ikegami |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 明治大学(略称：明大) Meiji University(略称：Meiji Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 高井 峰生 / Mineo Takai |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 石原 進 / Susumu Ishihara |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 静岡大学(略称：静岡大) Shizuoka University(略称：Shizuoka Univ.) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 加藤 新良太 / Arata Kato |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 株式会社スペースタイムエンジニアリング(略称：スペースタイムエンジニアリング) Space-Time Engineering Japan, Inc(略称：STE) |
| 第 8 著者 氏名（和/英） | 梶田 宗吾 / Shugo Kajita |
| 第 8 著者 所属（和/英） | 株式会社スペースタイムエンジニアリング(略称：スペースタイムエンジニアリング) Space-Time Engineering Japan, Inc(略称：STE) |
| 発表年月日 | 2024-03-15 |
| 資料番号 | AP2023-212 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | AP-441 |
| ページ範囲 | pp.63-67(AP), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-03-07 (AP) |