| 講演名 | 2017-01-19 複数プライマリ送信機環境下でのHMMによる電波環境マップ構築法 市川 浩次(電通大), 藤井 威生(電通大), |
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| 抄録(和) | コグニティブ無線を用いた周波数共用について，複数のプライマリユーザ（PU: Primary User）が存在する環境での電波環境マップ（REM: Radio Environment Map）の構築手法について検討する．REM はPU に関する無線統計情報を保持するツールであり，セカンダリユーザ（SU: Secondary User）はこれを利用することで高効率な周波数共用が可能となる．複数のPU が存在するとき，PU ごとに正確なREM を構築するためには各PU の通信状態の識別が重要な要素となる．しかし，個々の観測端末内で複数のPU の通信状態を識別することは困難である．そこで，複数のユーザ端末を用いてクラウドソーシングにより観測データを収集し，REM サーバにおいて集中的に処理することで，通信状態を識別する手法を検討する．PU の通信状態の識別には時系列ベースの機械学習手法の一つである隠れマルコフモデルを用いることで，観測データから複数のPU の信号の識別を行ない，PU ごとに高精度なREM を構築する手法を提案する．計算機シミュレーションによって既存のクラスタリング手法に対する提案手法の優位性を示す． |
| 抄録(英) | In this paper, we discuss a method to construct a radio environment map (REM) in an environmentwith multiple primary users (PUs). The REM provides statistical information about the PU signal at each location. It enables the secondary user to access the licensed band dynamically. We derive the measurement architecturebased on the “ crowd-sourcing ” scheme to gather large-scale measurement data with inexpensive sensor nodes. The PU detection or identification scheme is key part of the REM construction then there are multiple PUs in theenvironment. However, it is difficult to identify multiple PUs in an individual user terminal. Therefore, the PUdetection or identification problem is solved at the REM servers using the Hidden Markov Model (HMM), whichis a time-seriesbased machine learning technique. The proposed HMM method classifies the measurement datadepending on the combined state of each transmitter, which can be either active or idle. The results show that theproposed method exhibits better performance than the existing unsupervised clustering method. |
| キーワード(和) | コグニティブ無線 / 周波数共用 / 電波環境マップ |
| キーワード(英) | Cognitive Radio / Spectrum Sharing / Radio Environment Map |
| 資料番号 | SR2016-83 |
| 発行日 | 2017-01-12 (SR) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
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| 開催期間 | 2017/1/19(から2日開催) |
| 開催地（和） | ひめぎんホール |
| 開催地（英） | Himegin Hall |
| テーマ（和） | コグニティブ無線ネットワーク、異種無線融合型ネットワーク、クロスレイヤ無線技術、SDN、一般 |
| テーマ（英） | Cognitive wireless network, Cross layer wireless technology, SDN, etc. |
| 委員長氏名（和） | 藤井 威生(電通大) |
| 委員長氏名（英） | Takeo Fujii(Univ. of Electro-Comm.) |
| 副委員長氏名（和） | 梅林 健太(東京農工大) / 有吉 正行(NEC) / 亀田 卓(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Kenta Umebayashi(Tokyo Univ. of Agric. and Tech.) / Masayuki Ariyoshi(NEC) / Suguru Kameda(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) |
| 幹事氏名（英） | Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 矢野 一人(ATR) / 稲森 真美子(東海大) / 芝 宏礼(NTT) / Gia Khanh Tran(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kazuto Yano(ATR) / Mamiko Inamori(Tokai Univ.) / Hiroyuki Shiba(NTT) / Gia Khanh Tran(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Radio |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 複数プライマリ送信機環境下でのHMMによる電波環境マップ構築法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Transmitter Identification using Hidden Markov Model for Radio Environment Map Construction |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | コグニティブ無線 / Cognitive Radio |
| キーワード(2)（和/英） | 周波数共用 / Spectrum Sharing |
| キーワード(3)（和/英） | 電波環境マップ / Radio Environment Map |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 市川 浩次 / Koji Ichikawa |
| 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） | 藤井 威生 / Takeo Fujii |
| 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 | 2017-01-19 |
| 資料番号 | SR2016-83 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | SR-409 |
| ページ範囲 | pp.27-32(SR), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-01-12 (SR) |