| 講演名 | 2018-02-28 スマートスペクトラムアクセスのためのDuty Cycleの時系列モデル化 長 大樹(東京農工大), 梅林 健太(東京農工大), 成枝 秀介(明石高専), Miguel Lopez Bentez(リヴァプール大), |
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| 抄録(和) | Primary User（PU）とSecondary User（SU）による周波数共用の実現には，PUの周波数利用をSUが適切に把握する必要がある．すなわち，PUの周波数利用に関する統計情報の活用が，効率的な周波数共用に対して有効であることがこれまでに報告されている．本報告では周波数利用統計情報として，時間軸方向に対する周波数利用率に相当するDuty Cycle（DC）に着目し，自己回帰（AR: Auto-Regressive）モデル等を用いて時系列モデルの検討を行う．一般的なARモデルはその統計情報の時間変動を考慮していない．さらに，実証実験によりDCは比較的時間相関の高い状態と低い状態の二つに分類されることが確認されている．これらの事実を考慮したDCの新たなモデル化を本報告では提案する．具体的には，相関の高い状態と低い状態の分類を行い，時間と各状態に対する平均のDCの変動を考慮して時系列モデル化を行う．2.4帯における周波数利用観測実験により本検討モデルを構築し検証を行った結果，従来のモデルに比べて高精度な予測が可能であることが明らかになった． |
| 抄録(英) | For an efficient spectrum sharing by primary user (PU) and secondary user (SU), SU needs to understand the spectrum usage by PU properly. Specifically, it has been reported that statistical information of spectrum usage by PU can enhance the efficiency of the spectrum sharing. In this paper, we focus on the duty cycle (DC) as statistical information of spectrum usage by PU, and we investigate a time-series modeling of DC, such as AR (Auto-Regressive) model. In a general AR model, the time fluctuation of statistics are not considered. In addition, the experimental results verifies that there are two types of periods: high correlation time period and low correlation time period. We propose a model in which the two types of periods and the time fluctuation of statistics. In the proposed time-series model, we employ detection method of the two states (high correlation state and low correlation state). Two different types of time-series models are used for the two sates. We show the validity of proposed model by experiment of spectrum measurement in 2.4 GHz band. |
| キーワード(和) | コグニティブ無線 / ダイナミックスペクトラムアクセス / スマートスペクトラムアクセス / 周波数利用観測 / 周波数利用率 / 自己回帰モデル |
| キーワード(英) | Cognitive radio / dynamic spectrum access / smart spectrum access, / spectrum measurement / duty cycle / auto-regressive model |
| 資料番号 | SR2017-112 |
| 発行日 | 2018-02-21 (SR) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS / SR / SRW |
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| 開催期間 | 2018/2/28(から3日開催) |
| 開催地（和） | YRP 横須賀リサーチパーク |
| 開催地（英） | YRP |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 委員長氏名（和） | 村田 英一(京大) / 梅林 健太(東京農工大) / 中川 匡夫(鳥取大) |
| 委員長氏名（英） | Hidekazu Murata(Kyoto Univ.) / Kenta Umebayashi(Tokyo Univ. of Agric. and Tech.) / Tadao Nakagawa(Tottori Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 眞田 幸俊(慶大) / 福田 英輔(富士通研) / 須山 聡(NTTドコモ) / 有吉 正行(NEC) / 亀田 卓(東北大) / 田野 哲(岡山大) / 濱湊 真(富士通研) |
| 副委員長氏名（英） | Yukitoshi Sanada(Keio Univ.) / Eisuke Fukuda(Fujitsu Labs.) / Satoshi Suyama(NTT DoCoMo) / Masayuki Ariyoshi(NEC) / Suguru Kameda(Tohoku Univ.) / Satoshi Denno(Okayama Univ.) / Makoto Hamaminato(Fujitsu labs.) |
| 幹事氏名（和） | 旦代 智哉(東芝) / 西村 寿彦(北大) / 石津 健太郎(NICT) / 矢野 一人(ATR) / 沢田 浩和(NICT) / 水谷 圭一(京大) |
| 幹事氏名（英） | Tomoya Tandai(Toshiba) / Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) / Kazuto Yano(ATR) / Hirokazu Sawada(NICT) / Keiichi Mizutani(Kyoto Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山本 哲矢(パナソニック) / 石原 浩一(NTT) / 村岡 一志(NEC) / 衣斐 信介(阪大) / 西本 浩(三菱電機) / 稲森 真美子(東海大) / 芝 宏礼(NTT) / Gia Khanh Tran(東工大) / 成枝 秀介(明石高専) / 斎藤 健太郎(東工大) / 山内 宏真(富士通研) |
| 幹事補佐氏名（英） | Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Koichi Ishihara(NTT) / Kazushi Muraoka(NEC) / Shinsuke Ibi(Osaka Univ.) / Hiroshi Nishimoto(Mitsubishi Electric) / Mamiko Inamori(Tokai Univ.) / Hiroyuki Shiba(NTT) / Gia Khanh Tran(Tokyo Inst. of Tech.) / Syusuke Narieda(NIT, Akashi College) / Kentaro Saito(Tokyo Inst. of Tech.) / Hiromasa Yamauchi(Fujitsu labs.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Radio Communication Systems / Technical Committee on Smart Radio / Technical Committee on Short Range Wireless Communications |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | スマートスペクトラムアクセスのためのDuty Cycleの時系列モデル化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Time Series Modeling of Duty Cycle for Smart Spectrum Access |
| 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） | ダイナミックスペクトラムアクセス / dynamic spectrum access |
| キーワード(3)（和/英） | スマートスペクトラムアクセス / smart spectrum access, |
| キーワード(4)（和/英） | 周波数利用観測 / spectrum measurement |
| キーワード(5)（和/英） | 周波数利用率 / duty cycle |
| キーワード(6)（和/英） | 自己回帰モデル / auto-regressive model |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 長 大樹 / Daiki Cho |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 梅林 健太 / Kenta Umebayashi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京農工大学(略称：東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology(略称：TUAT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 成枝 秀介 / Shusuke Narieda |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 明石工業高等専門学校(略称：明石高専) National Institute of Technology, Akashi College(略称：NIT, Akashi College) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | Miguel Lopez Bentez / Miguel Lopez Bentez |
| 第 4 著者 所属（和/英） | University of Liverpool(略称：リヴァプール大) University of Liverpool(略称：UoL) |
| 発表年月日 | 2018-02-28 |
| 資料番号 | SR2017-112 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | SR-457 |
| ページ範囲 | pp.1-7(SR), |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2018-02-21 (SR) |