| 講演名 | 2018-07-12 ［ポスター講演］周波数共用に向けた不均衡データに対する一次利用者排他領域更新方式 山田 仰(京大), 西尾 理志(京大), 守倉 正博(京大), 山本 高至(京大), |
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| 抄録(和) | 周波数共用では，周波数帯の一次利用者に対して二次利用者が干渉を与えないよう，その内部の領域でSUを通信禁止とする一次利用者排他領域（PER：Primary Exclusive Region）といった周波数共用条件が設定される．本講演では，初期に設定されたPERと実環境の差異により干渉が発生した際に，二次利用者の通信履歴を入力，それに対する干渉の有無を教師ラベルとした教師あり学習によりPERをモデル化し更新する方式を提案する．加えて，PER更新において顕著となる学習データの不均衡性による学習能力低下を解消する手法として，多数データである非干渉ラベルの訓練データの過剰分を削除するアンダーサンプリング，少数データである干渉ラベルの訓練データの不足分を擬似データ生成により補うオーバサンプリング，教師データ数の増加に伴い擬似データのラベルを再決定するリバースサンプリングを提案する．計算機シミュレーションにより，提案するサンプリング手法を用いることで，また既存サンプリング手法と比べて，最大50￥%小さいPERで目標とする干渉発生確率を達成できることを示す． |
| 抄録(英) | In spectrum sharing, secondary users (SUs) utilize a licensed frequency band under a condition to avoid interference with a primary user (PU) such as primary exclusive region (PER), wherein SUs are prohibited to transmit. In this talk, we propose a supervised learning-based PER update based on transmission logs of SUs and interference messages from PU. In addition, to overcome imbalanced data which degrades learning performance, we design undersampling, oversampling and reverse sampling which uniformalize the number of the dominant non-interference labeled training data and the minority interference labeled data. Simulation results show the framework for updating PER with the proposed sampling schemes achieves smaller PER compared to the other frameworks. |
| キーワード(和) | 機械学習 / 周波数共用 / コグニティブ無線 / 教師あり学習 / 不均衡データ |
| キーワード(英) | Machine learning / Spectrum sharing / Cognitive radio / Supervised learning / Imbalanced data |
| 資料番号 | RCC2018-44,NS2018-57,RCS2018-102,SR2018-41,ASN2018-38 |
| 発行日 | 2018-07-04 (RCC, NS, RCS, SR, ASN) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ASN / NS / RCS / SR / RCC |
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| 開催期間 | 2018/7/11(から3日開催) |
| 開催地（和） | 函館アリーナ |
| 開催地（英） | Hakodate Arena |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，機械学習とAIを応用した無線通信・ネットワーク技術，M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things），一般 |
| テーマ（英） | Wireless Distributed Network, Machine Learning and AI for Wireless Communications and Networks, M2M (Machine-to-Machine), D2D (Device-to-Device), IoT（Internet of Things）, etc. |
| 委員長氏名（和） | 岡田 啓(名大) / 岡崎 義勝(NTT) / 大槻 知明(慶大) / 梅林 健太(東京農工大) / 林 和則(阪市大) |
| 委員長氏名（英） | Hiraku Okada(Nagoya Univ.) / Yoshikatsu Okazaki(NTT) / Tomoaki Otsuki(Keio Univ.) / Kenta Umebayashi(Tokyo Univ. of Agric. and Tech.) / Kazunori Hayashi(Osaka City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 山本 高至(京大) / 中澤 仁(慶大) / 門田 和也(日立) / 中尾 彰宏(東大) / 福田 英輔(富士通研) / 須山 聡(NTTドコモ) / 前原 文明(早大) / 有吉 正行(NEC) / 亀田 卓(東北大) / 東 俊一(名大) / 李 還幇(NICT) |
| 副委員長氏名（英） | Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) / Jin Nakazawa(Keio Univ.) / Kazuya Monden(Hitachi) / Akihiro Nakao(Univ. of Tokyo) / Eisuke Fukuda(Fujitsu Labs.) / Satoshi Suyama(NTT DoCoMo) / Fumiaki Maehara(Waseda Univ.) / Masayuki Ariyoshi(NEC) / Suguru Kameda(Tohoku Univ.) / Shunichi Azuma(Nagoya Univ.) / HUAN-BANG LI(NICT) |
| 幹事氏名（和） | 大和田 泰伯(NICT) / 萬代 雅希(上智大) / 川喜田 佑介(神奈川工科大) / 松井 健一(NTT) / 谷川 陽祐(阪府大) / 西村 寿彦(北大) / 石原 浩一(NTT) / 石津 健太郎(NICT) / 矢野 一人(ATR) / 石橋 功至(電通大) / 石井 光治(香川大) / 林 直樹(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Yasunori Owada(NICT) / Masaki Bandai(Sophia Univ.) / Yusuke Kawakita(Kanagawa Inst. of Tech.) / Kenichi Matsui(NTT) / Yosuke tanigawa(Osaka Pref Univ.) / Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Koichi Ishihara(NTT) / Kentaro Ishidu(NICT) / Kazuto Yano(ATR) / Koji Ishibashi(Univ. of Electro-Comm.) / Koji Ishii(Kagawa Univ.) / Naoki Hayashi(Osaka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 橋本 匡史(阪大) / 大田 知行(広島市立大) / 菊月 達也(富士通研) / 中野 亮(日立) / 堀田 善文(三菱電機) / 橿渕 健一(NTT) / 村岡 一志(ＮＴＴドコモ) / 衣斐 信介(阪大) / 西本 浩(三菱電機) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / Gia Khanh Tran(東工大) / 成枝 秀介(三重大) / 大島 浩嗣(構造計画研) / 太田 真衣(福岡大) / 大山 哲平(富士通研) / 加川 敏規(NICT) / 小蔵 正輝(奈良先端大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masafumi Hashimoto(Osaka Univ.) / Tomoyuki Ota(Hiroshima City Univ.) / Tatsuya Kikuzuki(Fujitu Lab.) / Ryo Nakano(HITACHI) / Yoshifumi Hotta(Mitsubishi Electric) / Kenichi Kashibuchi(NTT) / Kazushi Muraoka(NTT DOCOMO) / Shinsuke Ibi(Osaka Univ.) / Hiroshi Nishimoto(Mitsubishi Electric) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm.) / Osamu Nakamura(Sharp) / Gia Khanh Tran(Tokyo Inst. of Tech.) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) / Koji Ohshima(Kozo Keikaku Engineering) / Mai Ohta(Fukuoka Univ.) / Teppei Oyama(Fujitsu Lab.) / Toshinori Kagawa(NICT) / Masateru Ogura(NAIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Ambient intelligence and Sensor Networks / Technical Committee on Network Systems / Technical Committee on Radio Communication Systems / Technical Committee on Smart Radio / Technical Committee on Reliable Communication and Control |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ポスター講演］周波数共用に向けた不均衡データに対する一次利用者排他領域更新方式 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] Supervised Learning-based Primary Exclusive Region Update Robust Against Imbalanced Data for Spectrum Sharing |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | 周波数共用 / Spectrum sharing |
| キーワード(3)（和/英） | コグニティブ無線 / Cognitive radio |
| キーワード(4)（和/英） | 教師あり学習 / Supervised learning |
| キーワード(5)（和/英） | 不均衡データ / Imbalanced data |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山田 仰 / Aogu Yamada |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 西尾 理志 / Takayuki Nishio |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 守倉 正博 / Masahiro Morikura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 山本 高至 / Koji Yamamoto |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 京都大学(略称：京大) Kyoto University(略称：Kyoto Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-07-12 |
| 資料番号 | RCC2018-44,NS2018-57,RCS2018-102,SR2018-41,ASN2018-38 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | RCC-123,NS-124,RCS-125,SR-126,ASN-127 |
| ページ範囲 | pp.97-98(RCC), pp.103-104(NS), pp.115-116(RCS), pp.107-108(SR), pp.113-114(ASN), |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2018-07-04 (RCC, NS, RCS, SR, ASN) |