周波数共用に向けた教師あり学習による一次利用者排他領域更新方式

山田 仰  西尾 理志  守倉 正博  山本 高至  

誌名
電子情報通信学会論文誌 B   Vol.J101-B   No.5   pp.372-382
発行日: 2018/05/01
Online ISSN: 1881-0209
DOI: 10.14923/transcomj.2017MOP0005
論文種別: 特集論文 (IoT/5Gの進展を担うモバイルネットワークとアプリケーション論文特集)
専門分野: 
キーワード: 
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,  

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あらまし: 
周波数共用システムでは,周波数帯の二次利用者(SU:Secondary User)が一次利用者(PU:Primary User)に干渉を与えない共用条件のもと通信を行う.周波数共用条件として,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)が提案されているが,初期に設定されたPERと実環境の差異により,干渉が発生した場合,干渉の再発を防ぐためPERを更新する必要がある.本論文では干渉が発生するごとに,SUの通信履歴とそれに対する干渉の有無の情報から,教師あり学習によりPERを設定するべき領域を推定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ため,電波伝搬特性を考慮したデータサンプリング手法を新たに提案する.計算機シミュレーションにより,提案方式は不均衡データが生じてもPERの更新により干渉発生確率を低減でき,また既存サンプリング方式や機械学習を用いない方式と比べて,最大20.4%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した.