センシンググループ

センシンググループとは

センシンググループでは,電波の性質を利用して得られる情報を活用した新しい無線システムの創出を目指している. 例えば,温度センサや湿度センサなどで取得した環境情報は位置情報と組み合わせることにより,より有効な情報となる. 現在,一般的に知られる位置情報取得方法として,GPS(全地球測位システム)がある. GPSはとても高い精度で位置推定できるが,屋内環境などの障害物が多い環境や遮蔽された環境では,精度が低下する. また,端末の電源がOFFの状態ではGPSを使用することができない. そこで,私たちセンシンググループではWiFiなどの受信信号強度(RSSI: Received Signal Strength Indicator)を用いた屋内位置推定技術の開発を進めている, また,伝搬路推定や無線デバイスの個体識別の実現を目指し研究を行っている.

単語帳
センシングセンサネットワーク受信信号強度(RSSI)全地球測位システム距離減衰特性電波位置指紋法重み付き重心法RadCom端末識別

テーマ1:屋内環境における位置推定

屋内環境では障害物が多いため,RSSIの距離減衰特性が二乗則に従わない. そこで,APとの近接性を利用した重み付き重心法(WCL)や,事前に取得したRSSIデータ(教師データ)をもとにパターンマッチングで位置を推定する電波位置指紋法に着目する. これらの手法をさらに発展させた研究を私たちは行っている.

屋内環境における位置推定

重み付き重心法による位置推定

➢ 非線形歪を考慮した屋内位置推定

電波位置指紋法は,推定する端末の増幅器などの個体差の影響を受けるため,教師データの測定時と異なる端末では,位置推定精度が低下してしまう. そこで,信号の非線形歪を分離・測定できる特徴を持つLog-SS(Logarithmic-Swept Sine)信号を用いることで,増幅器の非線形歪の影響を考慮した端末に依存しない位置推定を目指している. また,位置推定と同時に端末の非線形歪を利用した端末識別を行い,それらの精度評価を行なっている.

➢ 端末に依存しない屋内位置推定

電波位置指紋法のデータベースを作成するためには,非常に手間と時間がかかる. そのため,端末による個体差の影響を低減し,複数台の端末でデータベースを作成する手法を検討している. 個体差の影響の評価は統計解析を用いて評価し,必要に応じて個体差をなくすように補正する.

➢ 豊橋技術科学大学構内で使用可能な位置推定システムの開発

豊橋技術科学大学の構内に設置されているWi-Fiを利用し,新入生や外部のゲストなどの人物ナビゲーションを想定した位置推定システムの開発を行う. 位置推定手法として重み付き重心法を採用し,位置推定精度の改善に取り組んでいる.

テーマ2:Radar and Communication(RadCom)

Radar and Communication(RadCom)は無線通信用機器で,通信しながら周囲物体を検知し,速度・距離などを測定する技術である. この技術は専用のレーダー機器を使った測定に対して,コスト,周波数利用効率,設置スペースを低減できるため,注目を集めている. RadComはWi-Fiなど通信用の電波の規格を用いる必要があり,また強い指向性を持つアンテナなどの特殊なアンテナを使うことは難しい. そのため,RadComでは検知対象以外で反射した自身の送信信号(自己干渉信号)が干渉し,対象の検知を困難にする. 既存研究では,自己干渉信号が静的な線形なチャネルによって発生すると仮定し,検知対象を移動物体に限定することで対象の検知を容易にした. しかし実際には,自己干渉信号は高周波回路の不完全性により,非線形なチャネルを通るため検知精度が劣化することが考えられる. そこで,本研究ではRF不完全性がRadComに与える影響を調査し,その対策手法を検討する.

RadCom

テーマ3:電波の歪みを用いた端末識別

MACアドレスやIPアドレスを用いた無線通信端末の識別には,ディジタル情報の改ざんによるなりすましの問題がある. 一方,無線通信端末の高周波回路はI/Qインバランスや増幅器の非線形性といった不完全性を持ち,送信信号に端末固有の歪みを与える. そこで受信信号からこれらの個体差を推定する事により,ディジタル情報に依存しない端末識別を行うことができる. しかし高周波回路の不完全性の推定は,端末差よりチャネルの変動による影響が大きく作用してしまうという問題がある. 本研究では,実機実験により測定した信号用いて,マルチパス環境における識別精度の高い端末識別方法を検討する.  

端末の個体差