Research projects

本研究では，適応的C-RANのコンセプト確立と実証を目的とする．具体的には，フロントホールの低遅延要求とミッドホールの大容量転送とを両立可能な光・無線統合ネットワークの①動的リソース制御技術及び，②無線フロントホールを実現するためのトラヒック転送技術の確立に向けて研究を行う． 今年度の研究実績の概要は以下のとおりである． １．PONミッドホールの帯域リソース制御のひとつの手法として，ONUサイドに広域に分散配置されたエッジコンピュータを活用し，帯域利用効率の向上と低遅延化技術の両立化を目指す．具体的には，分散配置された監視用高精細ビデオカメラの映像データをエッジコンピュータによってPONプロトコルに適応した処理を施すことによって，上記の技術の妥当性を示した． ２．PONミッドホールとドローンを活用した無線フロントホール間を接続した光・無線統合ネットワークの伝送試験を，光ファイバ伝送路のチャネル推定が比較的容易なことを利用し，非直交多元接続を行うことによって光パスの数を増大させ，干渉を逐次的に抑圧する提案手法の原理確認実験を実施するとともに，提案手法を波長分割多重型 PON(WDM-PON)への適用を検討し，各ONU及び上下リンクに異なる波長を割り当てることで，仮想的に独立した光パスの構築に関する適応領域を明らかにした． ３．無線フロントホールでは，複数の無線フロントホールリンクが確立された場合のリンク間の干渉の影響について定量的に把握するとともに，適応信号処理による干渉除去の検討を行い，その効果を明らかにした．また，移動可能なRUとしてドローンを活用し，その間の通信手法として，他無線周波数との耐干渉性に優れ，経済性とリンクの安定性を有するOptical Camera Communication(OCC)を用いることの有用性を実証した．

リアルタイム情報共有は，近未来における多様な情報通信アプリケーションを支える最重要機能の一つであると目されている.リアルタイム情報共有の性能評価には遅延時間を始めとする従来の性能指標では不十分であることが知られており，その解決のために近年導入されたのが Age of Information (AoI) の概念である. AoI は情報鮮度を定量化する指標であり，その応用性への高い期待から，最近では活発な研究が国際的に行われ始めている.しかし，AoI の概念を実際のアプリケーションへ応用する上で，「AoI の目標値をいかに客観的かつ合理的に定めるか」という本質的な課題に対し，十分な知見が未だ得られていない.本研究課題は，俯瞰的な理論研究と実際的な応用研究を並行して実施し，それらの成果を統合することにより，多様なシステムへ適用可能な形でこの問題の解決に取り組むことを目的とする. 本年度は，応用研究の題材として，水中画像伝送システム，車載スモールセルネットワーク，クラウドゲーミングシステム，ならびに人工知能 (AI) エッジ推論システムを取り上げ，これらのシステムの数理モデル化と解析を実施した．特に，水中画像伝送システムについては通信における物理層レベルからのモデル化に加え，深層学習に基づいて情報源・通信路結合符号化と変調を一括化する新たな手法を具体的に検討した． また，理論研究については，離散集合ならびに連続値集合上に値を取る二種類の連続時間確率過程について，AoI とモニタリング精度を結びつける定式化ならびに諸量の特徴づけを行った．

本研究は、通信資源が著しく制限される極限的実環境において、マルチモーダルデータを安定かつ効率的に取得・伝送可能とするAI連携型通信システム基盤を構築することを目的とする。特に、極限的実環境として、海中通信環境、深宇宙通信環境、狭帯域セルラー通信環境の3つに注力し、これらの現場から得られる情報をAIシステムが活用可能な形式で確実に伝送できる低遅延かつ高信頼な通信インフラの確立を目指す。

ビット情報のみならず情報源の意図や意味を通信するセマンティック通信に関する研究を行います。具体的には、深層学習を用いた情報源-通信路深層結合符号化（Deep JSCC）法の水中音響通信および光ファイバ通信への適用を加速させます。研究者が今までに取り組んできた5Gセルラー通信向けDeep JSCCをさらに発展させた将来技術として、等化機能をDeep JSCCに組み込んだDeep JSCCEの検討を行います。