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電波環境の悪い工場内でも多数端末と同時接続

研究者:路 姍

キーワード
次世代無線、工場 IoT、大規模ネットワーク、高信頼、高速低遅延、大容量

名古屋大学 大学院工学研究科 情報・通信工学専攻

講師路 姍

電波環境の悪い工場内でも、多数端末が同時接続可能な高速度・高信頼性の通信システム構築をサポートします!

最近の研究テーマ

✦圧縮センシング法を用いた大規模接続符号化方式
✦ 深層学習に基づく大規模通信ためのユーザ識別及び高速復号
✦ 強化学習を用いて変動する通信環境での最適化符号の構成
✦ 機械学習に基づく屋内位置推定

研究概要

生産現場のIoT/DXには、加工装置や製品/部品/治具、作業者などあらゆるモノの連携が必要です。繋ぐモノの数も膨大で移動するので無線接続が便利ですが、金属が多い工場内の電波環境は悪い一方、ミッションクリティカルなIoTが求められます。すなわち高信頼、低遅延、大容量、大量の端末との同時通信が求められます。次世代移動通信の要件の一つである超大量の端末との同時通信(massive MachineType Communication, mMTC) 技術について、電波環境の悪い工場内などでセキュアで基地局(アクセスポイント)からの事前許可(Grant)を不要とする無線チャネルへのアクセス方式と大規模同時接続を想定した多重接続システムための高速度・高信頼性符号の構成を研究しています。

産業界へのアピールポイント

  • 電波環境の悪い工場内でのワイヤレスIoTの実現
  • 高信頼、低遅延、大容量、大規模な適応的なランダム接続の実現
  • 状況に応じて物理層・MAC層まで掘り下げて新コンセプトで設計・評価
  • 機械学習によるIoTネットワークの最適化
  • 無線通信環境に応じた統計的信号処理

実用化例・活用例

  • 高速低遅延で信頼性の高い
  • 生産現場のIoT実現
  • 大容量のセンサーネットワークの構築
  • 金属の多い工場内の電波改善

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