車両位置予測機能を用いた Adaptive Array Antenna による耐遅延性通信法の提案

Title

車両位置予測機能を用いたAdaptive Array Antennaによる耐遅延

性通信法の提案

Author(s)

内田 法彦

Citation

福岡工業大学情報学研究所所報　第28巻 　P15-P18

Issue Date

2017-10

URI

http://hdl.handle.net/11478/765

Right

Type

Departmental Bulletin Paper

Textversion publisher

福岡工業大学　機関リポジトリ　

FITREPO

車両位置予測機能を用いた

Adaptive Array Antenna による

耐遅延性通信法の提案

内田 法彦（情報工学部情報通信工学科）

Proposal of the Delay Tolerant Networking by the Adaptive Array Antenna

with the Vehicular Locational Predictive Algorithm

Noriki UCHIDA （Department of Information and Communication Engineering, Faculty of Information Engineering）

Abstract

The recent developments of vehicle-to-vehicle (V2V) networks have expects us to create new kinds of applications such as the road surveillance system or the safety driving system for the future society. However, it is concerned that the high frequency wireless networks might cause the shorter transmission ranges and the noises from the obstacles. Therefore, this paper proposed the Delay Tolerant Networking (DTN) enhanced by the Adaptive Array Antenna (AAA) with the image recognitions, and the implementations of the prototype system are introduced. Then, the experiments of the proposed methods are reported in the paper, and the future studies are also discussed by the experimental results.

Keywords：Delay Tolerant Networking, Adaptive Array Antenna, Vehicle-to-vehicle Networks

1. はじめに 近年の高度交通システム_{(ITS)に関する分野の技術進歩は} 著しく、安全運転支援や自律走行機能のみにならず、路面 監視システム(1)や災害情報システム(2)など、様々な新しい応 用システムを期待させる。そうした中、車車間_{(V2V)通信に} おいても、このような応用システムを実現させるために、 インターネット接続が利用できない環境を考慮した耐遅延 性通信_(DTN) (3)(4)を導入する研究事例や、高速通信を可能と する IEEE802.11p(5)_{等の新たな通信規格の検討がされてい} る。 しかしながら、既存の_{DTN 法に関しては、データ伝送率}

や遅延などの問題が指摘され、そのためSpray and Wait(6)

や_MaxProp(7)といった様々な拡張ルーティング法が多く提 案されている。また、高速通信に伴う _{5.9GHz 帯等の高周} 波数帯での利用に伴って、通信距離も短く、障害物の干渉 や反射といった影響も大きくなり、現在のハードウェア資 源等を考慮すると、_{DTN 方式においては、通信距離の影響} が最も課題となると言った指摘もされている。(8) そこで、本研究では、_{V2V 通信のため、新たに DTN 法}

に、_{Adaptive Array Antenna(AAA)}(9)(10)を用いることで、

通信相手先車両へ電磁波の指向性を動的に制御し、通信距 離の向上と障害物などによる雑音を最小限にする手法を提 案する。具体的には、最適方広角の制御のため、機会学習 を用いた高速画像認識法と、カルマンフィルタによる車両 位置予測機能を持たせることにより、V2V 通信において、 DTN 法の効率化を目的とする。そのため、提案手法による プロトタイプシステムの実装を述べ、その実験結果により、 本提案手法の有効性と今後の課題について議論していく。 本論文では、第_{2 章で、提案する DTN 法と、画像認識に} よる_{AAA 制御法及び予測機能について議論し、第 3 章でプ} ロトタイプシステムの実装について説明する。そして、第4 章で、プロトタイプシステムを用いた実験と、第 _{5 章で考} 察と今後の課題について議論する。 2. 提案手法 〈2･1〉 拡張DTN 法 DTN 法は、蓄積運搬型の経路 制御法(3)_{であり、惑星間通信の他、近年では災害時のような} 劣悪な通信環境下で、有効な手法と知られている。一般的 にエピデミックモデルとして知られる基本的な _{DTN 法で} は、データ伝送可能な相手先端末がない場合は、そのデー タを蓄積し、移動などにより、通信可能圏内に通信可能端 末が出現した場合に、データの複製を行なって行く。 しかしながら、通信環境の他、端末の物理的資源、移動

内田法彦 パターン、データの複製法などによるデータ伝達率や遅延 の影響も大きく、データの複製回数を制御する Spray and Wait(6)_{やキャッシュ内データを制御する MaxProp}(7)_といっ た様々な拡張ルーティング法が提案されている。また、近 年では、端末資源の性能向上や通信のブロードバンド化に 伴い、通信距離の影響が最も課題であると言った指摘(8)_もさ れている。 そ こ で 、 本 稿 で は 、DTN 法 に 、 Adaptive Array Antenna(AAA)(9)(10)_{を用いることで、電磁波の指向性を動的} に制御し、通信距離の向上や障害物の影響の最小限するこ とで、性能の向上を目的とする。そのため、本提案手法で は図１に示すように DTN 法のための拡張 MCS(Media Coordinate System) (11)_{によるアーキテクチャを導入する。} 図 1 DTN 法を考慮した拡張 MCS MCS(12)_{はATM 通信における QoS 制御のため提案} されたシステムアーキテクチャであり、図１は新 たにDTN 経路制御のため、データ優先度、同期制 御、AAA 制御等機能を考慮した拡張アーキテクチ ャである 拡張MCS は、図 1 に示すように、OSI 参照レイヤーのア プリケーション層とトランスポート層の間に、新たに３つ の層と４つのプレーンを導入したものである。各層の機能 として、同期層ではメディア内/間の同期制御、データ変換 層ではデータ/ノード優先度等の情報をデータに付与する機 能、データフロー層では、FEC やメッセージの転送処理を 行う。また、各層に貫く形で、ユーザプレーンではデータ の転送処理情報の交換、QoS 管理プレーンではユーザプレ ーンを監視し動的な変動に対してQoS パラメータのやりと りを行う。コントロールプレーンではデータ/ノード優先度 やFEC 冗長度に制御のための交渉や資源割り当て、ストリ ーム管理プレーンではQoS 交渉のためのメッセージ管理を 行う。本提案手法では、主に AAA 制御のための観測値を QoS 管理プレーンでやりとりし、コントロールプレーンを 通じてAAA の指向性制御に必要なデータを送受信し、デー タフロー層でDTN データの転送処理を実行する。 〈2･2〉 画像認識による AAA 制御 AAA とは、空間 の無線シグナルを認識し、スマートなシグナル処理を実行 する複数のアンテナ素子から構成されるアンテナシステム である。(9)(10)_{また、図 2 に示すように、異なるアンテナ素} 子から送信される電磁波に位相差を与えることで、合成波 をビームフォーミング (BF)し、目的の方向角へ指向制御を 行うことができる。 図 2 Beam-Forming 図のようにsq(t) とτをおくと、BF 波xi(t)は式(1) により算出することができ、BF 波の方広角は式(2) の関係が成り立つ M i i t s t x_i()= _q( −

τ

ϑ

τ

sin

c

d

=

Arrival)推定に ESPRIT (estimation of signal parameters via rotational invariance techniques) ア ル ゴ リ ズ ム や Matrix Pencil method といった手法が利用されるが、本稿 では、高速移動する通信先車両や通信路を遮る遮断物など を考慮し、車両位置を機会学習を用いた画像認識により認 識し、カルマンフィルタ(12) (13)_{を用いることで、最適方向を} 予測する手法を提案した。 3. プロトタイプシステムの実装 前述した提案手法を評価するため、プロトタイプシステ ムを実装した。プロトタイプシステムは、図 3 に示すよう に、アンテナ部、画像認識部、制御部の３つから構成され ている。

図 3 プロトタイプシステム 図のようにsq(t) とτをおくと、BF 波xi(t)は式(1) により算出することができ、BF 波の方広角は式(2) の関係が成り立つ 図3 左上のアンテナ部は２つの素子からなり、それぞれ の素子には、入力された送信波が分配されシフト位相器を 通じて伝送路に出力されるようになっている。また、それ ぞれのシフト位相器には、図３右下の電力装置が接続され、 目的の位相差を調整することが可能となっている。電力装 置は、TCP で制御可能な電力装置となっており、電力の強 度は、図３中央部のPC よりイーサネット経由で制御できる ようになっている。 また、画像認識部では、中央部PC 上にあるカメラにより 画像がキャプチャされ、USB 接続されている PC 内の OpenCV(15)_{により、車両認識とカルマンフィルタによる位} 置 予 測 計 算 が 行 わ れ る 。 プ ロ ト タ イ プ シ ス テ ム で は 、 VirtualBox5.1 上に Ubuntu16.04 が導入され、OpenCV2.4

と Java1.8.0 を使って実装した。また、車両認識では、 OpenCV 中の API である 2 値化による機能を実装したが、 精度に欠くため、現在Haar-like 分配器を使った機会学習型 画像認識機能を実装し、評価及び修正を行っている。 図 4 車両認識機能の例 図のようにsq(t) とτをおくと、BF 波xi(t)は式(1) により算出することができ、BF 波の方広角は式(2) の関係が成り立つ 実装では、アンテナ部が左右約30 度の電磁波の幅があり 厳密性がさほど考慮されなくとも良いことと、高速移動す る車両を追尾するため、処理の高速性を考慮し、画像認識 した車両の画素面積及び中心画素座標より、距離と方広角 を算出している。(16)_{図4 は実装したプロトタイプシステム} による出力画面例である。 そうして、PC による制御部では、算出された相手車両の 方広角へ、図3 右下の電流装置へ、TCP パケットにより電 圧を適切に調整してから、キャッシュされたデータを相手 先へ転送する仕組み(16)_{となっている。} 4. 実験 現在、画像認識部の評価と修正、及び実環境を使った実 験については実施されているところであるが、実装した AAA に関して、指向性の方向制御に関する実験を下記に述 べる。実験場所は、福岡工業大学無線伝搬室にて、2.4GHz のDSSS 方式の無線を使用し、電圧差 0、5、10、15V を加 えた場合の受信電界強度(dB)と、比較のため、市販製品の 利得2.0dBi の無線 LAN 用無指向性アンテナを評価した。 図5 は、その実験結果であるが、無指向性アンテナの場合、 ‐63 から‐64dB 付近を全方向に放出していることが分か る。それと比較して、提案手法によるAAA では、適切に加 電圧差により0V で 0°、5V で約 15°、10V で約 30°の方 広角へ適切に推移していることが分かる。また15V での実 験結果については、計測方法に問題があったため、想定と 異なる結果になっているが、他電圧差と同じ兆候が見られ、 今後追加の実験を計画している。 図 5 AAA の加電圧による指向性評価実験結果 グラフは横軸に角度(°)、縦軸に受信電界強度(dB) となっており、実装したAAA に 0～15Ｖの電圧を 加えた場合と市販の無指向性アンテナを使った結 果を表している。 したがって、実験結果より、電圧差を適切に加えること により、目的とする方広角へ制御が可能な他、DTN 法を使 用した車両間通信において、伝送可能距離を伸ばすことが 可能であることが分かる。

内田法彦 5. まとめと今後の課題 近年の高度交通システム(ITS)に関する分野の技術進歩は 著しく、様々な新しい応用システムを期待させる。そうし た中、_{V2V 通信においては、DTN 法による情報通信手法が} 注目されているが、無線通信のブロードバンド化により、 高周波帯利用に伴う伝送距離や障害物による雑音が課題に なると考えられる。本稿では、そのため、車両画像認識を 用いたAAA システムを DTN 法に拡張する手法を提案し、 プロトタイプシステムを使って評価を行っている。 プロトタイプを用いた実験では、_{BF により適切な方広角} への電磁波照射が可能な他、通信距離の延長されることが 示された。今後は、車両画像認識機能における精度向上の ための実装と、実環境を用いた評価、本システムを用いた 路面監視システムなどの搭載実験を計画している。 （平成２９年６月３０日受付） 文 献

(１) N. Uchida, G. Hirakawa, T. Ishida, Y. Arai, Y. Shibata. “IEEE802.11 based Vehicle-to-Vehicle Delay Tolerant Networks for Road Surveillance System in Local Areas,” The 9th International Conference on Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing (IMIS2015), pp.28-33(2015) (２) N.Uchida, N. Kawahara, N. Williams, K. Takahata, Y. Shibata.

“Proposal of Delay Tolerant Network with Cognitive Wireless Network for Disaster Information Network System”, The 5th International Workshop on Disaster and Emergency Information Network Systems (IWDENS2013), pp249-254(2013)

(３) K. Fall, A. Hooke, L. Torgerson, V. Cerf, B. Durst, K. Scott, “Delay-Tolerant Networking: An Approach to Interplanetary Internet”, Communications Magazine, IEEE, Vol. 41, Issue 6, pp. 128 - 136 (2003).

(４) G. Dias, R. Salles, “Epidemic SIR Model Applied to Delay-Tolerant Networks”, 30th BRAZILIAN TELECOMMUNICATIONS SYMPOSIUM (SBrT 2012), pp.1-5. (2012)

(５) N. Uchida, G. Hirakawa, T. Ishida, Y. Arai, Y. Shibata. “IEEE802.11 based Vehicle-to-Vehicle Delay Tolerant Networks for Road Surveillance System in Local Areas,” The 9th International Conference on Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing (IMIS2015), pp.28-33 (2015) (６) T. Spyropoulos, K. Psounis, C. S. Raghavendra, “Spray and Wait:

An Efficient Routing Scheme for Intermittently Connected Mobile Networks”, WDTN '05 Proceedings of the 2005 ACM SIGCOMM workshop on Delay-tolerant networking, pp. 252-259, (2005).

(７) J. Burgess, B. Gallagher, D. Jensen, B. Levine, “MaxProp: Routing for Vehicle-Based Disruption-Tolerant Networks”, INFOCOM 2006. 25th IEEE International Conference on Computer Communications. Proceedings, pp. 1-11 (2006) (８) N. Uchida, N. Kawamura, Y. Shibata. “Delay Tolerant Network

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(９) I. Chiba, R. Yonezawa, K. Kihira. “Adaptive array antenna for mobile communication”, IEEE International Conference on Phased Array Systems and Technology, pp109 -112 (2000). (10) J. Ozawa, J. Cheng, Y. Watanabe. “Adaptive Beamforming of

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(11) N. Uchida, N. Kawamura, Y. Shibata, N. Shiratori. “Proposal of

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(13) G. Welch, G. Bishop, “The Kalman Filter”, http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/,

(14) G. Welch, G. Bishop, “An Introduction to the Kalman Filter”, University of North Carolina at Chapel Hill Department of Computer Science (2001)

(15) OpenCV, “Motion Analysis and Object Tracking”, http://docs.opencv.org/2.4/modules/video/doc/motion_analysis_an d_object_tracking.html

(16) 内田法彦, 市丸諒, 柴田義孝 「車車間通信を考慮した予測型シフト アレイアンテナ指向制御のための画像認識法の考察」 日本バーチ ャルリアリティ学会研究報告Vol.022, No.TTS01 (2016)