研究内容

研究概要と体制

私達の身の回りは様々な通信機器とそれらをつなぐ情報通信ネットワークで溢れています。スマートフォンや携帯電話、タブレット端末、ウェアラブルコンピュータのほか、ゲーム機、電子レンジ、冷蔵庫といった家電製品、さらにはカーナビゲーション、無人航空機、環境観測器など、ありとあらゆるものに通信機能が搭載されるIoT時代となりました。これにともない、それらをつなぐネットワークも多様化が進んでいます。無線アクセスネットワーク、携帯電話ネットワーク、衛星ネットワーク、車車間通信ネットワーク、光ファイバネットワークなどに加え、アドホックネットワーク、センサネットワークなど様々な通信ネットワークが構築されています。では、私達はこれらの情報通信ネットワークの能力を最大限利用できているのでしょうか？また、これらの情報通信ネットワークの能力そのものをさらに向上させることはできないのでしょうか？本研究室では次の時代の情報通信ネットワークの姿を追い求め、理論を背景としたネットワークデザインとプロトコルデザインを軸として、最適な情報通信ネットワークの実現に向けた研究開発に取り組んでいます。

• 衛星ネットワーク
  • 衛星携帯電話、GPS 、環境観測衛星、津波検知システム、惑星探査衛星、光衛星通信、衛星センサシステム（SRSS: Satellite-Routed Sensor System）、階層型衛星ネットワーク（MLSN: Multi-Layered Satellite Networks）、地上／衛星統合移動通信技術（STICS）、超高速インターネット衛星（WINDS）、技術試験衛星Ⅷ型「きく８号」（ETS-Ⅷ）、準天頂衛星システム（QZSS）
• 光と無線の融合ネットワーク
  • Radio and Fiber (R&F), Radio over Fiber (RoF), Fiber-Wireless (FiWi), Smart FiWi (SFiWi), PON, WLAN, 省電力化
• レジリエントネットワーク
  • 無線メッシュネットワーク, 携帯電話網, Heterogeneous Network (HetNet), LTE-B, Movable and Deployable Resource Unit (MDRU), NerveNet
• 機械学習、ディープラーニングを利用したネットワーク制御
  • 機械学習、ディープラーニング、クラウド、ネットワークアーキテクチャ、トポロジ、Software Defined Networking (SDN)、Openflow、Network Functions Virtualization (NFV)、オーバーレイネットワーク、ネットワーク仮想化、データセンターネットワーク、データ分散・複製制御、ネットワーク符号化、ビッグデータ解析、セキュリティ・マネジメント

研究分野の紹介

衛星ネットワーク

IoTの更なる進展が予想される５G時代では、ユーザ密度の高い居住区に限らず、ユーザ密度の低いルーラル地域や空海域にも通信要求が拡大していくことが予想されます。現存の地上ネットワークのみでは新たに拡大が見込まれる通信要求への対応は困難であるため、地上ネットワークを補完する手段として、地球全体にカバレッジを広げる低軌道衛星コンステレーション等の大規模な衛星ネットワークが注目を集めています。しかし、大規模衛星ネットワークと地上ネットワークを効率的に統合し，ネットワーク利用効率を向上させるためには、自システムの周波数干渉をはじめ、システム間の周波数共用、衛星ネットワーク特有の遅延時間や衛星自身の移動性、ネットワークの利用コスト等、様々な課題を解決しなければなりません。本研究室では、衛星ネットワークと地上ネットワークとが相互に作用し協調するような地上・空・宇宙の統合ネットワーク実現を目指し、数理モデルの構築や、AIによるネットワーク制御に関する研究を行っています。
研究課題例は以下の通りです。

• ５G/Beyond 5G時代の衛星通信における通信環境変動を予測した周波数割当に関する研究
• 低軌道衛星コンステレーションの低コスト化を実現するための伝送制御に関する研究
• 地上・空・宇宙統合ネットワークにおけるAIを用いた伝送制御に関する研究

光と無線の融合ネットワーク

高速化にしのぎを削る無線通信と光通信ですが、それぞれ全く異なる特徴を持っています。ユビキタス通信を可能にする無線ネットワークと超大容量通信を可能にする光ネットワークは、ともに通信インフラの主軸として位置づけられ、両者の高度な連携・融合は、ICT社会の進化に必要不可欠なものとして、その実現が期待されています。
全く異なる経緯で進化を遂げてきた無線通信と光通信の融合を実現するためには、両者が持つ特性を上手く活かすための仕組みが必要になります。
研究課題例は以下の通りです。

• 無線通信と光通信の高度融合に関する研究
• 通信品質制御や消費電力制御のネットワーク全体最適化技術に関する研究

レジリエントネットワーク

私たちが経験した東日本大震災のような大きな災害の発生時には、普段使われている通信インフラの倒壊や機能停止が起こり得る一方、被災者の安否確認や災害対応者の連絡の手段として情報通信の重要性はより一層大きなものとなります。このとき被災地で必要となる情報通信サービスを提供する手段として、通信機器どうしの相互接続によりインフラに頼らないネットワークを構築する技術の実現が期待されています。
災害に強いICT機器や仮想ネットワークの活用により、刻一刻と変化する災害時の環境にしなやかに対応できるレジリエントなネットワークの実現を目指しています。
研究課題例は以下の通りです。

• 耐災害無線メッシュネットワークに関する研究
• サイバーフィジカルシステムとしての耐災害ネットワークに関する研究
• ネットワーク仮想化による耐災害ネットワークの性能向上に関する研究

機械学習、ディープラーニングを利用したネットワーク制御

近年、情報通信分野の機器や技術の急速な発展によりネットワークを流れるデータトラフィックは爆発的に増大しています。しかし、既存の単純なネットワーク制御手法は、このような急激なトラフィック増加に対応することができないと言われています。研究の進歩が目覚ましい深層学習（ディープラーニング）は、ネットワーク管理者による知的で新しいトラフィック制御を実現することができる技術です。深層学習は、画像認識、音声認識、ロボット工学、自動運転、自然言語処理など、情報科学の多くの分野で応用研究が実施され、有効性が実証されてきました。一方で、ネットワークのトラフィック制御分野では深層学習の応用は始まったばかりであり、さらなる発展が見込まれています。当研究室では、知的なネットワーク制御システムへの深層学習の応用を発表し、この分野の先駆者として最先端の研究を行っています。
研究課題例は以下の通りです。

• 深層学習に基づくネットワークの知的なトラフィック制御
• 深層学習に基づく有線・無線の基幹ネットワークのルーティング制御
• ルーティングプロトコルを使用しない未来型の無線ネットワーク
• SDNや５Gネットワークにおける深層学習に基づくトラフィック制御技術
• 強化学習に基づく無線ネットワークの電力効率向上に関する研究
• 深層学習の宇宙-空-地上の統合ネットワークへの応用研究