センサーネットワークにおける高信頼・低消費電力の空中計算技術に関する研究術になる見込みである。多くの IoT タスクでは、ノードごとのセンシング値ではなく、その平均や分散などの統計値が得られれば実用には十分である。これらのタスクに対して空中計算を導入することで、数多くのノードからのデータ通信と計算を、空中でノード一台分の通信時間で完了できる。また、これにより送信衝突の問題も、幹線ネットワーク上のトラフィック混雑

湯 素華 (Suhua TANG, Ph. D.)問題も同時に解消できる。しかし、電波強度の減衰に電気通信大学 情報・ネットワーク工学専攻 教授よる計算誤差は、大きな課題となる。これに対して、(Professor, University of Electro-Communications, Departmentof Computer and Network Engineering)

既存研究[R2][R3]は主に送信電力制御で対応するが、IEEE 電子情報通信学会 情報処理学会
受賞：ACM GIS Cup 準優勝 (2013 年). 情報処理学会 DICOMO 大会最優秀論文賞 ( 2018 年) 他
研究専門分野：情報ネットワーク性能は限られている。
本研究では、様々な方面から空中計算の高信頼化を図る。中継方式は、ゲートウェイ（GW）との間の距離が長くて減衰が大きいノードに対して、その信号を増幅してから GW に転送する。空中計算において、全てのノードが一斉に送信するが、通信リンク品質が低あらまし
超スマート社会では、環境やモノを観測・検知するいノードも存在する。チャネルの時系列変化に着目しために、数多くのセンサノードが設置される見込みでて、空中計算を複数のスロットに拡張し、送信スロッある。しかし、センサノードの大規模設置を前提としトを選択できるようにする。また、GW に複数のアンて設計されていない従来の IoT 技術は、そのリアルタテナを搭載し、アンテナ制御によって性能をさらに向イム性や信頼性を十分に満足できない。本研究では、上させる。これらの方法により、空中計算の高効率をデータ収集と処理を電波の重ね合わせ（以降：空中計保ちながら、信頼性を向上できるので、スケーラブル算）によって効率的に行い、ノード数の急増に対応でIoT ネットワークの実現に大きく寄与できる。

きる、スケーラブル IoT ネットワークの実現とその高信頼化を目的とする。空中計算は、通信と処理を融合

２．研究の背景する破壊的革新技術であり、数多くのノードからのデ超スマート社会では、環境やモノを観測・検知するータ通信と計算を、空中でノード一台分の通信時間でために、数多くのノードが設置され、GW 経由で IoT完了できることが大きなメリットであるが、無線チャクラウドに接続される（図 1(a)）
。既存の IoT では、ネルの減衰によって性能が劣化する。本研究では、無ノードからのデータ収集と処理が分かれている。デー線通信路の多様化を利用して、中継方式、複数のスロタ収集では、ノード数が増大すると、ノードから GWットへの拡張、複数のアンテナの利用などにより、空への無線チャネル上で、送信衝突が頻発する（図 1(b)）
。

中計算の信頼性を向上させる。また、理論解析やシミ

これにより、再送を含めてノード台数分以上の時間がュレーション評価によって、送信電力を抑えながら計かかり、リアルタイム性を確保できないという問題が算誤差を大幅に削減できることを示す。

発生する。また、GW からクラウドへの幹線ネットワーク上のトラフィック量や、クラウドでのデータ処理時間も、ノード数と共に増加する。一方、多くの IoT

１．研究の目的本研究で検討する、スケーラブル IoT ネットワーク

タスクでは、ノードごとのセンシング値の代わりに、を実現する空中計算技術[R1]は、通信・処理を効率的統計値（平均、分散、またはより複雑な処理結果）がに融合する破壊的革新技術であり、将来の IoT 基盤技得られれば実用には十分である。これらのタスクに対して、空中計算では、ノードは一斉にデータを送信し、

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センサーネットワークにおける高信頼・低消費電力の空中計算技術に関する研究

GW のアンテナで物理層において電波を重ね合わせる大きさが目標値まで届かない場合、中継リンクの使用（図 1(c)）。これにより、すべての送信・処理が、ノによってそれを補う。中継を利用するノードは 2 回送

ード一台分の通信時間で効率的に完成できるとともに、信し、GW で直接信号と中継信号が同位相で増強できノードごとのデータを区別しないため、無線チャネルるように、各ノードは送信制御を行う。中継を行う際、における送信衝突の問題も解消できる。また、幹線ネ

中継ノードでの送信電力が、中継する信号数に比例しットワークでは処理結果のみをクラウドへ送信するたて増加する。中継ノードの最大送信電力の制限を受け、め、トラフィック混雑問題も解消される。

一部分のノードしか中継を使えない。そこで、ノードを二つのグループに分ける（図 2(a)）
。GW に近いノ電波の重ね合わせによる加算

センサ
信号ードは直接 GW に送信するが、GW から遠いノードは、GW中継ノードを利用する。各ノードでの送信制御、中継IoT
クラウド

ノードと GW での受信制御によって、計算誤差を最小GW化する手法を提案・評価した[1]。
上記のノードグループの分け方によって計算誤差が(a) K個のノード・1個のGWからなるネットワーク

再送

ノード一台分の送信変わる。このグループ分けをノードのスケジューリン(c) 空中計算によるデータ処理

グと呼ぶ。各ノードの、中継を使用する際の、計算誤データ処理→比較通信効率 処理効率 通信信頼性差の削減量と中継ノードの消費電力増加量の比に基づ

時間(b) ノードごとのデータ収集と後処理（既存方式）
処理信頼性

汎用性

知能性

既存方式(b)××〇〇〇×

空中計算(c)〇〇××××

いて、効率の良いノードを選出する手法を提案・評価した[2]。
また、専用中継ノードは導入・使用コストが大きい(d) 既存方式と空中計算の比較ため、センサノードを中継として利用し、電池残量な

図 1 IoT におけるセンサデータの取集・処理の比較

どを考慮して中継ノードを動的に選択する手法を検討・評価した[3]。

３．研究の方法
図 1(c)に示すように、一般的に、空中計算の結果は、各信号に重みを付けた和となる。送信信号の和を求める上で、各信号の重みがすべて 1 になるようにする、信号整列という送受信制御を行う必要がある。
減衰が大きいノードからの信号は、他の信号と同じ重みを取るために、送信側では、事前に信号を増幅して送信することが必要である。最大電力で送信しても、重みが他の信号よりも低い場合、計算結果は実際の和と異なってしまい、計算誤差が生じる。また、計算結果はノイズの影響も受ける。
本研究では、通信路の多様性によって空中計算の計

rd(a)直接送信・中継を用いた送信
relaylink

算誤差を低減させる。
directlink

3.1 増幅転送による中継方式[1]-[3]ノードと GW の間に距離が長くて、減衰が大きい場合、中継ノードでの増幅転送によってこの問題を解消する。図 2(b)に示すように、直接リンクによる信号の2（b）直接送信・中継を用いた送信の相互補完
図 2 中継による空中計算の高信頼化

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センサーネットワークにおける高信頼・低消費電力の空中計算技術に関する研究

空中計算の最適化は、GW が各ノードとの間の瞬時

3.2 複数のスロットへの拡張[4]空中計算では、全てのノードは同時に送信するが、のリンク品質を基に行われるが、リンク品質のリアル

ノードによっては、送信時のリンク品質が低下しうる。

タイム収集は通常多くのオーバヘッドが発生する。本

これを避けるため、図 3(a)に示すように、空中計算を研究では、瞬間のリンク品質ではなく、その分布情報複数のスロットに拡張する。各ノードは、スロットごを基に、最適化を行い、それによって、オーバヘッドとに、自端末のリンク品質を GW が事前に設定した閾をだいぶ低減できる。

値と比較し、閾値以上であればそのスロットで送信し、そうでなければ送信を次のスロットに延期する。全て

3.3 複数のアンテナへの拡張[5]のスロットではリンク品質が閾値以下の場合、最後のセンサノードはサイズの制限により通常アンテナをスロットで送信する。GW では、各スロットで受信し一つしか搭載できない。それと比べて、GW は、複数た信号から合成信号を算出する。各ノードが送信スロのアンテナを搭載することが可能であり、それによっットを選択することにより、GW での信号強度をあげて、空中計算の性能をさらに向上させることができる。て、信号の重みが 1 に達しないことによって生じる計算誤差を小さくするが、スロットごとに発生する熱雑音は、スロット数に比例して増加する。計算誤差の最小化によって、最適な送信制御、受信パラメータ、スロット数を決定する。図 3(b)に 2 スロット場合の一例を示す。ほとんどの場合、スロット選択によってリンク品質は改善される。

信号が整列
SLOT1

SLOT2SLOTN(a)

Data Proc

信号が整列しなくてもよい

GW に複数アンテナの搭載

Data Proc

Multi-slot AirComp：Multi-slot

AirComp ：One slot(a) スロット選択
Distortion(b) ノード数の増加に伴う計算誤差の変化

Channel gain below
threshold in 1st slot

図 4 GW に複数のアンテナの搭載による拡張
単一アンテナの場合、計算誤差の最小化によって、Channel gain gets above
threshold in late slots

最適な送受信パラメータを算出できるが、複数アンテ(b) スロット選択によるリンク品質の改善
図 3 空中計算の複数のスロットへの拡張および送信スロットの選択による空中計算の高信頼化ナを用いる場合、問題が複雑になり、最適な解を求める方法は未だ見つかっていない。そこで、複数アンテナの場合、一般的に、全ての信号の重みを揃えること

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センサーネットワークにおける高信頼・低消費電力の空中計算技術に関する研究を前提として、次善の求解手法を求める[R4]。本研究

わせることで通信と計算を同時に行う技術

では、送受信パラメータの最適解を導くために、全て*2 信号整列：各ノードの信号が GW のアンテナに到の信号の重みを揃える要求を緩和し、少しの信号歪み着する際、重み（位相と大きさ）を揃えることを許容し、ノイズを多めに減らすことで、計算誤差の*3 増幅転送：受信した信号を増幅してから転送するさらなる低減を図る。問題は、全ての信号の重みを揃ことえる要求を緩和する際、どのノードからの信号が整列していなくてもよいかが最初はわからない、というこ参考文献とである。

[1] S. Tang, H. Yin, C. Zhang, and S. Obana,

図 4 に示すように、すべてのノードを二つのグルー“Reliableover-the-aircomputation

byrelay,”IEEE

プに分け、一方のノードの信号は必ず整列させる。もamplify-and-forward

う一方のグループのノードからの信号は整列させなくAccess, vol. 9, pp. 53333-53342, Apr. 2021.てもよく、このグループは基本的に GW との間のリン[2] S. Tang, H. Yomo, C. Zhang, and S. Obana, “Nodeク品質が低いノードからなる。ノードのグループ分け

schedulingとアンテナ制御を同時に最適化する手法を提案・評価

computation,” IEEE Wireless Communications

した[5]。図 4(b)にノード数の増加に伴う計算誤差の変Letters, vol.11, no.9, pp. 1945-1949, Sept.

化を示す。提案方式（Miso）において、計算誤差が常2022.に最小であることを確認できる。

forbasedAF-basedover-the-air[3] J. Zhou and S. Tang, “Relay selection forover-the-air computation achieving both long
lifetime and high reliability,” MDPI Sensors,

４．将来展望空中計算は、もともと大規模 IoT ネットワークにおけるデータアグリゲーションの効率化のために検討さ23(8), 3824, Apr. 2023.
[4] S. Tang, P. Popovski, C. Zhang, and S. Obana,

れてきたが、連合機械学習におけるモデルの効率的統“Multi-slot合手法としても広く知られている。空中計算の課題とfading

して、本研究で取り扱っている信頼性以外に、計算のWireless Communications, vo.22, no.10, pp.

並行化、連合機械学習との共同最適化などが挙げられ

6766-6777, Oct. 2023.

る。

over-the-aircomputationinIEEETransactions

onchannels,”[5] S. Tang, C. Zhang, J. Li, and S. Obana, “Miso:

空中計算は、一つのタスクの処理の効率化に特化しMisalignment

allowedoptimization

forた手法であり、同時に一つのタスクしか実行できない。

multi-antenna

over-the-air

複数タスクを実行する場合、ノードは繰り返し送信すIEEE Internet of Things Journal, vol.11, no.2,ることになるので、計算時間だけでなく消費電力も問

pp.2561-2572, Jan. 2024.

computation,”

題となる。また、センサノードが取得した生データの代わりに、タスクの要求に応じて事前に計算した特徴

関連文献

量を用いて空中計算を行えば、セマンティック通信[R1] M.

Gastpar,“Uncodedtransmissionis[R5]も可能であり、性能のさらなる向上が期待できる。

exactly optimal for a simple gaussian sensor

今後は、空中計算の信頼性を損なわないような、複network,” IEEE Transactions on Information

数タスクの並行計算およびセマンティック計算の実現

Theory, vol. 54, no. 11, pp. 5247–5251, 2008.
[R2] W. Liu, X. Zang, Y. Li, and B. Vucetic,に取り組む。

“Over-the-aircomputation

systems:

用語解説

Optimization, analysis and scaling laws,”*1 空中計算：各ノードからの信号を物理層で重ね合IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 19, no.

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センサーネットワークにおける高信頼・低消費電力の空中計算技術に関する研究

8, pp. 5488–5502, Aug. 2020. 769.
[R3] X. Cao, G. Zhu, J. Xu, and K. Huang,“Optimized power control for over-the-air
computation in fading channels,” IEEE Trans.

Wireless Commun., vol. 19, no. 11, pp.
7498–7513, Nov. 2020.
[R4] L.

Chen,X.

uniform-forcing

Qin,andG.

transceiverWei,“Adesignforover-the-air function computation,” IEEE

Wireless Communications Letters, vol. 7, no.
6, pp. 942–945, 2018.
[R5] D. Gunduz, Z. Qin, I. E. Aguerri, H. S.
Dhillon, Z. Yang, A. Yener, K. K. Wong, andC.-B. Chae, “Beyond transmitting bits:
Context,semantics,andtask-orientedcommunications,” IEEE Journal on Selected

Areas in Communications, vol. 41, no. 1, pp.
5–41, 2023.
この研究は、令和２年度ＳＣＡＴ研究助成の対象として採用され、令和３～４年度に実施されたものです。

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