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M1GP
- 1. M1GP(2012年5月11日) 発表者：浅見・川原研究室B4 河上春 樹 1 Efficient and Reliable Low-Power Backscatter Networks (Sigcomm2012) Jue Wang Haitham Hassanieh Dina Katabi Piotr Indyk
- 2. アウトライン • 背景 • 既存の通信方法と問題点 • 既存技術 • 提案手法 • 評価実験 • まとめ 2
- 3. アウトライン • 背景 • 既存の通信方法と問題点 • 既存技術 • 提案手法 • 評価実験 • まとめ 3
- 4. 背景 • passive RFIDなどの後方散乱特性を持つ端末 による超低電力ユビキタスネットワークを実 現したいという社会的ニーズが大きくなって いる。 i.e. スーパーマーケットの レジ 4
- 5. アウトライン • 背景 • 既存の通信方法と問題点 • 既存技術 • 提案手法 • 評価実験 • まとめ 5
- 6. • ノードとリーダーのタイムスロットで１ 対１通信 端末同定 (temporary idをランダムに取得 し、ランダムに選んだタイムスロットに 送信) リソースの割り当て データ通信 通信における３つの段階 6 A2B2C2 受信方向 b1 b2 b3 bN-1 x1 x2 x3 xN A B C ZbN xN-1 W 商品 time slotid
- 8. 効率性 • 通信のメインではない端末同定のフェー ズが全通信時間の30～60%を占める。 • 端末同士が互いを認識できない ⇒いくつかの端末のデータが衝突する • （異なるnodeが同じタイムスロットに送信する） ⇒衝突回避のためにより多くのスロット を用意 ⇒空のスロットがたくさんできる • (通信端末は高々K個/N個(K <<N)) 8
- 11. アウトライン • 背景 • 既存の通信方法と問題点 • 既存技術 • 提案手法 • 評価実験 • まとめ 11
- 14. アウトライン • 背景 • 既存の通信方法と問題点 • 既存技術 • 提案手法 • 評価実験 • まとめ 14
- 15. • 全ての端末で一つの仮想送信機であると考え る。 ⇒衝突も含めて全体で一つのコードに見え る。 • 衝突を起こし、改良した圧縮センシングアル ゴリズムでデコード。（⇒効率性の向上） • 100%デコードできるまで衝突を繰り返す。 （⇒信頼性向上） 提案手法 15
- 16. 通信における３つの段階 • 端末同定 (temporary idの取得) • リソース割り当て(⇐1対1対応にする必要な し) • データ通信 16
- 17. 端末同定（レジを通るノードの数Kを知りたい。） • 要素数N（>>K）のスパースなbinaryベクトルXとしてモ デル化。 – K個以外は”0” – これは圧縮センシングアルゴリズムで解ける。 (xを少ない数の線形結合で復元できる) • K個のノードに同時に送信させる。 – id = 3を選択したノードはあるbinary列A3を送信。 • リーダーのタイムスロットで受け取る信号ｙは、 • Aの列の数はNと同じ。計算量が大きすぎる。 17 b1 b2 b3 bN-1 x1 x2 x3 xN 1 0 1 1bN xN-1 0 商品 binaryid
- 18. 端末同定 • idの数を減らしてAの列数を削減。 18 11 1412 13 15 16 17 18 値が”0”のidの数 4⇒2 Aの列数 8⇒6 ⇒計算量 削減
- 19. • 全ノードで１つの送信機とみなす。 – データの開始と終了は全ノードで同じ。 • ノードはタイムスロットでランダムに衝突を起こ す。 – リーダーがデータをデコードできるまで続ける。 • 確率伝搬法に基づいてデコード可。 – 線形時間で解読できる。 19 Distributed rate adaption
- 20. アウトライン • 背景 • 既存の通信方法と問題点 • 既存技術 • 提案手法 • 評価実験 • まとめ 20
- 21. 評価実験 • UHF帯域の925MHｚで行う。 • リーダー：USRPというRFID標準のリーダー実装を応用。 • ノード：Moo tagというpassive RFID。 20種類のランダムなエンコード記録をプログ ラ ムしておく。 • 1.5m×3mのテーブルの上にtagの貼られたプラスチック 容器とリーダーを配置。 • リーダーとtagの距離は0.5~6m。 21
- 22. 評価実験(効率性) • 端末同定フェーズ – 2つの基準：FSA（Flamed Slotted Aloha） 推定したKを用いたFSA – FSA同士でもKにより20~40%削減 22 1 4.5 5.5 K=4,8,12,16
- 23. 評価実験(効率性) • データ通信フェーズ – TDMA、CDMAと比較 – 32bitのメッセージを5bitの巡回冗長付きで送信。 – それぞれのKにおいて10通りの場所で各5回づつ記録する。 23 全体で約2倍のスループットを実現
- 24. 評価実験(信頼性) 24 0 0 0 0 •デコードできなかったタグの数
- 28. Appendix 28
- 32. 衝突の解読 32
- 33. 衝突解読の有用性 Think about 2 nodes and 3 time slots Case1:random pick up 33 b1 b2 y1 y2 y3
- 34. 衝突解読の有用性 Think about 2 nodes and 3 time slots Case1:random pick up 34 b1 b2 y1 y2 y3
- 35. 衝突解読の有用性 Think about 2 nodes and 3 time slots Case2:each node transmits in all slots 35 b1 b2 y1 y2 y3
- 36. 衝突解読におけるエラー確率 Think about 2 nodes and 3 time slots Case1:確率 1/3 Case2:確率 1/4 36
- 37. Kの推定 37 37 b2 b3 b1 bN b.. y1 b N-1 b N-2 b N-3 y2 y.. y M-1 nodes time slots 1 2 y M j回目の送信 pj pj pj pj pj pj pj pj pj 空のtime slotの割合 j*はEj*が閾値を超えてアルゴリズムが終了する時の回数 空のタイムスロットの割合を予め決めておく。 k … k-2 3 N-3 N-1 pj:1つのノードから 1つのタイムスロッ トに送信する確率
- 38. 通信のモデル化 38 b2 b3 b1 bN b.. y1 b N-1 b N-2 b N-3 y2 y.. y M-1 ノー ド タイムスロット 1 2 N-1 3 y M k k-2 N-3 …
- 39. 通信のモデル化 • y = AM×N・xN×1 • xi:temporary id番目のもの。データを持つならXi = 1 aj,i:タイムスロットjに対するidがシードのランダムバ イナリ hi:各ノードのチャネル係数（電波環境を表す） z：N-K個の”0”データを持つ(K<<N) Zの推定は圧縮センシングアルゴリズム Zi = Hiなのでidと電波環境が一度に分かる。 39
- 40. • リーダー側にa×c×K個のidを用意 • c×Kのbucketにハッシュ化 （bucket = time slot） • １つのbucketにa個のid • 最大でK bucketが候補に。⇒aK個のidが候補に。(リーダー 側) ⇒(c-1)K個のbucketに入っているidは考えなくてよい。 • xのサイズが小さくなり、AとHのサイズも小さくできる。 40 Temporary ID Spaceの設定 11 1412 13 15 16 ….
- 42. • 開始と終了は全てのノードに対して同時にリーダー が指示する。(終了は信号を送らなければ良い) • temporary idと対象time slotをseedとしてランダムに bitを生成する。 • 衝突をデコードしてK個のmessageを解読できたらCRC チェックに通す。 42 Distributed rate adaption node側 reader側 1113(id) & y6 “1” 送信 “0” silent
- 43. • D:binary matrix, dj,iはノードiからj番目のスロットに対 する乱数バイナリ デコードにあたりリーダーが知っているもの H:端末同定から既知 D：ノードと同じ乱数生成アルゴリズムを持ち、ノード のid、スロットも知っている。 Y：リーダーが受信した信号列 43 Distributed rate adaption i j dj,i
- 44. 44 Distributed rate adaption all nodes which have collided with node i