講演抄録/キーワード |
講演名 |
2015-09-02 15:10
RGB-Dカメラと機械学習を用いたミリ波通信品質推定の提案と実験 西尾理志・○岡本浩尚・山本高至・守倉正博(京大) CQ2015-70 |
抄録 |
(和) |
ミリ波通信を用いた無線アクセスネットワークでは,カバレッジとダイバーシチを獲得するため多数の基地局が設置され,
最も通信品質の高い基地局が選択され端末と通信する.特に見通し通信路遮蔽時には直ちに適切な基地局へ切り替える必要があるため,
接続可能な基地局との通信品質を常に把握しておく必要がある.
本稿では,RGB-D画像からミリ波通信品質を推定する方式を提案する.ミリ波通信品質は,基地局と端末の位置関係に加え,
遮蔽物の位置や形状,周囲の反射物の有無が影響を与える.これらの特徴を包含したカメラ画像を入力とし機械学習により通信品質を推定する.
本稿では,初期検討としてオンライン学習アルゴリズムの1つであるAROWを用い,スループットが高い状態か低い状態かを識別するシステムを実装した.
提案システムは79.1%の正解率でスループット状態を推定できることを実験により明らかにした. |
(英) |
In mmWave communications, a frame loss rate increases and throughput is decreased sharply when pedestrians block line-of-sight paths. Such serious human blockage does not occur in microwave communications. To solve the problem, we have proposed an RGB and depth (RGB-D) camera based millimeter-wave (mmWave) communication environment prediction and a proactive communication control system using the prediction results. By using the RGB-D camera, we can predict or estimate a change of mmWave environment such as human blockage easily since the cameras can detect obstacles and their mobility. In this paper, we propose a method which estimates a mmWave communication quality such as throughput and signal strength from an RGB-D image. The proposed method employs supervised learning and leverages communication log for the supervised learning. We implement a prototype of the proposed method and our experimental results show that accuracy of the proposed method achieves to 79.1%. |
キーワード |
(和) |
ミリ波通信 / 60 GHz / RGB-Dカメラ / 機械学習 / 通信品質推定 / IEEE 802.11ad / WiGig / Kinect |
(英) |
mmWave / 60 GHz / RGB-D Camera / communication quality estimation / machine learning / IEEE 802.11ad / WiGig / Kinect |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 206, CQ2015-70, pp. 179-184, 2015年9月. |
資料番号 |
CQ2015-70 |
発行日 |
2015-08-25 (CQ) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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CQ2015-70 |
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