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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-05-24 10:30 ［招待講演］機械学習による無線通信品質予測と通信制御 ○西尾理志（京大）  SR2018-1 |
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| 抄録 | （和） | 本講演では機械学習の応用により無線通信品質の予測や制御をする手法を紹介する．まず，ミリ波通信への応用として，通信路遮蔽によるスループットや受信信号電力の急峻な変化をカメラ画像から予測する手法を紹介する．カメラ画像は，通信路遮蔽を特徴づける情報，例えば送受信局と遮蔽物の位置関係，遮蔽物の形状等を内包しており，画像のみからその影響を予測することができる．画像から通信品質へのマッピングを教師あり学習問題として各種機械学習アルゴリズムにより予測を実現する．実験評価によりスループット予測では最大スループットの20%程度の精度，受信信号電力予測では4 dB以下の誤差で予測できることを示している．次に，周波数共用システムにおける干渉発生領域推定に基づく通信禁止領域更新手法を紹介する．本研究では通信禁止領域設定問題をある領域での二次利用者の通信が一次利用者に強い干渉を与えるかどうかを判定する二値分類問題としてとらえる．過去の通信履歴とその通信が強い干渉を与えたかどうかの判定情報から教師あり学習により分類器を学習し，分割した各領域を分類し，二次利用者の通信を禁止すべき領域を判定する．計算機シミュレーションにより，機械学習を用いた方式は所定の干渉発生率に達成した際の通信禁止領域の面積を削減できることを示している． |
| （英） | In this talk, wireless link quality prediction and control methods based on supervised learning from sensing information are introduced. In millimeter-wave (mmWave) communication, throughput estimation using camera imagery has been studied. Human blockage in mmWave communication sharply degrades link quality, and the blockage can be predicted from imagery since camera imagery contains geometry of transmitter, receiver, and pedestrian, and shape and mobility of pedestrian, which characterize human blockage in mmWave communications. Experimental results demonstrate that the scheme predicts throughput from imagery. In a spectrum sharing system, we have proposed a scheme to estimate region where harmful interference could occur and update primary exclusive region (PER) in order not to cause harmful interference. Support vector machine (SVM) learns interference region and decides appropriate boundary for PER. The simulation results demonstrate that the area of PER with the proposed scheme is smaller than that of the fixed circular PER setting with the same interference probability. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / 無線ネットワーク / 教師あり学習 / 無線通信品質予測 / ミリ波通信 / 周波数共用 / / |
| （英） | Machine Learning / Supervised Learning / Wireless Networks / Link Quality Prediction / mmWave / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 57, SR2018-1, pp. 1-6, 2018年5月. | |
| 資料番号 | SR2018-1 | |
| 発行日 | 2018-05-17 (SR) | |
| ISSN | 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) | |
| PDFダウンロード | SR2018-1 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
| 開催期間 | 2018-05-24 - 2018-05-25 |
| 開催地（和） | 東京ビッグサイト（ワイヤレステクノロジー・パーク（WTP)2018会場内） |
| 開催地（英） | Tokyo big sight |
| テーマ（和） | 技術展示、機械学習、AI、一般 |
| テーマ（英） | Technical Exhibition, Machine Learning, AI |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2018-05-SR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習による無線通信品質予測と通信制御 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Wireless Link Quality Prediction And Wireless Control Through Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 無線ネットワーク / Supervised Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 教師あり学習 / Wireless Networks |
| キーワード(4)（和/英） | 無線通信品質予測 / Link Quality Prediction |
| キーワード(5)（和/英） | ミリ波通信 / mmWave |
| キーワード(6)（和/英） | 周波数共用 / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西尾 理志 / Takayuki Nishio / ニシオ タカユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-05-24 10:30:00 |
| 発表時間 | 50分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2018-1 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.57 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-05-17 (SR) |
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