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講演抄録/キーワード
講演名 2018-05-24 15:05
5G移動通信における機械学習を用いたプロアクティブビームフォーミング制御についての一検討
瀬山崇志大山哲平伊達木 隆富士通研
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抄録 (和) 第5世代移動通信システム(5G)では,4Gよりも高い周波数帯の利用に伴うパスロスの増加を補償するために,ビームフォーミング技術の適用が検討されている.高周波数帯のビームフォーミングではビルや標識,人体等の遮蔽により受信電力が大きく低下するという課題がある.本稿では,UE移動時に発生する静的な物体による遮蔽対策として,機械学習技術を用いて受信電力の変化を予測し,予測結果に基づいてビームフォーミングをプロアクティブに制御する方式を提案する.基礎検討として,UEからフィードバックされたビームインデックスと受信電力の組み合わせの時系列データを入力とするニューラルネットワークを用いた受信電力低下イベントの予測手法について検討する.計算機シミュレーションにより発生させた訓練データを用いて予測モデルを訓練し,成功率,検出見逃し率およびFalse alarm率を評価する. 
(英) In fifth generation mobile communication systems, beam forming have been studied in order to compensate increase of pathloss at higher frequency than 4G. In beam forming at high frequency, the received power will degrade when UE moves behind buildings or traffic signs or a human bodies. In this paper, we proposed a proactive beam forming control on the basis of prediction of received power change using machine learning techniques to mitigate blockage effect by static objects when UE moves. As a preliminary study, we study prediction of the received power degradation event by means of neural network whose inputs are time series data of beam index and received power fed back by UE. We train the prediction model using training data generated by computer simulations and evaluate the success rate, the miss detection rate and the false alarm rate.
キーワード (和) 5G / ビームフォーミング / プロアクティブ制御 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / / /  
(英) 5G / Beam forming / Proactive beam forming control / Machine Learning / Neural Network / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 57, SR2018-7, pp. 43-48, 2018年5月.
資料番号 SR2018-7 
発行日 2018-05-17 (SR) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

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) 5G移動通信における機械学習を用いたプロアクティブビームフォーミング制御についての一検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study of Proactive Beam Forming Control using Machine Learning for 5G Mobile Communication System 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 5G / 5G  
キーワード(2)(和/英) ビームフォーミング / Beam forming  
キーワード(3)(和/英) プロアクティブ制御 / Proactive beam forming control  
キーワード(4)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(5)(和/英) ニューラルネットワーク / Neural Network  
キーワード(6)(和/英) /  
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) 瀬山 崇志 / Takashi Seyama / セヤマ タカシ
第1著者 所属(和/英) 富士通研究所 (略称: 富士通研)
FUJITSU LABORATORIES LTD. (略称: Fujitsu Lab.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 大山 哲平 / Teppei Oyama / オヤマ テッペイ
第2著者 所属(和/英) 富士通研究所 (略称: 富士通研)
FUJITSU LABORATORIES LTD. (略称: Fujitsu Lab.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 伊達木 隆 / Takashi Dateki / ダテキ タカシ
第3著者 所属(和/英) 富士通研究所 (略称: 富士通研)
FUJITSU LABORATORIES LTD. (略称: Fujitsu Lab.)
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講演者
発表日時 2018-05-24 15:05:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SR 
資料番号 IEICE-SR2018-7 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.57 
ページ範囲 pp.43-48 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SR-2018-05-17 


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