| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-03-08 09:25 ［依頼講演］次世代無線通信システムのためのサイトエンジニアリングと機械学習 ○山本高至（京大）  RCS2018-321 |
|
| 抄録 | （和） | 無線通信システムの効率的な運用にあたっては，通信パラメータに対する通信品質のおおよその定式化が可能であれば，パラメータの最適化をすればよい．決定主体が複数ある状態であってもゲーム理論により解析が可能である． 一方，具体的な通信プロトコルを想定した際の，通信品質の定式化が困難であることも多く，かつ無線局の配置など，その場の状況により大きく品質が異なることも多い． すなわち，無線通信システムの運用にあたっては，その場の状況に合わせた調整，すなわちサイトエンジニアリングが不可欠である．このサイトエンジニアリングを自動化するという意味で機械学習を捉えるとともに，教師あり学習・強化学習を用いた取り組みを紹介する． |
| （英） | For the efficient operation of radio communication systems, parameters should be optimized when the communication quality is formulated as a function of communication parameters. Situations with multiple decision makers can be analyzed using game theory. However, it is often difficult to formulate communication quality when assuming a specific communication protocol. Also, communication quality depends on the site-specific arrangement. Thus operations of radio communication systems require site engineering, i.e., we need to solve site-specific problems. We introduce machine learning to automate the site engineering and studies using supervised learning and reinforcement learning. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / 無線通信システム / サイトエンジニアリング / / / / / |
| （英） | machine learning / radio communication systems / site engineering / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 474, RCS2018-321, pp. 203-203, 2019年3月. | |
| 資料番号 | RCS2018-321 | |
| 発行日 | 2019-02-27 (RCS) | |
| 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 | RCS2018-321 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR SRW |
| 開催期間 | 2019-03-06 - 2019-03-08 |
| 開催地（和） | YRP 横須賀リサーチパーク |
| 開催地（英） | YRP |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2019-03-RCS-SR-SRW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 次世代無線通信システムのためのサイトエンジニアリングと機械学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Site Engineering and Machine Learning for Next Generation Radio Communication Systems |
| 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） | 無線通信システム / radio communication systems |
| キーワード(3)（和/英） | サイトエンジニアリング / site engineering |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 山本 高至 / Koji Yamamoto / ヤマモト コウジ |
| 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） | / / |
| 第2著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第3著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-03-08 09:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2018-321 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.474 |
| ページ範囲 | p.203 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2019-02-27 (RCS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]