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講演抄録/キーワード
講演名 2019-08-27 16:15
[招待講演]機械学習が切り開くスマートコネクテッドデバイスによる次世代無線通信システムの可能性
工藤理一高橋馨子井上 武水野晃平NTT
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抄録 (和) 無線通信技術の発展により、様々なコネクテッドデバイスによるサービス創出が期待されている。コネクテッドデバイスとしては、ドローン、車、ロボットなど、様々なデバイスが想定され、自動運行などの自律動作を想定したユースケースが注目されている。自律動作をするコネクテッドデバイスをSCD(Smart connected device)と定義すると、SCDは、自己と周辺環境をリアルタイムに把握し、飛行、走行、および動作を行い、あらかじめ定めたオペレーションを実施する。本稿では、SCDで得られる自己と周辺環境の情報の有用性を、無線通信予測への利用に注目して議論する 
(英) The connected devices which are autonomously operated need to recognize its position and surrounding environment by using sensors in real time for their accurate motions. Such smart connected devices have the accurate self-status information and surrounding environment while it is difficult to obtain the position, tilt, and conditions of the conventional portable communication devices. In this paper, the validity of the use of the accurate self-status and surrounding environment information is discussed for next generation wireless communications.
キーワード (和) 機械学習 / 通信品質予測 / / / / / /  
(英) Machine learning / Link quality prediction / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 183, CQ2019-72, pp. 79-84, 2019年8月.
資料番号 CQ2019-72 
発行日 2019-08-20 (CQ) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 CQ  
開催期間 2019-08-27 - 2019-08-28 
開催地(和) 函館アリーナ 
開催地(英) Hakodate arena 
テーマ(和) 無線通信における機械学習,AI,6G/beyond 5G,LPWA,ドローンネットワーク,スペース通信,海中通信,無線ネットワーク,無線通信のQoS・QoE,無線リソース割当,無線伝送品質,アドホックネットワーク,IoT/M2M,一般 
テーマ(英) Machine Learning in Wireless Communication, AI, 6G/Beyond 5G, LPWA, Drone Network, Space Comminication, Underwater Communication, Communication, QoS and QoE in Wireless Communication, Wireless Resource Allocation, Wireless Transmission Quality, Cross layer Technology, Ad-hoc Network, IoT/M2M, Wireless, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CQ 
会議コード 2019-08-CQ 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 機械学習が切り開くスマートコネクテッドデバイスによる次世代無線通信システムの可能性 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Potentiality of machine learning based next generation wireless communication systems for smart connected devices 
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) 通信品質予測 / Link quality prediction  
キーワード(3)(和/英) /  
キーワード(4)(和/英) /  
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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) 工藤 理一 / Riichi Kudo / クドウ リイチ
第1著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT (略称: NTT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 高橋 馨子 / Kahoko Takahashi / タカハシ カホコ
第2著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT (略称: NTT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 井上 武 / Takeru Inoue / イノウエ タケル
第3著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT (略称: NTT)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 水野 晃平 / Kohei Mizuno / ミズノ コウヘイ
第4著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT (略称: NTT)
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講演者
発表日時 2019-08-27 16:15:00 
発表時間 30 
申込先研究会 CQ 
資料番号 IEICE-CQ2019-72 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.183 
ページ範囲 pp.79-84 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-CQ-2019-08-20 


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