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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-01-20 13:20 カメラ画像を用いた無線通信品質予測のオンライン学習 ○板原壮平（京大）・西尾理志（東工大）・守倉正博・山本高至（京大）  SeMI2020-44 |
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| 抄録 | （和） | 機械学習に基づいた無線通信品質予測は，無線通信の信頼性を向上させる可能性のある技術であり，特に高周波数（3--6 GHz，ミリ波，テラヘルツ波）では予測的ハンドオーバやビームフォーミングを用いることで，直接波の遮蔽による通信品質の急激な悪化を避けることができる． 本研究では，実時間で動作する，オンライントレーニングが可能な無線通信品質予測システムを提案し，市販のノートパソコンを用いて実装した． 提案システムは，データセット収集，モデル更新，通信品質予測を同時にかつ実時間で行う． 実験評価は，5GHz帯のWi-Fiを用いて行い，我々の実験環境では，直接波が大きな障害物によって遮蔽された場合には受信強度が10dB程度低下した． 実験結果によって我々の予測システムは，予測モデルを実時間で更新し，環境の変化に適応し，かつ，時間的に変化するWi-Fiの受信電力を正確に予測できることがわかった． |
| （英） | Machine-learning-based prediction of future wireless link quality is an emerging technique that can potentially improve the reliability of wireless communications, especially at higher frequencies (e.g., millimeter-wave and terahertz technologies), through predictive handover and beamforming to solve line- of-sight (LOS) blockage problem. In this study, a real-time online trainable wireless link quality prediction system was proposed; the system was implemented with commercially available laptops. The proposed system collects datasets, updates a model, and infers the received power in real-time. The experimental evaluation was conducted using 5 GHz Wi-Fi, where received signal strength could be degraded by 10 dB when the LOS path was blocked by large obstacles. The experimental results demonstrate that the prediction model is updated in real-time, adapts to the change in environment, and predicts the time-varying Wi-Fi received power accurately. | |
| キーワード | （和） | 高周波通信 / 機械学習 / カメラアシステド / 実装 / 5G / beyond 5G / / |
| （英） | higher frequency communications / machine learning / camera assisted / implementation / 5G / beyond 5G / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 315, SeMI2020-44, pp. 7-9, 2021年1月. | |
| 資料番号 | SeMI2020-44 | |
| 発行日 | 2021-01-13 (SeMI) | |
| 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 | SeMI2020-44 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI |
| 開催期間 | 2021-01-20 - 2021-01-21 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | センシング，モビリティ，モバイル・ユビキタスコンピューティング，センサ・アドホック・モバイルネットワーク，アプリケーション，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2021-01-SeMI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | カメラ画像を用いた無線通信品質予測のオンライン学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Online Training Method for Image-based Wireless Link Quality Prediction |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 高周波通信 / higher frequency communications |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | カメラアシステド / camera assisted |
| キーワード(4)（和/英） | 実装 / implementation |
| キーワード(5)（和/英） | 5G / 5G |
| キーワード(6)（和/英） | beyond 5G / beyond 5G |
| 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） | 板原 壮平 / Sohei Itahara / イタハラ ソウヘイ |
| 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） | 西尾 理志 / Takayuki Nishio / ニシオ タカユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 守倉 正博 / Masahiro Morikura / モリクラ マサヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 高至 / Koji Yamamoto / ヤマモト コウジ |
| 第4著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-01-20 13:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2020-44 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.315 |
| ページ範囲 | pp.7-9 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2021-01-13 (SeMI) |
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