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講演抄録/キーワード
講演名 2022-07-15 09:40
[依頼講演]AI/MLを用いた無線ネットワークの進化
川合裕之劉 柳中村一成李 安新姜 宇陳 嵐ドコモ北京研RCC2022-32 NS2022-50 RCS2022-93 SR2022-35 SeMI2022-37
抄録 (和) 複雑・多様化する5G以降の無線ネットワークにおいて,保守・運用など上位レイヤの自動化や効率化のみならず,Layer 1/Layer 2などの低レイヤへも人工知能(AI)/機械学習(ML)を活用することによるネットワーク性能自体のさらなる高度化や効率化,グリーン化が目指されている.本講演では,無線ネットワークにおけるAI/ML適用の検討動向と,各ユーザ向けの適切なビーム選択,チャネル状態情報の高効率圧縮,トラヒック予測に基づくQoSを考慮した省電力などへの具体的な適用例と効果を紹介する.また,3GPP等での最新の標準化状況についても説明する. 
(英) In the complicated and diversified radio access networks (RANs) in 5G and beyond, artificial intelligence (AI)/machine learning (ML) is not only utilized to improve the automation and efficiency in higher layers such as operation and maintenance aspect, but also will play important role in further efficiency improvement and power saving by exploring AI/ML in Layer 1/Layer 2. In this lecture, we will introduce the trend in AI/ML application in RANs, and practices and use cases including intelligent beam management, efficient compression of channel state information, and QoS friendly power saving. In addition, the latest standardization status in 3GPP Rel.18 will be introduced.
キーワード (和) AI for RAN / L1/L2 / CSI圧縮 / ビーム管理 / 省電力 / / /  
(英) AI for RAN / L1/L2 / CSI compression / beam management / power saving / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 106, RCS2022-93, pp. 126-126, 2022年7月.
資料番号 RCS2022-93 
発行日 2022-07-06 (RCC, NS, RCS, SR, 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 RCC2022-32 NS2022-50 RCS2022-93 SR2022-35 SeMI2022-37

研究会情報
研究会 NS SR RCS SeMI RCC  
開催期間 2022-07-13 - 2022-07-15 
開催地(和) 金沢歌劇座 + オンライン開催 
開催地(英) The Kanazawa Theatre + Online 
テーマ(和) 無線分散ネットワーク,M2M(Machine-to-Machine),D2D(Device-to-Device),一般 
テーマ(英) Distributed Wireless Network, M2M (Machine-to-Machine),D2D (Device-to-Device),IoT(Internet of Things), etc 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 RCS 
会議コード 2022-07-NS-SR-RCS-SeMI-RCC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) AI/MLを用いた無線ネットワークの進化 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Evolution of Radio Access Network Brought by AI/ML 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) AI for RAN / AI for RAN  
キーワード(2)(和/英) L1/L2 / L1/L2  
キーワード(3)(和/英) CSI圧縮 / CSI compression  
キーワード(4)(和/英) ビーム管理 / beam management  
キーワード(5)(和/英) 省電力 / power saving  
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) 川合 裕之 / Hiroyuki Kawai / カワイ ヒロユキ
第1著者 所属(和/英) ドコモ北京研究所 (略称: ドコモ北京研)
DOCOMO Beijing Communications Laboratories (略称: DOCOMO Beijing Labs)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 劉 柳 / Liu Liu / リュー リュー
第2著者 所属(和/英) ドコモ北京研究所 (略称: ドコモ北京研)
DOCOMO Beijing Communications Laboratories (略称: DOCOMO Beijing Labs)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 一成 / Issei Nakamura / ナカムラ イッセイ
第3著者 所属(和/英) ドコモ北京研究所 (略称: ドコモ北京研)
DOCOMO Beijing Communications Laboratories (略称: DOCOMO Beijing Labs)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 李 安新 / Anxin Li / リ アンシン
第4著者 所属(和/英) ドコモ北京研究所 (略称: ドコモ北京研)
DOCOMO Beijing Communications Laboratories (略称: DOCOMO Beijing Labs)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 姜 宇 / Yu Jiang / ジャン ユー
第5著者 所属(和/英) ドコモ北京研究所 (略称: ドコモ北京研)
DOCOMO Beijing Communications Laboratories (略称: DOCOMO Beijing Labs)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 陳 嵐 / Lan Chen / チン ラン
第6著者 所属(和/英) ドコモ北京研究所 (略称: ドコモ北京研)
DOCOMO Beijing Communications Laboratories (略称: DOCOMO Beijing Labs)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-07-15 09:40:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 RCS 
資料番号 RCC2022-32, NS2022-50, RCS2022-93, SR2022-35, SeMI2022-37 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.104(RCC), no.105(NS), no.106(RCS), no.107(SR), no.108(SeMI) 
ページ範囲 p.64(RCC), p.119(NS), p.126(RCS), p.72(SR), p.81(SeMI) 
ページ数
発行日 2022-07-06 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) 


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