| 講演名 | 2022-01-20 ［招待講演］Society 5.0現実空間情報を用いた無線通信品質予測技術 工藤 理一(NTT), 高橋 馨子(NTT), 永田 尚志(NTT), 村上 友規(NTT), 小川 智明(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が普及し、無線通信がより身近になっている。IoT（Internet of Things）で人と様々なモノがつながり、様々な知識や情報が共有されるSociety 5.0により実現される世界では、ネットワーク上のサイバー（仮想）空間とフィジカル（物理）空間の情報が高度に融合され、様々なサービスが生み出されることが期待されている。本稿では、物理空間と無線通信の間の関係を深層学習により利用することで、Society 5.0において実現でされる新たな無線通信システムへの可能性を議論する。無線システムとしては、無線LANシステムを例として用い、詳細な位置情報、または、映像情報から生成される物理空間情報により、未来の無線通信品質を予測することの効果を示す。予測モデルとしては、RNN (Recurrent neural network)を用いた深層学習により、屋内での実験データをもとに、物理世界と無線通信情報の融合による技術の可能性を議論する。 |
| 抄録(英) | Thanks to the great advances in wireless communication systems, many types of the wireless terminals are available. It is expected that various novel services emerge in Society 5.0 that is based on Internet of Things (IoT) by a high degree of convergence between cyberspace (virtual world) and physical space (real world). This report discusses the potential of the physical space information use for the future wireless communication systems in Society 5.0. In wireless LAN systems, the throughput prediction was conducted using physical space information such as robot position information and camera images. We generated the prediction models using deep learning algorithms including recurrent neural network (RNN) and the indoor experiments were conducted for the evaluation. The results showed that the physical space information enabled the long term prediction. |
| キーワード(和) | ソサイエティ５．０ / オブジェクト認識 / バウンディングボックス / 無線通信品質予測 / 機械学習 |
| キーワード(英) | Society 5.0 / Thanks to the great advances in wireless communication systems, many types of the wireless terminals are available. It is expected that various novel services emerge in Society 5.0 that is based on Internet of Things (IoT) by a high degree of convergence between cyberspace (virtual world) and physical space (real world). This report discusses the potential of the physical space information use for the future wireless communication systems in Society 5.0. In wireless LAN systems, the throughput prediction was conducted using physical space information such as robot position information and camera images. We generated the prediction models using deep learning algorithms including recurrent neural network (RNN) and the indoor experiments were conducted for the evaluation. The results showed that the physical space information enabled the long term prediction. / Bounding box / link quality prediction / machine learning |
| 資料番号 | IT2021-44,SIP2021-52,RCS2021-212 |
| 発行日 | 2022-01-13 (IT, SIP, RCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS / SIP / IT |
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| 開催期間 | 2022/1/20(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 無線通信のための信号処理，学習，数理，情報理論および一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 岡本 英二(名工大) / 坂東 幸浩(NTT) / 和田山 正(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Eiji Okamoto(Nagoya Inst. of Tech.) / Yukihiro Bandou(NTT) / Tadashi Wadayama(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 西村 寿彦(北大) / 旦代 智哉(東芝) / 児島 史秀(NICT) / 田中 聡久(東京農工大) / 仲地 孝之(琉球大学) / 小嶋 徹也(東京高専) |
| 副委員長氏名（英） | Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Tomoya Tandai(Toshiba) / Fumihide Kojima(NICT) / Toshihisa Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Takayuki Nakachi(Ryukyu Univ.) / Tetsuya Kojima(Tokyo Kosen) |
| 幹事氏名（和） | 村岡 一志(NEC) / 山本 哲矢(パナソニック) / 杉本 憲治郎(Xiaomi) / 渡辺 修(拓殖大) / 田中 雄一(東京農工大) / 松田 哲直(埼玉大) / 野崎 隆之(山口大) |
| 幹事氏名（英） | Kazushi Muraoka(NEC) / Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Kenjiro Sugimoto(Xiaomi) / Osamu Watanabe(Takushoku Univ.) / Yuichi Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Tetsunao Matsuta(Saitamai Univ.) / Takayuki Nozaki(Yamaguchi Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 酒井 学(三菱電機) / 岩渕 匡史(NTT) / 奥山 達樹(NTTドコモ) / 吉田 太一(電通大) / 京地 清介(北九州市立大) / 廣友 雅徳(佐賀大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm.) / Osamu Nakamura(Sharp) / Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Masashi Iwabuchi(NTT) / Tatsuki Okuyama(NTT DOCOMO) / Taichi Yoshida(UEC) / Seisuke Kyochi(Univ. of Kitakyushu) / Masanori Hirotomo(Saga Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Radio Communication Systems / Technical Committee on Signal Processing / Technical Committee on Information Theory |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［招待講演］Society 5.0現実空間情報を用いた無線通信品質予測技術 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Invited Talk] Wireless link quality prediction using physical space information in Society 5.0 |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソサイエティ５．０ / Society 5.0 |
| キーワード(2)（和/英） | オブジェクト認識 / Thanks to the great advances in wireless communication systems, many types of the wireless terminals are available. It is expected that various novel services emerge in Society 5.0 that is based on Internet of Things (IoT) by a high degree of convergence between cyberspace (virtual world) and physical space (real world). This report discusses the potential of the physical space information use for the future wireless communication systems in Society 5.0. In wireless LAN systems, the throughput prediction was conducted using physical space information such as robot position information and camera images. We generated the prediction models using deep learning algorithms including recurrent neural network (RNN) and the indoor experiments were conducted for the evaluation. The results showed that the physical space information enabled the long term prediction. |
| キーワード(3)（和/英） | バウンディングボックス / Bounding box |
| キーワード(4)（和/英） | 無線通信品質予測 / link quality prediction |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 工藤 理一 / Riichi Kudo |
| 第 1 著者 所属（和/英） | NTT(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 高橋 馨子 / Kahoko Takahashi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | NTT(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 永田 尚志 / Hisashi Nagata |
| 第 3 著者 所属（和/英） | NTT(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 村上 友規 / Tomoki Murakami |
| 第 4 著者 所属（和/英） | NTT(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 小川 智明 / Tomoaki Ogawa |
| 第 5 著者 所属（和/英） | NTT(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 発表年月日 | 2022-01-20 |
| 資料番号 | IT2021-44,SIP2021-52,RCS2021-212 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | IT-327,SIP-328,RCS-329 |
| ページ範囲 | pp.93-94(IT), pp.93-94(SIP), pp.93-94(RCS), |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2022-01-13 (IT, SIP, RCS) |