| 講演名 | 2022-03-09 フィジカル空間情報に基づく通信品質予測モデル選択手法 永田 尚志(NTT), 工藤 理一(NTT), 高橋 馨子(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，あらゆるモノがネットワークに接続され，様々なアプリケーションの創出が期待されている.多様化するアプリケーションは，無線通信に対する要求条件をより複雑で高度なものとしていくと考えられる.例えば、自律的に動作する移動型ロボットを，管理，監視，操作することを考えると，高信頼な無線通信品質を確保するためには，高精度に無線通信品質を予測する必要がある.高信頼な無線通信を確保のため，無線リンクの品質予測は重要である.無線通信品質を予測するために，カメラなどから得られるフィジカル空間情報を用いて，深層学習による予測モデルを生成する方法が提案されている.本稿では，フィジカル空間情報として，カメラ情報および端末の位置情報を用いることができる場合に，それぞれ個別に予測モデルと信頼度評価モデルを形成することで，高い性能とモデルの拡張性をを両立する無線通信品質予測システムを提案する.屋内実験データを用い，予測性能を評価した結果を示す. |
| 抄録(英) | With the development of wireless communication technology, it is expected that all things will be connected to the network and various applications will be created. Diversifying applications are expected to make the requirements for wireless communication more complicated and sophisticated. For example, considering the management, monitoring, and operation of autonomously operating mobile robots, it is necessary to predict wireless communication quality with high accuracy in order to ensure highly reliable wireless communication quality. Predicting the quality of wireless links is important to ensure highly reliable wireless communication. To predict the quality of wireless communication, generate a prediction model by deep learning using physical spatial information obtained from cameras and the like. A method has been proposed. In this paper, when camera information and terminal position information can be used as physical spatial information, high performance can be achieved by individually forming a prediction model and a reliability evaluation model, respectively. We propose a wireless communication quality prediction system that achieves both model expandability. The results of evaluating the prediction performance using indoor experimental data are shown. |
| キーワード(和) | 無線LAN / 機械学習 / 深層学習 / 通信品質予測 |
| キーワード(英) | wireless LAN / machine learning / deep learning / communication quality prediction |
| 資料番号 | CQ2021-106 |
| 発行日 | 2022-03-02 (CQ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ / IMQ / MVE / IE |
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| 開催期間 | 2022/3/9(から3日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催（Zoom） |
| 開催地（英） | Online (Zoom) |
| テーマ（和） | 変化する生活での五感に訴えるオンラインメディアとその評価、および一般（魅力工学研究会協賛） |
| テーマ（英） | Media of five senses, Multimedia, Media experience, Picture codinge, Image media quality, Network,quality and reliability, etc |
| 委員長氏名（和） | 岡本 淳(NTT) / 魚森 謙也(阪大) / 井原 雅行(理研) / 児玉 和也(NII) |
| 委員長氏名（英） | Jun Okamoto(NTT) / Kenya Uomori(Osaka Univ.) / Masayuki Ihara(RIKEN) / Kazuya Kodama(NII) |
| 副委員長氏名（和） | 平栗 健史(日本工大) / 長谷川 剛(東北大) / 前田 充(キヤノン) / 清川 清(奈良先端大) / 坂東 幸浩(NTT) / 山崎 俊彦(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Takefumi Hiraguri(Nippon Inst. of Tech.) / Gou Hasegawa(Tohoku Univ.) / Mitsuru Maeda(Canon) / Kiyoshi Kiyokawa(NAIST) / Hiroyuki Bandoh(NTT) / Toshihiko Yamazaki(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | アベセカラ ヒランタ(NTT) / 山本 寛(立命館大) / 工藤 博章(名大) / 土田 勝(NTT) / 西口 敏司(阪工大) / 横山 正典(NTT) / 福嶋 政期(東大) / 海野 恭平(KDDI総合研究所) / 福嶋 慶繁(名工大) |
| 幹事氏名（英） | Hirantha Abeysekera(NTT) / Hiroshi Yamamoto(Ritsumeikan Univ.) / Hiroaki Kudo(Nagoya Univ.) / Masaru Tsuchida(NTT) / Satoshi Nishiguchi(Oosaka Inst. of Tech.) / Masanori Yokoyama(NTT) / Shogo Fukushima(Univ. of ToKyo) / Kyohei Unno(KDDI Research) / Norishige Fukushima(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 西川 由明(NEC) / 堅岡 良知(KDDI総合研究所) / 川嶋 喜美子(NTT) / 塚田 正人(NEC) / 山添 崇(成蹊大) / 磯山 直也(奈良先端大) / 原 豪紀(大日本印刷) / 後藤 充裕(NTT) / 岩村 俊輔(NHK) / 工藤 忍(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshiaki Nishikawa(NEC) / Ryoichi Kataoka(KDDI Research) / Kimiko Kawashima(NTT) / Masato Tsukada(NEC) / Takashi Yamazoe(Seikei Univ.) / Naoya Isoyama(NAIST) / Takenori Hara(DNP) / Mitsuhiro Goto(NTT) / Shunsuke Iwamura(NHK) / Shinobu Kudo(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Communication Quality / Technical Committee on Image Media Quality / Technical Committee on Media Experience and Virtual Environment / Technical Committee on Image Engineering |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | フィジカル空間情報に基づく通信品質予測モデル選択手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Model selection for link quality prediction based on physical space information |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 無線LAN / wireless LAN |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | 通信品質予測 / communication quality prediction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 永田 尚志 / Hisashi Nagata |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) NTT Network Innovation Laboratories(略称：NTT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 工藤 理一 / Riichi Kudo |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) NTT Network Innovation Laboratories(略称：NTT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 高橋 馨子 / Kahoko Takahashi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) NTT Network Innovation Laboratories(略称：NTT) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 小川 智明 / Tomoaki Ogawa |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) NTT Network Innovation Laboratories(略称：NTT) |
| 発表年月日 | 2022-03-09 |
| 資料番号 | CQ2021-106 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | CQ-421 |
| ページ範囲 | pp.31-36(CQ), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-03-02 (CQ) |