| 講演名 | 2022-07-27 ［依頼講演］RNNによる環境情報を用いた受信電力予測 佐々木 元晴(NTT), 澁谷 尚希(NTT), 河村 憲一(NTT), 久野 伸晃(NTT), 猪又 稔(NTT), 山田 渉(NTT), 守山 貴庸(NTT), |
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| 抄録(和) | 深層学習としてRNN（Recurrent Neural Network）の一つであるGRU（Gated Recurrent Unit）を用いた受信電力の予測手法について報告する．訓練データおよび検証データは神奈川県横須賀市のNTT横須賀通信研究所の屋内環境において測定した5.6GHz帯無線LANのRSSIデータを用いた．入力データとして約0.1秒ごとのRSSIデータ50点に加えて、予測対象位置における送受信間距離および見通し有無の情報を用いて，5秒後のRSSIの中央値を予測した．中央値は50点（約5秒間）のRSSIデータを用いて導出している．提案手法により，検証データに対するRMSE（Root Mean Squared Error）は1.4dBとなり，最新の観測値を用いた予測および直近のRSSIのみを用いた予測に対してそれぞれ1.4dBと0.6dB予測精度を改善した． |
| 抄録(英) | We report a method for predicting received power using a GRU (Gated Recurrent Unit), which is one of the RNNs (Recurrent Neural Networks). For the training and validation data, RSSI data of 5.6 GHz band wireless LAN measured in the indoor environment of NTT Yokosuka Communication Laboratory in Yokosuka City, Kanagawa Prefecture was used. As input data, we use the information on the distance between transmitter and receiver, and whether the Line-of-Sight or Non-Line-of-Sight at the predicted target position, in addition to 50 points of RSSI data about every 0.1 seconds. The median value of RSSI after 5 seconds was predicted. The median is derived using RSSI data at 50 points (about 5 seconds). Due to the proposed method, the RMSE (Root Mean Squared Error) for the validation data is 1.4 dB, which is 1.4 dB and 0.6 dB for the prediction using the latest observations and the prediction using only the newest RSSI, respectively. The prediction accuracy has been improved by the proposed model. |
| キーワード(和) | 深層学習 / RNN / GRU / 受信電力予測 / Wi-Fi |
| キーワード(英) | Deep learning / RNN / GRU / received power prediction / Wi-Fi |
| 資料番号 | AP2022-36 |
| 発行日 | 2022-07-20 (AP) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AP / SANE / SAT |
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| 開催期間 | 2022/7/27(から3日開催) |
| 開催地（和） | 旭川市大雪クリスタルホール |
| 開催地（英） | Asahikawa Taisetsu Crystal Hall |
| テーマ（和） | リモートセンシング，衛星通信，電波伝搬，一般 |
| テーマ（英） | Remote sensing, Sattelite Communication, Radio propagation, Antennas and Propagation |
| 委員長氏名（和） | 山田 寛喜(新潟大) / 森山 敏文(長崎大) / 井家上 哲史(明大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroshi Yamada(Niigata Univ.) / Toshifumi Moriyama(Nagasaki Univ.) / Tetsushi Ikegami(Meiji Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 藤元 美俊(福井大) / 田中 真(東海大) / 網嶋 武(明治大) / 亀井 雅(NHK) / 加保 貴奈(湘南工科大) |
| 副委員長氏名（英） | Mitoshi Fujimoto(Fukui Univ) / Makoto Tanaka(Tokai Univ.) / Takeshi Amishima(Meiji Univ..) / Masashi Kamei(NHK) / Takana Kaho(Shonan Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 道下 尚文(防衛大) / 紀平 一成(三菱電機) / 北村 尭之(三菱電機) / 二ッ森 俊一(電子航法研) / 阿部 順一(NTT) / 大倉 拓也(NICT) |
| 幹事氏名（英） | Naobumi Michishita(National Defense Academy) / Kazunari Kihira(Mitsubishi Electric) / Takayuki Kitamura(Mitsubishi Electric) / Shunichi Futatsumori(ENRI) / Junichi Abe(NTT) / Takuya Okura(NICT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 村上 友規(NTT) / 尚 方(電通大) / 流田 理一郎(KDDI総合研究所) / 小泉 雄貴(NHK) |
| 幹事補佐氏名（英） | Tomoki Murakami(NTT) / Shang Fang(Univ.. of Electro-Comm.) / Riichiro Nagareda(KDDI Research) / Yuuki Koizumi(NHK) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Antennas and Propagation / Technical Committee on Space, Aeronautical and Navigational Electronics / Technical Committee on Satellite Telecommunications |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［依頼講演］RNNによる環境情報を用いた受信電力予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Invited Lecture] RNN Based Proactive Prediction of Received Power Using Environmental Information |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | RNN / RNN |
| キーワード(3)（和/英） | GRU / GRU |
| キーワード(4)（和/英） | 受信電力予測 / received power prediction |
| キーワード(5)（和/英） | Wi-Fi / Wi-Fi |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 佐々木 元晴 / Motoharu Sasaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | NTT(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 澁谷 尚希 / Naoki Shibuya |
| 第 2 著者 所属（和/英） | NTT(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 河村 憲一 / Kenichi Kawamura |
| 第 3 著者 所属（和/英） | NTT(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 久野 伸晃 / Nobuaki Kuno |
| 第 4 著者 所属（和/英） | NTT(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 猪又 稔 / Minoru Inomata |
| 第 5 著者 所属（和/英） | NTT(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 山田 渉 / Wataru Yamada |
| 第 6 著者 所属（和/英） | NTT(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 守山 貴庸 / Takatsune Moriyama |
| 第 7 著者 所属（和/英） | NTT(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 発表年月日 | 2022-07-27 |
| 資料番号 | AP2022-36 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | AP-135 |
| ページ範囲 | pp.12-16(AP), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2022-07-20 (AP) |