| 講演名 | 2022-11-24 減衰マップ推定手法における学習データ生成方法に関する検討 西川 由明(NEC), 松田 崇弘(都立大), 高橋 英士(NEC), 大西 健夫(NEC), 竹内 俊樹(NEC), |
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| 抄録(和) | 減衰マップとは，観測領域内の遮蔽物による無線信号の減衰量の空間分布である．無線トモグラフィの手法を用いることにより減衰マップ推定は可能であるが，伝搬路における信号の反射や回折の影響により，推定された減衰マップは多くの場合不鮮明となる．この不鮮明さは教師あり学習による画像処理により改善可能であるが，そのためには工場内の複雑なマルチパス伝搬環境に適用可能な学習データを用意することが必要である．本稿では，シミュレーションによる減衰マップ推定のための学習データ生成方法を提案する．提案手法では，無線信号の伝搬路がLOS（見通し内）かNLOS（見通し外）であるかを示すLOS/NLOS 情報と減衰マップとの対応関係を用いることにより，マルチパス伝搬環境に影響されない学習データを生成することができる．本稿ではさらに，本学習データを用いたノイズ除去畳み込みニューラルネットワークによる減衰マップの鮮明化手法についても検討し，提案手法の有効性をシミュレーション実験により示す． |
| 抄録(英) | Spatial Loss Fields (SLFs) are maps quantifying the attenuation of radio signals in a monitored region. SLFs, which are estimated from received signal strengths, have some kind of unclearness coming from reflections and diffractions of signal. Although surpervised learning methods to decrease this unclearness need plenty of true SLFs, it is dificult to collect true SLFs of various factories. It is needed to generate training data which are torelant to the multipath environment. In this article, we propose training data generation method with a simulation. The proposed method makes true SLF randomly, and simulates whether received signals are transmitted on a line-of-sight (LOS) path or a non-line-of-sight path. The model is trained to infer the difference between true and estimated SLFs from the estimated SLF. We use denoise convolutional neaural network as the model and evaluate the performance of the proposed method with simulation experience. |
| キーワード(和) | 減衰マップ / ノイズ除去畳み込みニューラルネットワーク / 教師あり学習 |
| キーワード(英) | spatial loss field / denoise convolutional neaural network / surpervised learning |
| 資料番号 | CQ2022-47 |
| 発行日 | 2022-11-17 (CQ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS / ICM / CQ |
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| 開催期間 | 2022/11/24(から2日開催) |
| 開催地（和） | 福岡大学文系センター棟 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Humanities and Social Sciences Center, Fukuoka Univ. + Online |
| テーマ（和） | ネットワーク品質，ネットワーク計測・管理，ネットワーク仮想化，ネットワークサービス，ブロックチェーン，セキュリティ，ネットワークインテリジェンス・AI，一般 |
| テーマ（英） | Network quality, Network measurement/management, Network virtualization, Network service, Blockchain, Security, Network intelligence/AI, etc. |
| 委員長氏名（和） | 大石 哲矢(NTT) / 野村 祐士(富士通) / 岡本 淳(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuya Oishi(NTT) / Yuji Nomura(Fujitsu) / Jun Okamoto(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 三好 匠(芝浦工大) / 三好 優(NTT) / 高橋 英士(NEC) / 平栗 健史(日本工大) / 長谷川 剛(東北大) |
| 副委員長氏名（英） | Takumi Miyoshi(Shibaura Insti of Tech.) / Yu Miyoshi(NTT) / Eiji Takahashi(NEC) / Takefumi Hiraguri(Nippon Inst. of Tech.) / Gou Hasegawa(Tohoku Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 池邉 隆(NTT) / 山口 実靖(工学院大) / 加藤 能史(NTT) / 内海 哲哉(富士通) / 恵木 則次(NTT) / 山本 寛(立命館大) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Ikebe(NTT) / Saneyasu Yamaguchi(Kogakuin Univ.) / Yoshifumi Kato(NTT) / Tetsuya Uchiumi(Fujitsu) / Noritsugu Egi(NTT) / Hiroshi Yamamoto(Ritsumeikan Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 三原 孝太郎(NTT) / 山本 嶺(電通大) / 川嶋 喜美子(NTT) / 中村 遼(福岡大) / 中平 俊朗(NTT) / 塚常 健太(都立大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kotaro Mihara(NTT) / Ryo Yamamoto(Univ. of Electro-Comm) / Kimiko Kawashima(NTT) / Ryo Nakamura(Fukuoka Univ.) / Toshiro Nakahira(NTT) / Kenta Tsukatsune(Tokyo Metroplitan Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Network Systems / Technical Committee on Information and Communication Management / Technical Committee on Communication Quality |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 減衰マップ推定手法における学習データ生成方法に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on Training Data Generation for Estimating Spatial Loss Fields |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 減衰マップ / spatial loss field |
| キーワード(2)（和/英） | ノイズ除去畳み込みニューラルネットワーク / denoise convolutional neaural network |
| キーワード(3)（和/英） | 教師あり学習 / surpervised learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 西川 由明 / Yoshiaki Nishikawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | NEC(略称：NEC) NEC(略称：NEC) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 松田 崇弘 / Takahiro Matsuda |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京都立大学(略称：都立大) Tokyo Metropolitan University(略称：TMU) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 高橋 英士 / Eiji Takahashi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | NEC(略称：NEC) NEC(略称：NEC) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 大西 健夫 / Takeo Onishi |
| 第 4 著者 所属（和/英） | NEC(略称：NEC) NEC(略称：NEC) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 竹内 俊樹 / Toshiki Takeuchi |
| 第 5 著者 所属（和/英） | NEC(略称：NEC) NEC(略称：NEC) |
| 発表年月日 | 2022-11-24 |
| 資料番号 | CQ2022-47 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | CQ-275 |
| ページ範囲 | pp.1-6(CQ), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-11-17 (CQ) |