| 講演名 | 2023-01-19 ［ショートペーパー］点群を用いたミリ波通信品質予測の点群データ量削減に関する基礎的検討 太田 翔己(東工大), 西尾 理志(東工大), 工藤 理一(NTT), 高橋 馨子(NTT), 永田 尚志(NTT), |
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| 抄録(和) | 本検討では，点群と機械学習を用いたミリ波通信品質予測手法に対して，点群のデータ量削減のためにダウンサンプリングを適用し，予測精度への影響を評価した．ミリ波通信などの高い周波数の電波を使用する無線通信においては，人体や車両等によって見通し通信路が遮蔽されると，スループットや受信電力などの通信品質が大きく低下する．この遮蔽を予測する技術として，3次元空間を点の集合で表す点群と機械学習を使用する手法が提案されている．点群はプライバシの懸念が少なく3次元空間を正確に捉えられる一方で，データ量が大きく通信コストおよび計算量が課題となる．本研究では，LiDARで取得した点群に対して，データ量削減に関する基礎的な手法であるランダムダウンサンプリングを適用し，削減割合と予測精度の関係を評価した．屋内環境での実験評価の結果，点群の点数を1%程度まで削減しても，人体遮蔽によるミリ波通信スループットの大きな低下が予測可能であることを示した． |
| 抄録(英) | This study experimentally evaluates a tradeoff between prediction accuracy and the number of points on a millimeter-wave (mmWave) link quality prediction method using point clouds and machine learning. In high-frequency radio communications such as mmWave communications, link quality is greatly attenuated when the line-of-sight (LOS) communication path is blocked by a human body or a vehicle. A method using point clouds, which represent a set of points in a three-dimensional space, and machine learning has been proposed as a technique for predicting LOS blockage. While point clouds can accurately capture the 3D space with fewer privacy concerns, they require a large amount of data and computation. In this study, we applied random downsampling, a primitive but effective method for reducing the number of points, to point clouds acquired by LiDAR to reduce the data volume of point clouds, and evaluated the relationship between the reduction ratio and prediction accuracy. Experimental evaluation in an indoor environment showed that even when the number of points in the point cloud is reduced to about 1%, a large attenuation in ｍmWave throughput induced by human blockage can be predicted. |
| キーワード(和) | 通信品質予測 / ミリ波通信 / 点群 / 機械学習 / データ量削減 |
| キーワード(英) | link quality prediction / millimeter-wave communication / point cloud / machine learning / data reduction |
| 資料番号 | SeMI2022-93 |
| 発行日 | 2023-01-12 (SeMI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI |
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| 開催期間 | 2023/1/19(から2日開催) |
| 開催地（和） | 鳴門グランドホテル海月 |
| 開催地（英） | Naruto grand hotel |
| テーマ（和） | センシング，モビリティ，モバイル・ユビキタスコンピューティング，センサ・アドホック・モバイルネットワーク，アプリケーション，一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 山本 高至(京大) |
| 委員長氏名（英） | Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 門田 和也(日立) / 大和田 泰伯(NICT) / 猿渡 俊介(阪大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuya Monden(Hitachi) / Yasunori Owada(NICT) / Shunsuke Saruwatari(Osaka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 勝間田 優樹(NTTドコモ) / 中山 悠(東京農工大) / 内山 彰(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Yuki Katsumata(NTT DOCOMO) / Yu Nakayama(Tokyo Univ. of Agri. and Tech.) / Akira Uchiyama(Osaka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 松田 裕貴(奈良先端大) / 田谷 昭仁(青学大) / 平井 健士(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuki Matsuda(NAIST) / Akihito Taya(Aoyama Gakuin Univ.) / Takeshi Hirai(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ショートペーパー］点群を用いたミリ波通信品質予測の点群データ量削減に関する基礎的検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Short Paper] An Empirical Study of Data Reduction Method for Point Cloud-based Link Quality Prediction |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 通信品質予測 / link quality prediction |
| キーワード(2)（和/英） | ミリ波通信 / millimeter-wave communication |
| キーワード(3)（和/英） | 点群 / point cloud |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | データ量削減 / data reduction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 太田 翔己 / Shoki Ohta |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：Tokyo Tech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 西尾 理志 / Takayuki Nishio |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：Tokyo Tech) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 工藤 理一 / Riichi Kudo |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 高橋 馨子 / Kahoko Takahashi |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 永田 尚志 / Hisashi Nagata |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社(略称：NTT) NTT(略称：NTT) |
| 発表年月日 | 2023-01-19 |
| 資料番号 | SeMI2022-93 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | SeMI-341 |
| ページ範囲 | pp.96-100(SeMI), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-01-12 (SeMI) |