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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-03-03 09:00 ミリ波通信制御のためのオンライン機械学習を用いた深度画像からのスループット推定 ○岡本浩尚・西尾理志・守倉正博・山本高至（京大）  SR2015-96 |
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| 抄録 | （和） | ミリ波通信における見通し通信路遮蔽による通信品質低下問題の解決策の一つに通信する基地局を切り替えるハンドオーバがある．遮蔽検知後，素早く通信品質の良い基地局へ切り替えを行うには，事前に端末と全基地局間の無線通信品質情報を取得する必要があるが，情報取得のための制御信号により帯域が圧迫されることが考えられる．本稿ではRGB-Dカメラとオンライン機械学習アルゴリズムを用い，深度画像とスループットの対応を学習し，新たな深度画像から回帰によりスループットを推定する方式を提案する．画像からスループット等の通信品質情報を推定することで制御信号を用いないハンドオーバが可能となる．さらに，オンライン機械学習アルゴリズムを用いることで高速な学習・推定が可能であり，周囲の環境に適応的に推定が可能となる．本稿では提案方式をRGB-DカメラとIEEE 802.11ad準拠のミリ波無線LAN機器を用いて実装し，スループット推定実験を行い，提案方式が歩行者の移動経路やカメラ位置によらず，比較方式よりも高い精度でスループットを推定可能であることを示した． |
| （英） | In mmWave communications, received signal strength sharply decreases when pedestrians block line-of-sight (LOS) paths. To solve the human blockage problem, a base station handover has been assessed. In order to quickly transfer a mobile station communicating with one base station to another base station which provides higher throughput, the handover system obtains and updates throughput information between the station and each of base stations. Therefore, many control signals are required to transmit to obtain the throughput information and would waste mmWave radio resources. In this paper, we propose a mmWave throughput estimation scheme using an online machine learning algorithm and depth-image. A system with the scheme learns the relationships between depth-images and throughputs, and estimates throughputs from depth-images. The system enables optimized base station handover without control signals. The algorithm enables the handover system to estimate throughput fast and adaptively. We implemented a testbed using IEEE 802.11ad mmWave wireless LAN devices and an RGB-D camera. The experiment results confirm that the scheme estimates temporal variation of throughputs more accurately than a compared scheme in various scenarios. | |
| キーワード | （和） | ミリ波通信 / 機械学習 / RGB-Dカメラ / 通信品質推定 / IEEE 802.11ad / / / |
| （英） | mmWave / machine learning / RGB-D camera / communication quality estimation / IEEE 802.11ad / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 115, no. 473, SR2015-96, pp. 47-52, 2016年3月. | |
| 資料番号 | SR2015-96 | |
| 発行日 | 2016-02-24 (SR) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SR2015-96 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS CCS SR SRW |
| 開催期間 | 2016-03-02 - 2016-03-04 |
| 開催地（和） | 東京工業大学 |
| 開催地（英） | Tokyo Institute of Technology |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2016-03-RCS-CCS-SR-SRW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ミリ波通信制御のためのオンライン機械学習を用いた深度画像からのスループット推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Throughput estimation using online machine learning algorithm from depth-images for mmWave communications |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ミリ波通信 / mmWave |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(3)（和/英） | RGB-Dカメラ / RGB-D camera |
| キーワード(4)（和/英） | 通信品質推定 / communication quality estimation |
| キーワード(5)（和/英） | IEEE 802.11ad / IEEE 802.11ad |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡本 浩尚 / Hironao Okamoto / オカモト ヒロナオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西尾 理志 / Takayuki Nishio / ニシオ タカユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 守倉 正博 / Masahiro Morikura / モリクラ マサヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 高至 / Koji Yamamoto / ヤマモト コウジ |
| 第4著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-03-03 09:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2015-96 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | no.473 |
| ページ範囲 | pp.47-52 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-02-24 (SR) |
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