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講演抄録/キーワード
講演名 2017-08-27 13:00
[特別講演]機械学習の無線通信制御への応用
西尾理志京大
抄録 (和) 本講演では機械学習の無線通信制御への応用,特に教師あり学習に関して,ミリ波通信と周波数共用への応用に関して紹介する.ミリ波通信では,通信路遮蔽によるスループットの急峻な変化をカメラ画像から推定する手法を提案している.カメラ画像は,通信路遮蔽を特徴づける情報,例えば送受信局と遮蔽物の位置関係,遮蔽物の形状等を内包しており,画像のみからその影響を推定することができる.実験により画像のみからでも最大スループットの20%程度の精度でスループットを推定できることを示している.次に,周波数共用システムにおける干渉発生領域推定に基づく通信禁止領域更新手法を紹介する.共用周波数帯域における二次利用端末の通信が行われた時刻と座標,その通信が強い干渉を与えたかどうかの判定情報から,強い干渉を発生させうる領域を推定し,通信禁止領域に設定することで,一次利用者への強い干渉の発生率を更新ごとに低減していく.サポートベクターマシンを用いた方式は,機械学習を用いない方式に比べ,同等の干渉発生率でも通信禁止領域の面積を削減できることを計算機シミュレーションにより明らかにする. 
(英) Applications of machine learning in wireless communications are introduced in this presentation. In millimeter-wave (mmWave) communication, throughput estimation using camera imagery has been studied. Human blockage in mmWave communication sharply degrades link quality, and the blockage could be predicted from imagery since camera imagery contains geometry of transmitter, receiver, and pedestrian, and shape and mobility of pedestrian, which characterize human blockage in mmWave communications. Experimental results demonstrate that the scheme estimates throughput from imagery. In a spectrum sharing system, we proposed a scheme to estimate region where harmful interference could occur and update primary exclusive region (PER) in order not to cause harmful interference. Support vector machine (SVM) learns interference region and decides appropriate boundary for PER. The simulation results demonstrate that the area of PER with the proposed scheme is smaller than that of the fixed circular PER setting with the same interference probability.
キーワード (和) 機械学習 / 教師あり学習 / 無線通信制御 / ミリ波通信 / 周波数共用 / / /  
(英) Machine Learning / Supervised Learning / Wireless Communications / mmWave Communication / Spectrum Sharing / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 CQ  
開催期間 2017-08-26 - 2017-08-27 
開催地(和) 日本工業大学 
開催地(英) Nippon Institute of Technology 
テーマ(和) 第2回コミュニケーションクオリティ (CQ) 学生ワークショップ 
テーマ(英) The 2nd Communication Quality Student Workshop 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CQ 
会議コード 2017-08-CQ 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 機械学習の無線通信制御への応用 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Machine Learning in Wireless Networks 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(2)(和/英) 教師あり学習 / Supervised Learning  
キーワード(3)(和/英) 無線通信制御 / Wireless Communications  
キーワード(4)(和/英) ミリ波通信 / mmWave Communication  
キーワード(5)(和/英) 周波数共用 / Spectrum Sharing  
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) 西尾 理志 / Takayuki Nishio /
第1著者 所属(和/英) 京都大学 (略称: 京大)
Kyoto University (略称: Kyoto Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2017-08-27 13:00:00 
発表時間 40分 
申込先研究会 CQ 
資料番号  
巻番号(vol) vol. 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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