講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-03-05 11:15
タクシー位置情報を用いた基地局間協調制御法への深層学習の適用に関する一検討 ○小島和樹・新保薫子・菅沼碩文・前原文明(早大) RCS2019-355 |
抄録 |
(和) |
大ゾーン方式により展開されてきたタクシー無線では,都市部の高層ビルの増加により発生する大規模な不感地帯を解消すべく,同一周波数を用いたマルチセル通信の実現が期待されている.これまでに我々は,マルチセル通信において深刻となるセル間干渉を解消すべく,タクシー無線において基地局が各車輌の位置情報を容易に収集できる点に着目し,セル間の干渉の度合いを位置情報により算出し,その度合いからセル間の直交性を簡易に制御する基地局間協調方式を提案するとともに,その有効性を明らかにしてきた.本稿では,タクシー位置情報を用いた基地局間協調制御法に対して深層学習を適用することにより,制御時に必要となるシステム容量の計算を回避する方式を提案する.また,提案方式の有効性を,制御時にシステム容量計算が必要となる従来方式を比較対象にとって,我が国のタクシー無線のシステム諸元に基づき,計算機シミュレーションにより評価する. |
(英) |
This report proposes a coordinated multi-point (CoMP) transmission method based on deep learning for taxi radio systems to prevent inter-cell interference (ICI). In CoMP, it is essential to select whether to use simultaneous transmission or time division multiplexing (TDM) considering the effect of the ICI. The feature of the proposed method is to determine such a transmission mode by using vehicle position information as taxi radio systems have such position information. Moreover, the proposed method makes it possible to avoid the online system capacity calculation also required for CoMP thanks to the use of deep learning. The effectiveness of the proposed method is demonstrated in comparison with a traditional online calculation method under the practical scenario based on the taxi radio system in Japan. |
キーワード |
(和) |
タクシー無線 / マルチセル / 基地局間協調制御 / 車輌位置情報 / 深層学習 / / / |
(英) |
taxi radio systems / multi-cell / coordinated multi-point (CoMP) / vehicle position information / deep learning / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 448, RCS2019-355, pp. 189-193, 2020年3月. |
資料番号 |
RCS2019-355 |
発行日 |
2020-02-26 (RCS) |
ISSN |
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) |
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RCS2019-355 |