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| 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 |
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| 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) | |
| PDFダウンロード | RCS2019-355 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR SRW |
| 開催期間 | 2020-03-04 - 2020-03-06 |
| 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 | RCS |
| 会議コード | 2020-03-RCS-SR-SRW |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Application of Deep Learning to CoMP Transmission Employing Vehicle Position Information in Taxi Radio Systems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | タクシー無線 / taxi radio systems |
| キーワード(2)（和/英） | マルチセル / multi-cell |
| キーワード(3)（和/英） | 基地局間協調制御 / coordinated multi-point (CoMP) |
| キーワード(4)（和/英） | 車輌位置情報 / vehicle position information |
| キーワード(5)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| 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） | 小島 和樹 / Kazuki Kojima / コジマ カズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新保 薫子 / Yukiko Shimbo / シンボ ユキコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 菅沼 碩文 / Hirofumi Suganuma / スガヌマ ヒロフミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 前原 文明 / Fumiaki Maehara / マエハラ フミアキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-05 11:15:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2019-355 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.448 |
| ページ範囲 | pp.189-193 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-02-26 (RCS) |
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