| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-07-08 10:25 機械学習を用いたミリ波向け遮蔽影響予測の屋外環境への適用検証 ○伊藤智史・三原翔一郎・村上隆秀・新保宏之（KDDI総合研究所）  RCS2020-59 |
|
| 抄録 | （和） | ミリ波帯は6 GHz 以下の周波数帯と比較して直進性が強く遮蔽の影響を受けやすい．そこで，遮蔽による回線断を画像情報から予測し，複数のミリ波帯基地局を用いて事前に接続先の基地局を切り替える手法を検討している．ミリ波帯基地局で形成される最大50 m程度の通信エリア（ナノエリア）を考慮した場合，適切な切り替えには物体による遮蔽の影響を正確に予測する手法が必要となる．画像を用いた従来手法として，屋内の廊下で一対の対向する送受信機がある環境下で，機械学習の一方式であるCNN (Convolutional Neural Network)を使った遮蔽影響予測手法が提案されている．一方で，本検討の対象となる屋外ナノエリアは，最大50 m程度と通信距離が長い点やより広範囲に物体が存在する点おいて従来環境と異なるため，従来手法の適用可否の見極めが必要となる．本報告では，60 GHz帯において，送受信間距離50 mの屋外環境で周辺を車両および人体が移動した際の予測精度の検証結果を示す． |
| （英） | mm-wave bands have large blockage loss in comparison with sub 6 GHz band. Therefore, we proposed the system that has multiple mm-wave band base stations and is able to keep wireless link connection by predicting blockage impact using some pictures and switching to another mm-wave band base station in advance. In around 50 m area covered by multiple mm-wave band base stations, precise prediction method for proper switching is needed to keep link connection. Conventional method which use CNN (Convolutional Neural Network) is proposed for one-to-one indoor environment. On the other hand, nano-area differs in terms of longer transmission distance of around 50 m and wider blocker distribution than conventional study. In this paper, we show prediction results and considerations when some vehicle and human body move within 50 m transmission distance in outdoor environment. | |
| キーワード | （和） | ミリ波 / 遮蔽予測 / 機械学習 / ナノエリア / / / / |
| （英） | mm-Wave / Blockage Prediction / Machine Learning / Nano-area / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 89, RCS2020-59, pp. 7-12, 2020年7月. | |
| 資料番号 | RCS2020-59 | |
| 発行日 | 2020-07-01 (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 | RCS2020-59 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR NS SeMI RCC RCS |
| 開催期間 | 2020-07-08 - 2020-07-10 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習とAIを応用した通信・ネットワーク技術，M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things），一般 |
| テーマ（英） | Communication and Network Technology of the AI Age, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2020-07-SR-NS-SeMI-RCC-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いたミリ波向け遮蔽影響予測の屋外環境への適用検証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Feasibility Study on Blockage Prediction with Machine Learning in Outdoor mm-Wave Environment |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ミリ波 / mm-Wave |
| キーワード(2)（和/英） | 遮蔽予測 / Blockage Prediction |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | ナノエリア / Nano-area |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 伊藤 智史 / Satoshi Ito / イトウ サトシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research, Inc.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三原 翔一郎 / Shoichiro Mihara / ミハラ ショウイチロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research, Inc.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 村上 隆秀 / Takahide Murakami / ムラカミ タカヒデ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research, Inc.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新保 宏之 / Hiroyuki Shinbo / シンボ ヒロユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research, Inc.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-07-08 10:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2020-59 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.89 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-07-01 (RCS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]