講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-10-23 14:25
[依頼講演]工場環境における所要通信品質非充足予測技術の研究開発 ○矢野一人(ATR)・菅 宣理(ATR/東京理科大)・ウェバー ジュリアン(ATR/阪大)・侯 亜飛(ATR/岡山大)・新居英志・東森敏英・鈴木義規(ATR) RCS2020-108 |
抄録 |
(和) |
筆者らは工場環境における無線通信の適用先拡大と通信品質安定化に向けて,近い将来の所要通信品質の非充足(通信異常)発生,ならびにそれが発生した要因の推定を実現する技術の研究開発を行っている.本稿では所要通信品質非充足予測の要素技術である将来値予測技術および所要通信品質非充足確率予測技術に関する検討状況を概説する.前者においては確率的ニューラルネットワークを用いて観測情報の将来値を予測する際に,複数の無線リンクの情報を同時に利用することにより,将来値の予測精度を高められることを示す.また,所要通信品質の非充足確率予測に関しては,予測した将来値とその誤算分布から近い将来における所要通信品質の非充足確率を良好な精度で予測できることを示す. |
(英) |
In order to deploy wireless communication into smart factory environments, it is important to stably operate wireless communication. For realizing this, the authors are conducting research and development of two technologies: prediction of quality of service (QoS) outage, and estimation of a factor causing the QoS outage. This paper briefly introduces the research activities on the prediction of outage probability of application's required QoS. It consists of "future value prediction" and "prediction of QoS outage probability." The former employs probabilistic neural network (PNN), and improves the prediction accuracy by utilizing the measured information obtained on multiple wireless links. The latter estimates QoS outage probability from the prediction result of future QoS value and the estimated distribution function of the QoS prediction error. Some simulation results show the effectiveness of the developed methods. |
キーワード |
(和) |
将来値予測 / 所要通信品質非充足予測 / スマート工場 / 機械学習 / 確率的ニューラルネットワーク / / / |
(英) |
future value prediction / outage probability prediction of required QoS / smart factory / machine learning / probabilistic neural network / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 204, RCS2020-108, pp. 86-91, 2020年10月. |
資料番号 |
RCS2020-108 |
発行日 |
2020-10-15 (RCS) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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RCS2020-108 |