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講演抄録/キーワード
講演名 2022-02-24 10:05
衛星通信システムにおける転移学習を用いたトラヒック予測による帯域使用幅削減に関する検討
玉田一将川本雄一加藤 寧東北大SAT2021-54
抄録 (和) 近年,テレワークや定額動画配信サービスなどの普及によりインターネットトラヒックはますます増加している.また,Beyond 5Gでは衛星通信回線が5Gバックホールとして組み込まれるのに伴い,衛星通信回線を流れるトラヒック量は増加し,変動パターンが多様化する見込みである.地上通信と比べ通信に利用可能な周波数帯域が少ない衛星通信では,トラヒック予測がリソースの効率的な運用に利用されるため,トラヒック予測は重要である.また,地上通信では将来的なトラヒックの時間変動に追従するために,近年では機械学習を適用したトラヒック予測手法について多数検討されている.しかし,衛星通信において機械学習によるトラヒック予測の導入を考えた場合,衛星帯域を予測のためのデータ転送によって大幅に消費して,ユーザが利用可能な衛星帯域が減少する問題が発生する.そこで本研究では,この問題を解決するために転移学習を用い,予測精度の担保と帯域使用幅を削減するトラヒック予測手法を提案する.更にシミュレーションを通して提案手法に対する従来手法との比較を行い,提案手法の有効性を検証する. 
(英) Recently, Internet traffic has been increasing owing to the widespread use of teleworking and flat-rate video distribution services. Such enormous traffic is also expected to transmit over the satellite communications lines of the Beyond 5G backhaul network and the fluctuation patterns will become more diversified. The resources of satellite communication are scarcer than terrestrial communication. Therefore, this research focuses on efficient satellite network resource operation. Traffic forecasting is one of the promising approaches for efficient resource allocation. There are several methods for traffic prediction of terrestrial communication using machine learning. However, there are no literatures focusing on traffic prediction using ML over satellite communication. This is challenging due to high bandwidth consumption by the existing prediction methods over limited satellite bandwidth that can lower bandwidth usage for users. Therefore, this paper proposes a traffic prediction method that uses transfer learning to reduce the bandwidth usage by the proposed approach. Furthermore, we perform simulations to compare the prediction accuracy of the proposed method with the conventional approach to verify the performance of the proposed approach.
キーワード (和) 衛星通信 / 機械学習 / トラヒック予測 / / / / /  
(英) Satellite communication / Machine learning / Traffic prediction / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 379, SAT2021-54, pp. 7-12, 2022年2月.
資料番号 SAT2021-54 
発行日 2022-02-17 (SAT) 
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 SAT2021-54

研究会情報
研究会 SAT SANE  
開催期間 2022-02-24 - 2022-02-25 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 衛星応用技術及び一般 
テーマ(英) Satellite technology, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SAT 
会議コード 2022-02-SAT-SANE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 衛星通信システムにおける転移学習を用いたトラヒック予測による帯域使用幅削減に関する検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Study on Bandwidth usage Reduction by Traffic Prediction Using Transfer Learning in Satellite Communication Systems 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 衛星通信 / Satellite communication  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(3)(和/英) トラヒック予測 / Traffic prediction  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(6)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 玉田 一将 / Kazumasab Tamada / タマダ カズマサ
第1著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 川本 雄一 / Yuichi Kawamoto / カワモト ユウイチ
第2著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 加藤 寧 / Nei Kato / カトウ ネイ
第3著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-02-24 10:05:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 SAT 
資料番号 SAT2021-54 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.379 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数
発行日 2022-02-17 (SAT) 


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