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講演抄録/キーワード
講演名 2022-03-09 15:55
フィジカル空間情報に基づく通信品質予測モデル選択手法
永田尚志工藤理一高橋馨子小川智明NTTCQ2021-106
抄録 (和) 無線通信技術の発展により,あらゆるモノがネットワークに接続され,様々なアプリケーションの創出が期待されている.多様化するアプリケーションは,無線通信に対する要求条件をより複雑で高度なものとしていくと考えられる.例えば、自律的に動作する移動型ロボットを,管理,監視,操作することを考えると,高信頼な無線通信品質を確保するためには,高精度に無線通信品質を予測する必要がある.高信頼な無線通信を確保のため,無線リンクの品質予測は重要である.無線通信品質を予測するために,カメラなどから得られるフィジカル空間情報を用いて,深層学習による予測モデルを生成する方法が提案されている.本稿では,フィジカル空間情報として,カメラ情報および端末の位置情報を用いることができる場合に,それぞれ個別に予測モデルと信頼度評価モデルを形成することで,高い性能とモデルの拡張性をを両立する無線通信品質予測システムを提案する.屋内実験データを用い,予測性能を評価した結果を示す. 
(英) With the development of wireless communication technology, it is expected that all things will be connected to the network and various applications will be created. Diversifying applications are expected to make the requirements for wireless communication more complicated and sophisticated. For example, considering the management, monitoring, and operation of autonomously operating mobile robots, it is necessary to predict wireless communication quality with high accuracy in order to ensure highly reliable wireless communication quality. Predicting the quality of wireless links is important to ensure highly reliable wireless communication. To predict the quality of wireless communication, generate a prediction model by deep learning using physical spatial information obtained from cameras and the like. A method has been proposed. In this paper, when camera information and terminal position information can be used as physical spatial information, high performance can be achieved by individually forming a prediction model and a reliability evaluation model, respectively. We propose a wireless communication quality prediction system that achieves both model expandability. The results of evaluating the prediction performance using indoor experimental data are shown.
キーワード (和) 無線LAN / 機械学習 / 深層学習 / 通信品質予測 / / / /  
(英) wireless LAN / machine learning / deep learning / communication quality prediction / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 421, CQ2021-106, pp. 31-36, 2022年3月.
資料番号 CQ2021-106 
発行日 2022-03-02 (CQ) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  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 CQ2021-106

研究会情報
研究会 CQ IMQ MVE IE  
開催期間 2022-03-09 - 2022-03-11 
開催地(和) オンライン開催 (Zoom) 
開催地(英) Online (Zoom) 
テーマ(和) 変化する生活での五感に訴えるオンラインメディアとその評価、および一般(魅力工学研究会協賛) 
テーマ(英) Media of five senses, Multimedia, Media experience, Picture codinge, Image media quality, Network,quality and reliability, etc 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CQ 
会議コード 2022-03-CQ-IMQ-MVE-IE 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) フィジカル空間情報に基づく通信品質予測モデル選択手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Model selection for link quality prediction based on physical space information 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 無線LAN / wireless LAN  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / machine learning  
キーワード(3)(和/英) 深層学習 / deep learning  
キーワード(4)(和/英) 通信品質予測 / communication quality prediction  
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) 永田 尚志 / Hisashi Nagata / ナガタ ヒサシ
第1著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Network Innovation Laboratories (略称: NTT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 工藤 理一 / Riichi Kudo / クドウ リイチ
第2著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Network Innovation Laboratories (略称: NTT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 高橋 馨子 / Kahoko Takahashi / タカハシ カホコ
第3著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Network Innovation Laboratories (略称: NTT)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 小川 智明 / Tomoaki Ogawa / オガワ トモアキ
第4著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Network Innovation Laboratories (略称: NTT)
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講演者
発表日時 2022-03-09 15:55:00 
発表時間 25 
申込先研究会 CQ 
資料番号 CQ2021-106 
巻番号(vol) 121 
号番号(no) no.421 
ページ範囲 pp.31-36 
ページ数
発行日 2022-03-02 (CQ) 


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