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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-01-19 17:25 ［ショートペーパー］点群を用いたミリ波通信品質予測の点群データ量削減に関する基礎的検討 ○太田翔己・西尾理志（東工大）・工藤理一・高橋馨子・永田尚志（NTT）  SeMI2022-93 |
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| 抄録 | （和） | 本検討では，点群と機械学習を用いたミリ波通信品質予測手法に対して，点群のデータ量削減のためにダウンサンプリングを適用し，予測精度への影響を評価した．ミリ波通信などの高い周波数の電波を使用する無線通信においては，人体や車両等によって見通し通信路が遮蔽されると，スループットや受信電力などの通信品質が大きく低下する．この遮蔽を予測する技術として，3次元空間を点の集合で表す点群と機械学習を使用する手法が提案されている．点群はプライバシの懸念が少なく3次元空間を正確に捉えられる一方で，データ量が大きく通信コストおよび計算量が課題となる．本研究では，LiDARで取得した点群に対して，データ量削減に関する基礎的な手法であるランダムダウンサンプリングを適用し，削減割合と予測精度の関係を評価した．屋内環境での実験評価の結果，点群の点数を1%程度まで削減しても，人体遮蔽によるミリ波通信スループットの大きな低下が予測可能であることを示した． |
| （英） | This study experimentally evaluates a tradeoff between prediction accuracy and the number of points on a millimeter-wave (mmWave) link quality prediction method using point clouds and machine learning. In high-frequency radio communications such as mmWave communications, link quality is greatly attenuated when the line-of-sight (LOS) communication path is blocked by a human body or a vehicle. A method using point clouds, which represent a set of points in a three-dimensional space, and machine learning has been proposed as a technique for predicting LOS blockage. While point clouds can accurately capture the 3D space with fewer privacy concerns, they require a large amount of data and computation. In this study, we applied random downsampling, a primitive but effective method for reducing the number of points, to point clouds acquired by LiDAR to reduce the data volume of point clouds, and evaluated the relationship between the reduction ratio and prediction accuracy. Experimental evaluation in an indoor environment showed that even when the number of points in the point cloud is reduced to about 1%, a large attenuation in ｍmWave throughput induced by human blockage can be predicted. | |
| キーワード | （和） | 通信品質予測 / ミリ波通信 / 点群 / 機械学習 / データ量削減 / / / |
| （英） | link quality prediction / millimeter-wave communication / point cloud / machine learning / data reduction / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 341, SeMI2022-93, pp. 96-100, 2023年1月. | |
| 資料番号 | SeMI2022-93 | |
| 発行日 | 2023-01-12 (SeMI) | |
| 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 | SeMI2022-93 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI SeMI |
| 開催期間 | 2023-01-19 - 2023-01-20 |
| 開催地（和） | 鳴門グランドホテル海月 |
| 開催地（英） | Naruto grand hotel |
| テーマ（和） | センシング，モビリティ，モバイル・ユビキタスコンピューティング，センサ・アドホック・モバイルネットワーク，アプリケーション，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2023-01-SeMI-SeMI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 点群を用いたミリ波通信品質予測の点群データ量削減に関する基礎的検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An Empirical Study of Data Reduction Method for Point Cloud-based Millimeter-wave Link Quality Prediction |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 通信品質予測 / link quality prediction |
| キーワード(2)（和/英） | ミリ波通信 / millimeter-wave communication |
| キーワード(3)（和/英） | 点群 / point cloud |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | データ量削減 / data reduction |
| 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） | 太田 翔己 / Shoki Ohta / オオタ ショウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西尾 理志 / Takayuki Nishio / ニシオ タカユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 工藤 理一 / Riichi Kudo / クドウ リイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 馨子 / Kahoko Takahashi / タカハシ カホコ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 永田 尚志 / Hisashi Nagata / ナガタ ヒサシ |
| 第5著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-01-19 17:25:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2022-93 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.341 |
| ページ範囲 | pp.96-100 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-01-12 (SeMI) |
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