講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-03-03 15:35
[依頼講演]冗長検査情報を用いる通信品質要因解析に基づく無線アクセス技術の研究開発 ○山本高至(京大)・太田真衣(福岡大)・矢野一人(ATR)・西尾理志(京大/東工大)・田谷昭仁(京大/東大)・太郎丸 真(福岡大)・オジェツンデ ババツンデ・森 敬一朗(ATR) SRW2022-66 |
抄録 |
(和) |
無線通信では通信品質は観測可能な一方,その劣化要因は一般に観測不可能である.これまで制御に用いられてこなかった送信区間など膨大な情報は,機械学習の発展もあり,扱いが可能となりつつある.そこで,これらの情報を,要因解析を可能とする``冗長検査情報''と呼ぶこととし,冗長検査情報を用いた要因解析を実現とするとともに,その結果に基づき周波数利用効率向上を実現する技術についての研究内容を紹介する. |
(英) |
In wireless communications, communication quality is observable; in contrast, its degradation factors are generally unobservable. The advancement of machine learning has enabled us to handle vast amounts of information, including transmission periods, which have not been used for transmission control. We call this information enabling factor analysis ``redundancy check information''. This paper presents the implementation of factor analysis using redundancy check information and the development of technology that enhances spectral efficiency based on the analysis results. |
キーワード |
(和) |
無線LAN / 機械学習 / 周波数共用 / センシング / / / / |
(英) |
Wireless LAN / machine learning / spectrum sharing / sensing / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 401, SRW2022-66, pp. 100-105, 2023年3月. |
資料番号 |
SRW2022-66 |
発行日 |
2023-02-22 (SRW) |
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) |
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SRW2022-66 |