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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-05-19 09:15 Wi-Fi CSIと教師あり学習を用いたミリ波通信品質予測の実験評価 ○太田翔己・小寺奏怜・西尾理志（東工大）  SeMI2023-10 |
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| 抄録 | （和） | 本検討では，複数箇所で取得した5 GHz帯Wi-Fiのチャネル状態情報（CSI：Channel State Information）と機械学習を用いた60 GHz帯ミリ波通信品質予測手法の実験評価を行った．ミリ波通信をはじめとする高周波数帯の電波を使用する無線通信では，帯域幅を広く確保できることから高速大容量な通信が可能である．一方で，ミリ波は波長が短いため，人体や車両等によるミリ波見通し通信路の遮蔽により，受信電力やスループットなどの通信品質が大きく劣化する課題がある．この遮蔽を予測する既存研究として，画像や点群などのコンピュータビジョン情報と機械学習を用いる手法が提案されているが，画像や点群の取得には，プライバシやコストの面で導入が難しい環境が数多く存在する．本研究では，5 GHz帯Wi-FiのCSIと教師あり学習を用いて，ミリ波通信の見通し通信路遮蔽による通信品質の劣化を予測する手法を提案する．5 GHz帯のCSIは画像や点群と比べてプライバシ情報を含みにくく，測定デバイスも安価であり設置が容易である．しかし，CSIは画像や点群をはじめとするコンピュータビジョン情報と比べて，見通し通信路を遮蔽する物体の位置や動きの情報を把握することが困難である．そこで，本研究ではCSI測定デバイスをミリ波見通し通信路以外にも複数箇所に設置することで，ミリ波伝搬空間情報の詳細な把握を可能にした．屋内環境での実験評価の結果，複数箇所で取得した5 GHz帯のWi-Fi CSIを用いることで，500 ms先の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 our 60 GHz band millimeter-wave (mmWave) link quality prediction method using 5 GHz band Wi-Fi channel state information (CSI) acquired at multiple locations and machine learning. Wireless communication using high-frequency waves such as mmWaves enables a high transmission rate due to its wide bandwidth. However, mmWave link quality significantly deteriorates when the mmWave line-of-sight (LOS) path is blocked by obstacles such as humans or vehicles. Existing studies have proposed methods that use computer vision information such as images or point clouds and machine learning to predict blockage, but there are many environments where acquiring images or point clouds is difficult due to privacy or cost concerns. In this study, we propose a method using 5 GHz band Wi-Fi CSI and supervised learning to predict the degradation of link quality due to LOS blockage. 5 GHz band CSI contains less privacy information compared to images or point clouds, and measurement devices are inexpensive and easy to install. However, CSI has difficulty understanding information about the position and movement of objects that block the mmWaveLOS path compared to computer vision information such as images and point clouds. We enabled a detailed understanding of mmWave propagation space information by installing CSI measurement devices in multiple locations. Experiment evaluations in indoor environments demonstrated that 5 GHz Wi-Fi CSI acquired from multiple locations can predict significant degradation of mmWave communication throughput 500 ms ahead. | |
| キーワード | （和） | 通信品質予測 / ミリ波通信 / CSI / 機械学習 / Wi-Fi / / / |
| （英） | link quality prediction / millimeter-wave communication / CSI / machine learning / Wi-Fi / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 31, SeMI2023-10, pp. 42-45, 2023年5月. | |
| 資料番号 | SeMI2023-10 | |
| 発行日 | 2023-05-11 (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 | SeMI2023-10 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI IPSJ-ITS IPSJ-MBL IPSJ-DPS |
| 開催期間 | 2023-05-18 - 2023-05-19 |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学（OIST） |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology (OIST) |
| テーマ（和） | センサネットワーク，モバイルインテリジェンス，分散コンピューティング，ITS，スマートコミュニティ，モバイルコンピューティング，パーベイシブシステム，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 | 2023-05-SeMI-ITS-MBL-DPS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Wi-Fi CSIと教師あり学習を用いたミリ波通信品質予測の実験評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An experimental evaluation of millimeter-wave link quality prediction using Wi-Fi CSI and supervised learning |
| 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） | CSI / CSI |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | Wi-Fi / Wi-Fi |
| 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） | 小寺 奏怜 / Kanare Kodera / コデラ カナレ |
| 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） | 西尾 理志 / Takayuki Nishio / ニシオ タカユキ |
| 第3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) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-05-19 09:15:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2023-10 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.31 |
| ページ範囲 | pp.42-45 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-05-11 (SeMI) |
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