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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-07 11:10 全方位カメラ画像によるミリ波屋内近接通信マルチパス特性予測に向けた機械学習用データセットの構築 ○小田雅貴・香田優介・大見則親・原田博司（京大）  SRW2024-5 MWPTHz2024-5 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，ミリ波マルチパス特性をカメラ画像により予測するための機械学習用データセットを構築 し，予測を行うにあたる特徴量の内包という観点から当該データセットの有効性を評価した結果について報告する. 指向性の高いアンテナを用いるミリ波通信では，電力の大きいパスが存在し，その他の遅延パスのない方向にメイ ンローブを逐次向けることで，良好な通信を達成・維持できる.一方で，そのマルチパス特性を無線機が取得する には，一般に指向性アンテナを回転させながらチャネル推定を行う必要があり，多くの時間的オーバヘッドを生じ る恐れがある.本稿では，全方位カメラ画像から学習し，上述したチャネル推定を行うことなくミリ波マルチパス 特性を推定・予測するシステム構想を提案する.その上で，受信機位置，アンテナ角度，人物配置等を変えて取得 した遅延プロファイル，および，当該試験設定で得られた全方位画像をもとに構築した，合計 7200 サンプルから なる機械学習用データセットについて評価し，その有効性を議論する. |
| （英） | This report proposes a machine learning dataset based on camera images for millimeter wave (mmWave) multipath propagation prediction and evaluates its effectiveness. In mmWave communications using highly directional antennas, the best performance should be achieved and maintained by directing their main lobe in the direction of a path with higher power and without other delayed multipaths. On the other hand, in order for user equipment to measure its multipath characteristics based only on radio frequency (RF) signals, it is generally necessary to perform a channel estimation while rotating the directional antenna, which causes a large signaling overhead. In this paper, we propose a computer vision-aided system concept that learns to estimate and predict mmWave multipath characteristics based on omnidirectional images without performing the RF signaling- based channel estimation. Then, we evaluate and discuss the effectiveness of the machine learning dataset consisting of 7200 samples in total, which were constructed from power delay profiles obtained at different receiver positions, antenna angles, and person placement, as well as omnidirectional images obtained in the aforementioned test setting. | |
| キーワード | （和） | ミリ波通信 / 機械学習用データセット / 5G / 全方位画像 / マルチパス特性 / / / |
| （英） | mmWave communication / machine learning dataset / 5G / omnidirectional images / multipath propagation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 69, SRW2024-5, pp. 22-27, 2024年6月. | |
| 資料番号 | SRW2024-5 | |
| 発行日 | 2024-05-31 (SRW, MWPTHz) | |
| 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 | SRW2024-5 MWPTHz2024-5 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW MWPTHz |
| 開催期間 | 2024-06-07 - 2024-06-07 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | MWPTHz一般，WLAN，WPAN，Adhoc関連技術，ミリ波通信，一般 |
| テーマ（英） | WLAN， WPAN， Ad-hoc, mmWave, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SRW |
| 会議コード | 2024-06-SRW-MWPTHz |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 全方位カメラ画像によるミリ波屋内近接通信マルチパス特性予測に向けた機械学習用データセットの構築 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Machine Learning Dataset Based on Omnidirectional Images for mmWave Multipath Propagation Prediction for Indoor-Short-Range Communication |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ミリ波通信 / mmWave communication |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習用データセット / machine learning dataset |
| キーワード(3)（和/英） | 5G / 5G |
| キーワード(4)（和/英） | 全方位画像 / omnidirectional images |
| キーワード(5)（和/英） | マルチパス特性 / multipath propagation |
| 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） | 小田 雅貴 / Masaki Oda / オダ マサキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 香田 優介 / Yusuke Koda / コウダ ユウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大見 則親 / Norichika Ohmi / オオミ ノリチカ |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原田 博司 / Hiroshi Harada / ハラダ ヒロシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-07 11:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SRW |
| 資料番号 | SRW2024-5, MWPTHz2024-5 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.69(SRW), no.70(MWPTHz) |
| ページ範囲 | pp.22-27 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-05-31 (SRW, MWPTHz) |
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