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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-31 16:30 公衆セルラシステムにおける基地局データ活用による下りスループット予測技術の実験的評価 ○若尾佳佑・佐々木元晴・猪又 稔・田島元樹・中村光貴・河村憲一（NTT）  RCS2025-88 |
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| 抄録 | （和） | 6G では, 複雑なセル構成の中で端末の多様な要求品質を満たすための端末のハンドオーバや協調制御が重要となり, その判断指標を与えるスループット予測の重要性も増している. これまでのスループット予測では, 端末の位置や市販端末で取得可能な受信電力品質を元に予測するものが多かったが, エリア内の他の端末の利用状況やネットワークの混雑状況の考慮ができていなかった. 我々は, これらの端末データに加え基地局データを用いたLightGBM(Light Gradient Boosting Machine) による下りスループット予測技術を提案する. 公衆LTE システムに接続させた端末を対象に, 下りUDP トラヒックをフルバッファで印加した際の端末と基地局のパラメータを同時に測定し,得られたデータで提案モデルの予測精度を評価した. 端末データのみを用いるモデルと比べ, RMSE が19.2 Mbps から12.1 Mbps へ改善することを示す. |
| （英） | In 6G networks, handover and cooperative control of user equipment (UE) will become increasingly important to meet diverse quality-of-service (QoS) requirements in complex cell deployments. In this context, throughput prediction is gaining importance as a key decision-making indicator. Conventional throughput prediction methods have primarily relied on UE location information and signal quality metrics measurable by commercial devices, such as received power. However, these approaches often neglect the usage patterns of other devices in the area and the level of network congestion. To address this, we propose a downlink throughput prediction method based on LightGBM (Light Gradient Boosting Machine), which leverages not only UE-side data but also base station (BS) data. We conducted measurements in a public LTE system by connecting UEs and applying full-buffer downlink UDP traffic, simultaneously capturing both UE and BS parameters. The proposed model was evaluated using the collected data. Compared to models that utilize only UE data, the proposed method achieves an improvement in RMSE from 19.2 Mbps to 12.1 Mbps. |
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| キーワード | （和） | 公衆セルラ / 基地局データ / スループット予測 / 実験的評価 / 機械学習 / / / |
| （英） | Cellular / Base station data / Throughput prediction / Experimental evaluation / Machine learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 133, RCS2025-88, pp. 68-73, 2025年7月. | |
| 資料番号 | RCS2025-88 | |
| 発行日 | 2025-07-23 (RCS) | |
| 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 | RCS2025-88 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR RCS RCC SeMI NS RISING HCL |
| 開催期間 | 2025-07-30 - 2025-08-01 |
| 開催地（和） | マリオス（盛岡地域交流センター） |
| 開催地（英） | MALIOS |
| テーマ（和） | IoT、無線分散ネットワーク、センサネットワーク、 制御通信、ネットワーク制御、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2025-07-SR-RCS-RCC-SeMI-NS-RISING-HCL |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 公衆セルラシステムにおける基地局データ活用による下りスループット予測技術の実験的評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Experimental Evaluation of Downlink Throughput Prediction Technology Utilizing Base Station Data in Public Cellular Systems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 公衆セルラ / Cellular |
| キーワード(2)（和/英） | 基地局データ / Base station data |
| キーワード(3)（和/英） | スループット予測 / Throughput prediction |
| キーワード(4)（和/英） | 実験的評価 / Experimental evaluation |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| 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） | 若尾 佳佑 / Keisuke Wakao / ワカオ ケイスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐々木 元晴 / Motoharu Sasaki / ササキ モトハル |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 猪又 稔 / Minoru Inomata / イノマタ ミノル |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田島 元樹 / Genki Tajima / タジマ ゲンキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称： NTT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 光貴 / Mitsuki Nakamura / ナカムラ ミツキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称： NTT) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 河村 憲一 / Kenichi Kawamura / カワムラ ケンイチ |
| 第6著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) NIPPON TELEGRAPH AND TELEPHONE CORPORATION (略称： NTT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-07-31 16:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2025-88 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.133 |
| ページ範囲 | pp.68-73 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-07-23 (RCS) |
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