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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-06 16:05 物理層パラメータを用いた将来走行位置における公衆セルラ回線のスループット予測技術 ○佐々木元晴・中村光貴・若尾佳祐・田島元樹・河村憲一（NTT）  RCS2025-298 |
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| 抄録 | （和） | 公衆セルラ回線の無線通信品質の予測において，専用端末やソフトウェアを用いればスループットへの影響の大きい詳細なパラメータが取得可能であるが，多数の運用車両全てへ搭載するのはコスト面で現実的でない．そこで本発表では，汎用端末で取得可能な物理層パラメータを用いた将来走行位置における公衆セルラ回線のスループット予測について提案する．数秒後の走行位置における受信電力等の位置依存性の高い物理層パラメータを，走行経路の学習データを元に空間補間にて推定を行い，推定した物理層パラメータから決定木ベースの機械学習によりスループット予測を行う手法について説明するとともに，実測データを活用した精度評価結果を示す． |
| （英） | When predicting the quality of wireless communication over public cellular networks, detailed parameters that have a significant impact on throughput can be obtained using dedicated terminals and software, but installing such parameters in all operational vehicles is cost-prohibitive. In this study, we propose a method for predicting the throughput of public cellular networks using physical layer parameters that can be obtained using commercial off-the-shelf (COTS) terminals. We explain our method for estimating highly position-dependent physical layer parameters, such as received power at the vehicle’s driving position a few seconds later, using spatial interpolation based on training data of the vehicle’s driving route. We then use decision-tree-based machine learning to predict throughput from the estimated physical layer parameters, and present the results of an accuracy evaluation using actual measurement data. | |
| キーワード | （和） | 自動運転 / QoS予測 / 機械学習 / 空間補間 / LightGBM / / / |
| （英） | Autonomous vehicle / predictive QoS / machne-learning / spatial interpolation / LightGBM / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 387, RCS2025-298, pp. 227-232, 2026年3月. | |
| 資料番号 | RCS2025-298 | |
| 発行日 | 2026-02-25 (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 | RCS2025-298 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR SRW |
| 開催期間 | 2026-03-04 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 東京理科大学 葛飾キャンパス |
| 開催地（英） | Tokyo University of Science |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2026-03-RCS-SR-SRW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 物理層パラメータを用いた将来走行位置における公衆セルラ回線のスループット予測技術 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Throughput Prediction for Public Cellular Networks at Future Driving Positions Using Physical Layer Parameters |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 自動運転 / Autonomous vehicle |
| キーワード(2)（和/英） | QoS予測 / predictive QoS |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machne-learning |
| キーワード(4)（和/英） | 空間補間 / spatial interpolation |
| キーワード(5)（和/英） | LightGBM / LightGBM |
| 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） | 佐々木 元晴 / Motoharu Sasaki / ササキ モトハル |
| 第1著者 所属（和/英） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT, Inc. (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 光貴 / Mitsuki Nakamura / ナカムラ ミツキ |
| 第2著者 所属（和/英） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT, Inc. (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 若尾 佳祐 / Keisuke Wakao / ワカオ ケイスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT, Inc. (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） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT, Inc. (略称： NTT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 河村 憲一 / Kenichi Kawamura / カワムラ ケンイチ |
| 第5著者 所属（和/英） | NTT株式会社 (略称： NTT) NTT, Inc. (略称： NTT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-06 16:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2025-298 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.387 |
| ページ範囲 | pp.227-232 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-25 (RCS) |
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