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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-06-17 18:10 6Gシステムレベルシミュレータを用いたAI/MLによるシステムスループットを最大化するTRP選択法の評価 ○林 優太・寺師弘将・毛利 檀・須山 聡・張 裕淵・蒋 恵玲（NTTドコモ）  RCS2026-48 |
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| 抄録 | （和） | 第6世代移動通信システム（6G）では，超高速・大容量通信をはじめとして，多岐にわたる要求条件を掲げており，6Gの実現には無線通信技術の高度化や新たなネットワークトポロジの検討が必須である．また，6Gにおいては，新たに追加される要素として，AI（Artificial Intelligence）/ML（Machine Learning）を用いて無線通信システムをより賢く制御・運用することが検討されている．そこで筆者らは6Gに向けた技術を評価・可視化するために6Gシステムレベルシミュレータ（6Gシミュレータ）の開発を行ってきた．現在までに，6Gで使用候補とされているサブテラヘルツ帯やセンチメートル波帯の新周波数帯の実装や反射板RIS（Reconfigurable Intelligent Surface）などの分散ネットワーク高度化技術の導入，AI/MLを用いた通信品質の将来予測制御技術を実装し，評価を行ってきた．本報告では，6Gシミュレータに実装したAI/MLシナリオをさらに高度化させ，システムスループットを最大化するTRP（Transmission and Reception Point）選択を行うシナリオを実装し，可視化および性能評価の実施，また，異なる学習方法で性能比較を行い，システムスループットを最大化するための有効的なTRP選択方法を明らかにする． |
| （英） | The sixth-generation mobile communication system (6G) sets forth a wide range of requirements, including extreme-high-speed and high-capacity communications. To realize 6G, the advancement of wireless communication technologies and the exploration of new network topologies are essential. Furthermore, as a newly added element in 6G, the use of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) is being investigated to control and operate wireless communication systems more intelligently. Therefore, the authors have been developing a 6G system-level simulator (6G simulator) to evaluate and visualize 6G-oriented technologies. Our previous works include the implementation and evaluation of new candidate frequency bands such as the sub-terahertz and centimeter-wave bands, the integration of advanced distributed network technologies like reconfigurable intelligent surfaces (RIS), and the deployment of AI/ML-driven predictive control techniques for communication quality. In this report, we further advance the AI/ML scenarios implemented in the 6G simulator by introducing a transmission and reception point (TRP) selection scenario aimed at maximizing system throughput. We conduct visualization and performance evaluation, compare the performance using different learning methods, and clarify an effective TRP selection approach to maximize system throughput. | |
| キーワード | （和） | 6G / システムレベルシミュレータ / AI / 機械学習 / TRP選択 / システムスループット最大化 / / |
| （英） | 6G / System level simulator / AI / Machine learning / TRP selection / System throughput maximization / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 72, RCS2026-48, pp. 129-134, 2026年6月. | |
| 資料番号 | RCS2026-48 | |
| 発行日 | 2026-06-10 (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 | RCS2026-48 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS |
| 開催期間 | 2026-06-17 - 2026-06-19 |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館 |
| 開催地（英） | The Ohama Nobumoto Memorial Hall |
| テーマ（和） | 初めての研究会，リソース制御，スケジューリング，無線通信一般 |
| テーマ（英） | First Presentation in IEICE Technical Committee, Resource Control, Scheduling, Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2026-06-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 6Gシステムレベルシミュレータを用いたAI/MLによるシステムスループットを最大化するTRP選択法の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of AI/ML-Based TRP Selection Method to Maximize System Throughput Using a 6G System-Level Simulator |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 6G / 6G |
| キーワード(2)（和/英） | システムレベルシミュレータ / System level simulator |
| キーワード(3)（和/英） | AI / AI |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(5)（和/英） | TRP選択 / TRP selection |
| キーワード(6)（和/英） | システムスループット最大化 / System throughput maximization |
| 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） | 林 優太 / Yuta Hayashi / ハヤシ ユウタ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社NTTドコモ (略称： NTTドコモ) NTT DOCOMO, INC. (略称： NTT DOCOMO) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 寺師 弘将 / Hiromasa Terashi / テラシ ヒロマサ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社NTTドコモ (略称： NTTドコモ) NTT DOCOMO, INC. (略称： NTT DOCOMO) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 毛利 檀 / Dan Morhi / モウリ ダン |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社NTTドコモ (略称： NTTドコモ) NTT DOCOMO, INC. (略称： NTT DOCOMO) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 須山 聡 / Satoshi Suyama / スヤマ サトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社NTTドコモ (略称： NTTドコモ) NTT DOCOMO, INC. (略称： NTT DOCOMO) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 張 裕淵 / Yuyuan Chang / チョウ ユウエン |
| 第5著者 所属（和/英） | 株式会社NTTドコモ (略称： NTTドコモ) NTT DOCOMO, INC. (略称： NTT DOCOMO) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 蒋 恵玲 / Huiling Jiang / ショウ ケイレイ |
| 第6著者 所属（和/英） | 株式会社NTTドコモ (略称： NTTドコモ) NTT DOCOMO, INC. (略称： NTT DOCOMO) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-06-17 18:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2026-48 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.72 |
| ページ範囲 | pp.129-134 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-06-10 (RCS) |
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