| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-07-22 15:10 アンサンブル学習に基づく信号強度推定・追跡フレームワークASSET ～ 第1部：空間多様性と予測不確実性を統合した効率的アクティブサンプリング ～ ○趙 欧・李 還幇・沢田浩和（NICT）・松尾大輔・不破 泰（信州大）・松村 武（NICT）・単 麟（信州大）  RCC2026-28 |
|
| 抄録 | （和） | 本研究では，無線環境における適応的なRSS予測および環境変化への追跡・更新に向けたASSETフレームワークの第一段階のアーキテクチャを提案する．限られた測定リソース下でのクロスドメイン適応を実現するため，複数のCNNから構成される「AI委員会」を活用して予測の不確実性を定量化し，実地測定に即した新しい不確実性考慮型地域アクティブサンプリング（URAS）手法を提案する．地理的に異なる三つの地域で収集した920 MHz帯の実測データを用いた広範な実験により，効果的なターゲットドメイン適応には，単に不確実性や空間多様性だけに依存するのではなく，情報獲得量，サンプルの多様性，そして測定の実行可能性の間でバランスを取ることが不可欠であることを示す．網羅的なランダムサンプリングは実世界での展開において実用的ではないのに対し，提案するURASは不確実性のレベルと空間的な制約を好適に両立させ，多様な伝搬環境において許容可能な予測性能と高い測定効率を達成した． |
| （英） | This study introduces the first-stage architecture of the ASSET framework for adaptive RSS prediction, as well as tracking and updating in evolving wireless environments. To enable cross-domain adaptation under limited measurement budgets, we utilize an AI Committee of multiple convolutional neural networks to quantify prediction uncertainty, driving a novel uncertainty-aware regional active sampling (URAS) strategy for practical field measurements. Validated via extensive 920 MHz field experiments across three distinct Japanese regions, results show that effective adaptation requires a fine-grained balance among information acquisition, sample diversity, and measurement feasibility. While exhaustive random sampling is practically unfeasible, URAS successfully balances uncertainty levels and spatial constraints, achieving acceptable prediction performance and high measurement efficiency across diverse propagation environments. | |
| キーワード | （和） | 無線通信 / 受信信号強度予測 / 転移学習 / アンサンブル学習 / 能動的サンプリング / フィールド実験 / / |
| （英） | Wireless communications / Received signal strength prediction / Transfer learning / Ensemble learning / Active sampling / Field experiments / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 126, no. 119, RCC2026-28, pp. 32-37, 2026年7月. | |
| 資料番号 | RCC2026-28 | |
| 発行日 | 2026-07-14 (RCC) | |
| 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 | RCC2026-28 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR RCC |
| 開催期間 | 2026-07-21 - 2026-07-23 |
| 開催地（和） | 山口県婦人教育文化会館（カリエンテ山口） |
| 開催地（英） | Yamaguchi |
| 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） | IoT, Wireless Distributed Networks, Sensor Networks, Control Communications, Network Control, General Topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCC |
| 会議コード | 2026-07-SR-RCC |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | アンサンブル学習に基づく信号強度推定・追跡フレームワークASSET |
| サブタイトル（和） | 第1部：空間多様性と予測不確実性を統合した効率的アクティブサンプリング |
| タイトル（英） | ASSET: An Ensemble-Learning-Based Framework for Adaptive Signal Strength Estimation and Tracking |
| サブタイトル（英） | Part I: Integrating Spatial Diversity and Prediction Uncertainty for Measurement-Efficient Active Sampling |
| キーワード(1)（和/英） | 無線通信 / Wireless communications |
| キーワード(2)（和/英） | 受信信号強度予測 / Received signal strength prediction |
| キーワード(3)（和/英） | 転移学習 / Transfer learning |
| キーワード(4)（和/英） | アンサンブル学習 / Ensemble learning |
| キーワード(5)（和/英） | 能動的サンプリング / Active sampling |
| キーワード(6)（和/英） | フィールド実験 / Field experiments |
| 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） | 趙 欧 / Ou Zhao / チョウ オウ |
| 第1著者 所属（和/英） | NICT (略称： NICT) NICT (略称： NICT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 李 還幇 / Huan-Bang LI / |
| 第2著者 所属（和/英） | NICT (略称： NICT) NICT (略称： NICT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 沢田 浩和 / Hirokazu Sawada / |
| 第3著者 所属（和/英） | NICT (略称： NICT) NICT (略称： NICT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松尾 大輔 / Daisuke Matsuo / |
| 第4著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shishu Univ. (略称： Shishu Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 不破 泰 / Yasushi Fuwa / |
| 第5著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shishu Univ. (略称： Shishu Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松村 武 / Takeshi Matsumura / |
| 第6著者 所属（和/英） | NICT (略称： NICT) NICT (略称： NICT) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 単 麟 / Lin Shan / |
| 第7著者 所属（和/英） | 信州大学 (略称： 信州大) Shishu Univ. (略称： Shishu Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-07-22 15:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCC |
| 資料番号 | RCC2026-28 |
| 巻番号（vol） | vol.126 |
| 号番号（no） | no.119 |
| ページ範囲 | pp.32-37 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-07-14 (RCC) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]