教師あり学習を用いた付加情報からの無線通信品質推定の検討

摘要

本稿ではカメラ画像や時刻や位置など，無線通信電波の観測からは得られない付加的な情報を活用して無線通信品質を推定する手法を紹介する．特に機械学習の応用により，種類の異なる情報を一元的に取り扱う方法に着目する．まず，ミリ波通信への応用として，通信路遮蔽によるスループットの急峻な変化をカメラ画像から推定する手法を紹介する．カメラ画像は，通信路遮蔽を特徴づける情報，例えば送受信局と遮蔽物の位置関係，遮蔽物の形状等を内包しており，画像のみからその影響を推定することができる．実験により画像のみからでも最大スループットの20%程度の精度でスループットを推定できることを示している．次に，周波数共用システムにおける干渉発生領域推定に基づく通信禁止領域更新手法を紹介する．共用周波数帯域における二次利用端末の通信が行われた時刻と座標，その通信が強い干渉を与えたかどうかの判定情報から，強い干渉を発生させうる領域を推定し，通信禁止領域に設定することで，一次利用者への強い干渉の発生率を更新ごとに低減していく．サポートベクターマシンを用いた方式は，機械学習を用いない方式に比べ，同等の干渉発生率でも通信禁止領域の面積を削減できることを計算機シミュレーションにより明らかにしている．