[B-15] センサネットワークとモバイルインテリジェンス

[B-15-39] 5G throughput prediction using physical space information

^○永田尚志¹, 工藤理一¹, 高橋馨子¹, Eshan Ramesh¹, 小川智明¹, 青木祐也², 堀瀬友貴², 森広芳文² (1.NTT, 2.NTTドコモ)

Keywords:通信品質予測、5G、深層学習、フィジカル空間情報

無線通信技術の発展に伴い，あらゆるモノがネットワークに接続され，年々，モバイルトラフィックは増加している．膨大なモバイルトラヒックに対応するためには，ミリ波のような高周波数帯の利用により無線システムの帯域幅を拡大することが有効である．その一方で，高周波帯の通信は.電波の直進性が強いため，遮蔽によりリンク品質を著しく低下させる可能性がある．本稿では，通信端末と周辺物体の双方が移動する複雑な環境において，フィジカル空間情報として通信端末と周辺物体の位置・速度・方向を用いた 5G スループット予測技術の効果を，屋内の実環境において検証する．