[B-6-48] 無線通信品質劣化判断手法の公衆セルラ回線を用いた評価
この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。
キーワード：機械学習、RNN、無線通信品質予測
筆者らは，これまで機械学習を用いて過去の実績データから，将来のスループット等の無線通信品質を予測する手法と，直近の受信電力を用いて数秒先の受信電力をRNN(Recurrent Neural Network)により予測する手法を組み合わせた，無線通信品質の劣化リスク判断を行う手法を検討してきた．また，この判断手法を用いて，屋内の無線LAN を用いた検証を行い有効性の確認を行った．本稿では，自動運転等のユースケースとなる屋外環境においての有効性を確認するため，都市部で実測したLTE回線のデータを用いて，提案手法を評価した結果を報告する．
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