[BS-2-5] 建物情報を用いた多入力RNNによる伝搬損失予測の予測時間特性
キーワード：深層学習、RNN、電波伝搬損失
第6世代移動通信システムでは多様な利用形態が想定されており，その中でも自動運転車への活用は大きな期待が寄せられている．自動運転車の自律走行はGNSSや地図データ，各種センサを用いてセンシングや位置同定を行う認知部，それらの情報に基づいて走行経路や走行速度を決定する判断部，判断結果に基づき加減速や操舵を行う操作部から構成される．ここで，自律走行の安全性を担保するため，無線通信品質の予測を行うことで，通信品質の劣化を避けるよう回線切替や走行経路の選択を行うことが可能となる．本稿では，自律走行の安全性を担保するために必要な，無線通信品質を秒オーダで事前予測する手法として，建物情報を用いた多入力RNNについて，予測時間を変化させた際の特性を報告する．
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