深層強化学習による画像からのミリ波通信プロアクティブハンドオーバ制御
Handover Management for mmWave Communications with Proactive Performance Prediction Using Camera Images and Deep Reinforcement Learning

概要

ミリ無線通信システムにおいて深度画像をもとにハンドオーバ実行のタイミングを決定する方式を提案する。本方式では、現接続基地局および切替先基地局の評価基準として、取得した深度画像系列から予測される将来のスループットを過去の経験から学習する。画像系列を用いることにより、動的な遮蔽物が及ぼす瞬時データレートの急峻な低下を予測しつつハンドオーバ実行のタイミングを決定することが可能である。学習には、画像系列を用いる類似のタスクで成功例のある深層強化学習を用いる。本方式は、将来の瞬時データレートの低下を500ms前から予測しそれに応じたハンドオーバ実行のタイミングを決定することが可能であることを実験により確認する。

産業界への展開例・適用分野

次世代無線通信システム。特に、5GやIEEE 802.11ad/ay規格無線LANなど、ミリ波帯域を用いた大容量通信を行うもの。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
香田 優介	通信情報システム専攻	守倉研究室	博士2回生

---