2019 Fiscal Year Annual Research Report
High-speed and energy efficient content delivery method using wireless communication quality prediction
| Project/Area Number |
17K12681
|
|---|
| Research Institution | Waseda University |
|---|
Principal Investigator |
金井 謙治 早稲田大学, 理工学術院, 次席研究員(研究院講師) (40732160)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | モバイルネットワーク / コンテンツ配信 / IoT / 機械学習 / ナビゲーション |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究開発は、平成29年度～31年度まで実施した。平成31年度は、主に基盤技術１：「多次元時系列データを利用した無線通信品質予測技術」に関連した通信品質を利用したユーザ移動状態推定技術について取り組んだ。具体的には、モバイルサービスを利用中のスマートフォンから観測可能な通信に利用したスループット、RSSI、基地局ID、ユーザの位置情報といった情報を利用し、これらの情報を色情報と定義し、画像により可視化を行った。さらに、これらの情報を深層学習ベースの分類問題によりユーザの移動状態を高精度に推定した。さらに、前年度まで研究開発した技術を、より効率的にネットワーク内でサービス提供するために、ネットワーク仮想化技術を活用し、研究開発した項目をネットワークサービスと見立て、ネットワーク内でサービスファンクションとして分散配備し、サービスファンクションチェイニング技術によって実現した。また、研究開発した技術の応用として効率的な360度映像配信技術への適用についても検討した。
研究開発期間全体を通して、機械学習による高精度な無線通信品質予測技術、ナビゲーション技術と連携し、高速かつ省電力なコンテンツ配信技術、さらに、ネットワーク内で効率的に実現するネットワーク制御技術について研究開発を行った。また、これら技術をスマートフォン上で動作するプロトタイプ実装をし、早稲田大学周辺のフィールドを利用して実機評価を行い、これら研究開発項目の有効性を実証した。
|
