High-speed and energy efficient content delivery method using wireless communication quality prediction

2019 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17K12681
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Information network
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: Kanai Kenji 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 / ナビゲーション / 機械学習

Outline of Final Research Achievements

In this research and development, we developed a prediction method of wireless communication quality by using multi-dimensional time-series data and a high-speed and energy efficient content delivery method. The prediction method can achieve prediction of future communication quality by constructing a deep learning-based regression model from multi-dimensional time-series data such as mobile throughputs, RSSI, GPS, and other sensing information. The content delivery method can achieve providing high-speed and energy efficient content delivery by using communication quality map and moving route search method. We developed the protype application and evaluated the performance by carrying out a field experiment around Waseda University.

Free Research Field

モバイルネットワーク

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究開発では、スマートフォンやウェアラブル上で利用可能なモバイルサービスの品質をさらに向上することを目的としている。具体的には、モバイル端末を利用しているユーザに対して高品質な通信が得られる地点や目的地までの経路を提示し、さらに、ナビゲーション技術と無線ネットワーク技術を連携することで、ユーザの移動中において、高品質でさらに省電力な無線通信技術およびアプリケーション技術を実現した。