Presentation Information
[B-15-16]Domain Adaptation for Wireless Quality Prediction using Conditional Variational Autoencoder
〇Kahoko Takahashi1, Hisashi Nagata1, Aoto Kaburaki1, Takahiro Yamazaki1, Takayuki Yamada1 (1. NTT)
Keywords:
Wireless link quality prediction,Deep learning
無線通信品質向上のため、通信機や周辺環境の状態から品質を予測する技術が注目されており、筆者らも深層学習で予測モデルを構築する検討を進めてきた。しかし、実環境での予測モデル構築には多量な学習データを収集する必要があり、環境が変わる度に膨大なデータ収集が必要になる。そこで本稿では、学習データ収集済みの既知の環境から未知の環境へ知識を転移する、条件付き変分オートエンコーダ（C-VAE）を用いたドメイン適応手法を提案し、少量の実測データのみでターゲットドメインにおける無線品質の予測精度を向上可能であることを示した。