講演情報
[B-17-15]特徴量重要度を用いたSub-THzビーム推定モデルの高度化
◎炭谷 俊宏1、景山 知哉1、永田 尚志1、笹木 裕文1、山田 貴之1 (1. NTT)
キーワード：
サブテラヘルツ、ビームマネジメント、特徴量重要度
Sub-THzなどの高周波数帯における超多素子アレーアンテナではビーム数が膨大となり，全ビームを頻繁にサーチすることは困難となる．我々は，ミリ波とSub-THzの伝搬の関係性を機械学習モデルにより学習することで，ミリ波の受信電力情報を用いてSub-THzの最適な送信ビームを推定する手法を検討しており，制御に必要な情報量の観点から基地局へ報告するミリ波ビーム数の削減も考慮し、ミリ波の受信電力が最も高いビームとその近傍の限られたビームの受信電力のみを用いてSub-THzの最適ビーム推定技術を提案した．しかし，この方式では最も電力が高いビームの近傍以外の反射波等の情報は活用されていない．本稿では，反射波等を活かしつつフィードバック情報量を削減するため、機械学習モデルに対する寄与度を表す特徴量重要度に基づきフィードバックするミリ波ビームを選択する手法を検討・評価したため報告する．