講演情報
[B-1A-15]学習データのサンプル密度による LSTM 受信レベル予測精度の変化
◎石井 洸助1、今井 哲朗1、保前 俊稀2、豊見本 和馬2、山口 良2、田淵 駿平2 (1. 東京電機大学、2. ソフトバンク株式会社)
キーワード：
6G、LSTM、人体遮蔽
第6世代移動通信システム（6G）におけるミリ波帯の活用に向けて，機械学習（LSTM）を用いた伝搬予測および人体遮蔽による受信レベル変動の予測研究が盛んに行われている．しかし，学習データに求められる時間解像度（サンプル密度）や周波数成分が予測精度に与える影響は未だ明確にされていない．本稿では，屋内29.7 GHz帯において2000 samples/sで測定した伝搬データを用い，学習データのサンプリングレートおよび高周波成分がLSTMの予測性能に及ぼす影響を評価した．評価の結果，サンプリングレートの低下に伴う予測精度の低下は，高周波成分の喪失ではなく，受信レベル変動に対する時間解像度の不足（サンプル密度の不足）に起因することを明らかにした．また，本実験環境において十分な予測精度を得るためには，学習データを少なくとも1200 samples/s以上のサンプル密度で取得する必要があることを示した．