電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
B-5-74
機械学習を用いたLTEネットワークにおける屋外位置推定手法のフィールド試験評価
◎金沢 昇・山元 惇・長手厚史(ソフトバンク)
セル設計及びトラヒック予測等のサービス向上に向けて,端末の位置情報を推定する方法が必要とされている.位置と周辺の無線情報を同時に測定し位置指紋データベースを作成し,基地局において取得可能な無線情報を基に端末の位置を推定する手法が検討されてきた.しかし推定精度の向上に寄与しない特徴量まで含めた全ての情報を用いることは、端末からのフィードバック量の増加や管理データの増大を引き起こすため非効率である.本検討では,都市部LTE環境下において位置指紋データベースを作成した後,入力に用いる特徴量を選択し複数の推定モデルの学習を行い,推定精度を比較することで有効な無線情報の特徴量に対する検証を行った.