| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2026-03-06 11:20
視覚情報とCSIの協調利用によるミリ波RISハイブリッドビームフォーミング
○西山真平・Dipanita Chakraborty・岡田 実（奈良先端大） |
| 抄録 |
（和） |
視覚情報を用いた Reconfigurable Intelligent Surface（RIS）支援ミリ波通信システムでは，RISに搭載されたカメラ画像から端末位置を推定することで，高速なビームフォーミングが可能となる．視覚情報の活用により，ビームトレーニングに伴うオーバヘッドを削減できる一方で，端末が遮蔽物により視認できない環境下では検出精度が低下し，適切なビーム選択が困難となる．本稿では，この課題を解決するために，チャネル状態情報（CSI）と視覚情報を相補的に活用したRISビームフォーミング手法を提案する．具体的には，端末がカメラから視認可能な場合には視覚情報に基づいてビームを選択し，遮蔽が生じた場合にはCSIを入力とする深層学習（DL）モデルを用いて最適なビームを推定する．シミュレーション評価の結果，提案手法はSNRが-15 dBから20 dBの全領域において安定した性能を示し，高SNR環境では最大86%のビーム予測精度を達成した．また，低SNR環境ではCSI単独手法と比較して最大20%の精度向上を確認した． |
| （英） |
In mmWave communication systems assisted by Reconfigurable Intelligent Surfaces (RISs), fast beamforming can be achieved by estimating the user position from camera images mounted on the RIS. The use of visual information reduces the overhead associated with beam training. However, in environments where the user is occluded by obstacles, detection accuracy degrades, making reliable beam selection difficult. To address this issue, this paper proposes an RIS beamforming method that cooperatively utilizes channel state information (CSI) and visual information in a complementary manner. Specifically, when the target user is visible to the camera, beam selection is performed based on visual information. In contrast, under occluded conditions, a deep learning (DL) model using CSI as input is employed to estimate the optimal beam. Simulation results demonstrate that the proposed method achieves stable performance over a wide SNR range from -15 dB to 20 dB, attaining a maximum beam prediction accuracy of 86% in high-SNR environments. Furthermore, in low-SNR conditions, the proposed method improves prediction accuracy by up to 20% compared with the CSI-only approach. |
| キーワード |
（和） |
Reconfigurable Intelligent Surface / チャネル状態情報 / ビーム予測 / コンピュータビジョン / / / / |
| （英） |
Reconfigurable Intelligent Surface / Channel State Information / Beam Prediction / Computer Vision / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 50, no. 9, BCT2026-28, pp. 39-42, 2026年3月. |
| 資料番号 |
BCT2026-28 |
| 発行日 |
2026-02-26 (BCT) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
BCT IEEE-BT |
| 開催期間 |
2026-03-05 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） |
東北大学青葉山東キャンパス工学部総合研究棟 講義室１ |
| 開催地（英） |
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| テーマ（和） |
学生若手発表、デジタル放送技術および一般
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| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
BCT |
| 会議コード |
2026-03-BCT-BT |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
視覚情報とCSIの協調利用によるミリ波RISハイブリッドビームフォーミング |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
Hybrid mmWave RIS Beamforming Using Cooperative Visual Information and CSI |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
Reconfigurable Intelligent Surface / Reconfigurable Intelligent Surface |
| キーワード(2)（和/英） |
チャネル状態情報 / Channel State Information |
| キーワード(3)（和/英） |
ビーム予測 / Beam Prediction |
| キーワード(4)（和/英） |
コンピュータビジョン / Computer Vision |
| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
西山 真平 / Shimpei Nishiyama / ニシヤマ シンペイ |
| 第1著者 所属（和/英） |
奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
Dipanita Chakraborty / Dipanita Chakraborty / |
| 第2著者 所属（和/英） |
奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
岡田 実 / Minoru Okada / オカダ ミノル |
| 第3著者 所属（和/英） |
奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大)
Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2026-03-06 11:20:00 |
| 発表時間 |
20分 |
| 申込先研究会 |
BCT |
| 資料番号 |
BCT2026-28 |
| 巻番号（vol） |
vol.50 |
| 号番号（no） |
no.9 |
| ページ範囲 |
pp.39-42 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2026-02-26 (BCT) |
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