@misc{oai:uec.repo.nii.ac.jp:00010239,
 author = {加藤, 耕平},
 month = {2022-05-02},
 note = {2021, これまでの協調型自動運転におけるデータの信頼性を検討した研究では各レイヤーで観測できる通信遅延やパケットロスの統計的な情報に基づいて予測した無線品質に応じて，データの圧縮やデータを送信する通信路を切り替えるなど，信頼性を向上する処理を行っていた．アプリケーション層では協調型自動運転において車両の走行映像を無線通信システムを介して送信するアプリケーションが考えられる．従来手法ではAdaptive Video Streaming (AVS) はアプリケーション層で観測するビデオフレームごとのEnd-to-End 遅延に基づいて，送信するビデオフレームの解像度を決定することで，無線品質に応じた映像品質となり遅延が増大するのを防ぐことができる．また，トランスポート層における従来手法のMultipath QUIC (MPQUIC)は複数の通信路と接続し，各通信路で測定した統計的なRound Trip Time (RTT)から車両の無線品質を予測することで，常に無線品質が良い通信路でデータ伝送を行うことができる．一方でこれらの手法は，ひとつのレイヤーのみで信頼性を確保する手法であり，レイヤー間で連携して信頼性を確保するものではないため，アプリケーション層やトランスポート層といった上位のレイヤーは車両の無線品質を予測することでデータの信頼性を確保することしかできない．
そのため，車両の無線品質が構造物などの影響で局所的に劣化した場合では，予測した無線品質と車両の位置における本来の無線品質に大きな差が生じるため，遅延が増大してしまう．したがって本論文では，MAC層において観測した統計的な無線品質情報に基づいて各レイヤーがデータの信頼性を確保するように連携して動作する高信頼通信について提案する．具体的にはトランスポート層において無線品質情報に基づいてデータを送信する通信路を決定するMPQUICの拡張モデルを提案する．また，アプリケーション層においては無線品質情報に基づいて車両の送信するビデオフレームの解像度を変化し，低下した解像度に対して深層学習を用いた超解像により映像品質を向上する．提案手法は従来のMPQUICやAVSと比較して遅延制約を満たし送信できるデータ数が増加し，信頼性が向上していることを示す．},
 title = {協調型自動運転における無線品質情報に基づく高信頼マルチパス通信},
 year = {},
 yomi = {カトウ, コウヘイ}
}