電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
技報オンライン
‥‥ (ESS/通ソ/エレソ/ISS)
技報アーカイブ
‥‥ (エレソ/通ソ)
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2019-03-06 15:00
機械学習を用いた電波環境マッピング
秋元実菜王 瀟岩梅比良正弘茨城大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 高精度低コストの無線環境マッピング手法は、動的なスペクトル共有を実現するために重要である。既存の手法として、電波伝搬モデルに基づく計算手法とセンサに基づくモニタリング手法があるが、低精度や高コストなどが問題となっている。これらの問題を解決するため、本研究では機械学習技術を利用し、伝搬損失により収集された測定値の分類を行った上で、未知の地点の電波強度を補間する電波環境マッピング法を提案する。 評価結果は、提案方法が既存の方法よりも優れていることを示した。 
(英) Accurate and cost-efficient radio environment mapping (REM) is of great importance to realize dynamic spectrum sharing. Two kinds of existing approaches, i.e., propagation model based approach and sensor monitoring based approach, are suffering from either inaccurate spectrum availability or high deployment cost. In order to solve these problems, this work proposes a novel REM method which uses machine learning technique to classify collected data by propagation loss and interpolate radio field intensity for a specific point. The evaluation results show that the proposed method is superior to the existing method.
キーワード (和) 周波数共有 / 機械学習 / クリギング / / / / /  
(英) Spectrum Sharing / Machine Learning / Kriging / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 475, SR2018-126, pp. 37-42, 2019年3月.
資料番号 SR2018-126 
発行日 2019-02-27 (SR) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 RCS SR SRW  
開催期間 2019-03-06 - 2019-03-08 
開催地(和) YRP 横須賀リサーチパーク 
開催地(英) YRP 
テーマ(和) 移動通信ワークショップ 
テーマ(英) Mobile Communication Workshop 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SR 
会議コード 2019-03-RCS-SR-SRW 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 機械学習を用いた電波環境マッピング 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Radio Environment Mapping by using Machine Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 周波数共有 / Spectrum Sharing  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / Machine Learning  
キーワード(3)(和/英) クリギング / Kriging  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 秋元 実菜 / Mina Akimoto / アキモト ミナ
第1著者 所属(和/英) 茨城大学大学院 (略称: 茨城大)
Graduate School of Science and Engineering, Ibaraki University. (略称: Ibaraki Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 王 瀟岩 / Xiaoyan Wang / オウ ショウガン
第2著者 所属(和/英) 茨城大学大学院 (略称: 茨城大)
Graduate School of Science and Engineering, Ibaraki University. (略称: Ibaraki Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 梅比良 正弘 / Masahiro Umehira / ウメヒラ マサヒロ
第3著者 所属(和/英) 茨城大学大学院 (略称: 茨城大)
Graduate School of Science and Engineering, Ibaraki University. (略称: Ibaraki Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者
発表日時 2019-03-06 15:00:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SR 
資料番号 IEICE-SR2018-126 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.475 
ページ範囲 pp.37-42 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SR-2019-02-27 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会