講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-07-19 16:20
[依頼講演]機械学習を活用した伝搬損失の端末高特性推定法 ○久野伸晃・山田 渉・佐々木元晴・中村光貴・守山貴庸・鷹取泰司(NTT) AP2019-45 |
抄録 |
(和) |
複雑な関数形の導出を必要とせず任意の非線形関数への回帰が可能な機械学習を活用し,都市環境における端末高に対する伝搬損失特性の推定手法について述べる.ドローン等により得られた4GHz帯から37GHz帯の3周波数の端末高特性データを学習用および検証用のデータとし, 学習したモデルにより伝搬損失特性を推定したところ,検証用データのRMS誤差は約4dBであった. |
(英) |
This paper presents prediction method for path loss characteristics of height gain in urban environment by using machine-learning which is possible to regress for any nonlinear function, without requiring derivation of a complex function form. The measurement results were used as learning and verification data, which were measured while changing height gain by drone and car. As a result of verification by learning data, the RMS error was about 4 dB. |
キーワード |
(和) |
電波伝搬 / 機械学習 / ミリ波 / ドローン / 伝搬損失特性 / / / |
(英) |
Propagation / Machine-Learning / Millimeter Wave / Drone / Path Loss Characteristics / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 120, AP2019-45, pp. 129-133, 2019年7月. |
資料番号 |
AP2019-45 |
発行日 |
2019-07-10 (AP) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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AP2019-45 |