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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-07-29 12:40 ［依頼講演］クラスタリングによる地勢分類と畳み込みニューラルネットワークを用いた電波伝搬推定 ○長尾竜也・林 高弘（KDDI総合研究所）  AP2021-36 |
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| 抄録 | （和） | Beyond 5Gは将来の社会基盤の中核的な役割を担う技術として期待されており，多様なシナリオにおける実環境での無線通信の振る舞いを仮想空間上で模擬するシステムが求められている．この電波模擬システムを実現するためには，さまざまな伝搬環境における電波伝搬特性を高精度にモデル化する技術が不可欠である．そのためには，都市部や郊外部を含む広域かつ多様な地勢における推定精度および推定モデルの適切な適用範囲についての検証が必要である．そこで本稿では，マップデータをクラスタリングすることで地勢分類を行い，畳み込みニューラルネットワークによりサイトスペシフィックな伝搬損失特性を地勢に応じてモデル化する手法を提案する．実測データを用いた評価の結果，クラスタ毎のモデル化により推定精度を改善できることを確認した． |
| （英） | Beyond 5G is expected to play an essential role in the future social infrastructure, and there is a need for a new system that can emulate the behavior of wireless communication in real environments with various scenarios in virtual space. To realize this radio emulation system, it is essential to have the technique to model the radio propagation characteristics in various propagation environments with high accuracy. For this purpose, it is necessary to verify the prediction accuracy and the appropriate range of application of the prediction model in a wide range of geographical features, including urban, suburban, and rural areas. In this paper, we propose a method to classify the geographical features by clustering map data, and to model the site-specific path loss characteristics corresponding to the geographical features using Convolutional Neural Networks. The evaluation results using measurement data confirmed that the prediction accuracy was improved by modeling for each cluster. | |
| キーワード | （和） | 電波伝搬推定 / 機械学習 / クラスタリング / 深層学習 / / / / |
| （英） | Radio propagation prediction / Machine Learning / Clustering / Deep Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 126, AP2021-36, pp. 70-75, 2021年7月. | |
| 資料番号 | AP2021-36 | |
| 発行日 | 2021-07-21 (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) | |
| PDFダウンロード | AP2021-36 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AP SANE SAT |
| 開催期間 | 2021-07-28 - 2021-07-30 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | リモートセンシング，衛星通信，電波伝搬，一般 |
| テーマ（英） | Remote sensing, Sattelite Communication, Radio propagation, Antennas and Propagation |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AP |
| 会議コード | 2021-07-AP-SANE-SAT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | クラスタリングによる地勢分類と畳み込みニューラルネットワークを用いた電波伝搬推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Radio Propagation Prediction using Geographical Classification by Clustering and Convolutional Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 電波伝搬推定 / Radio propagation prediction |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | クラスタリング / Clustering |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| 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） | 長尾 竜也 / Tatsuya Nagao / ナガオ タツヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 高弘 / Takahiro Hayashi / ハヤシ タカヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc. (略称： KDDI Research) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-07-29 12:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | AP |
| 資料番号 | AP2021-36 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.126 |
| ページ範囲 | pp.70-75 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-07-21 (AP) |
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