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講演抄録/キーワード
講演名 2021-10-28 10:30
[ポスター講演]伝搬損失推定における適切なパラメータ取得範囲に対する検討
太田剛史西森健太郎新潟大
抄録 (和) 移動通信システムにおける基地局の置局設計のために,様々な伝搬損失モデルが提案されている.伝搬損失モデルを作成する最も知られている手段として,複数の測定結果から重回帰分析で結果を得る手法や反射・回折理論に基づく手法が知られている.一般にこれらの手法で得られた推定式は,適用できる範囲が限定されるといった問題がある.こういった問題に対して,機械学習を適用した伝搬モデル推定式に関する手法が提案されている.機械学習を利用した伝搬損失推定のモデルの精度を向上させるために検討すべき内容としては,問題設定に応じた適切なモデルの選択や,ハイパーパラメータの調整など等多岐に渡る.その中でも重要な項目として,推定対象に対する入力パラメータの適切な算出法が課題としてあげられる.本論文では伝搬損失の推定精度を向上させることを目的として,適切な入力パラメータの取得方法にフォーカスする,具体的には,特に基地局・端末局周辺の建物特性の適切な取得領域について評価した結果について報告する. 
(英) Various propagation loss models have been proposed for the design of base stations in mobile communication systems. The most well-known methods for creating propagation loss models are multiple regression analysis based on multiple measurement results and reflection/diffraction theory-based methods. In general, the estimating equations obtained by these methods have a problem of limited applicability. In this paper, we propose a method for estimating the propagation model using machine learning. In order to improve the accuracy of the model for propagation loss estimation using machine learning, we need to consider a wide range of issues, such as selecting an appropriate model for the problem, adjusting hyperparameters, and so on. One of the most important issues is how to appropriately calculate the input parameters for the estimation target. In this paper, we focus on the method of obtaining appropriate input parameters with the aim of improving the accuracy of propagation loss estimation.
キーワード (和) 伝搬損失推定 / 機械学習 / LightGBM / / / / /  
(英) Propagation loss estimation / Machine learning / LightGBM / / / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 MIKA  
開催期間 2021-10-27 - 2021-10-29 
開催地(和) 沖縄県市町村自治会館 
開催地(英)  
テーマ(和) 無線通信システム, 一般 
テーマ(英) Wireless Communication Systems, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MIKA 
会議コード 2021-10-MIKA 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 伝搬損失推定における適切なパラメータ取得範囲に対する検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study on Appropriate Parameter Acquisition Range for Propagation Loss Estimation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 伝搬損失推定 / Propagation loss estimation  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(3)(和/英) LightGBM / LightGBM  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 太田 剛史 / Tsuyoshi Ohta / オオタ ツヨシ
第1著者 所属(和/英) 新潟大学 (略称: 新潟大)
Niigata University (略称: Niigata Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 西森 健太郎 / Nishimori Kentaro / ニシモリ ケンタロウ
第2著者 所属(和/英) 新潟大学 (略称: 新潟大)
Niigata University (略称: Niigata Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-10-28 10:30:00 
発表時間 60分 
申込先研究会 MIKA 
資料番号  
巻番号(vol) vol. 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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