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講演抄録/キーワード
講演名 2021-11-10 15:55
Channel Parameter Estimation by using Environmental Features
Inocent CalistZhiqiang LiMinseok KimNiigata Univ.AP2021-106
抄録 (和) Recent developments in the next generation of mobile communication and the application of the Internet of things has raised the need to develop more accurate channel models. This work presents the development of a supervised based machine learning (ML) prediction model for large scale channel parameters (LSCPs) estimation by analyzing the reflected multipath ray's information. The reflected rays varies with the morphology structure of the propagation environment, hence a dynamic LSCPs predictive model can be realized. The input parameters to the prediction model are transmitter (TX) and receiver (RX) positional coordinates, and the reflected rays' information such as the delay, angle of arrival, angle of departure, elevation angle of arrival, elevation angle of departure, and power gain. The proposed model was implemented using Random Forest (RF) which can predict both linear and nonlinear data. Ray tracing (RT) simulation was performed to calculate the input measurement dataset of the LSCPs, and the input information of the reflected rays. Cross validation was then utilized to validate the model. 
(英) Recent developments in the next generation of mobile communication and the application of the Internet of things has raised the need to develop more accurate channel models. This work presents the development of a supervised based machine learning (ML) prediction model for large scale channel parameters (LSCPs) estimation by analyzing the reflected multipath ray's information. The reflected rays varies with the morphology structure of the propagation environment, hence a dynamic LSCPs predictive model can be realized. The input parameters to the prediction model are transmitter (TX) and receiver (RX) positional coordinates, and the reflected rays' information such as the delay, angle of arrival, angle of departure, elevation angle of arrival, elevation angle of departure, and power gain. The proposed model was implemented using Random Forest (RF) which can predict both linear and nonlinear data. Ray tracing (RT) simulation was performed to calculate the input measurement dataset of the LSCPs, and the input information of the reflected rays. Cross validation was then utilized to validate the model.
キーワード (和) Machine learning / parameter estimation / channel / rays information / prediction model / / /  
(英) Machine learning / parameter estimation / channel / rays information / prediction model / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 233, AP2021-106, pp. 34-38, 2021年11月.
資料番号 AP2021-106 
発行日 2021-11-03 (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 AP2021-106

研究会情報
研究会 AP RCS  
開催期間 2021-11-10 - 2021-11-12 
開催地(和) NBC別館(長崎) 
開催地(英) NBC-Bekkan (Nagasaki) 
テーマ(和) アダプティブアンテナ,等化,干渉キャンセラ,MIMO,無線通信,一般 
テーマ(英) Adaptive Antenna, Equalization, Interference Canceler, MIMO, Wireless Communications, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 AP 
会議コード 2021-11-AP-RCS 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Channel Parameter Estimation by using Environmental Features 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Machine learning / Machine learning  
キーワード(2)(和/英) parameter estimation / parameter estimation  
キーワード(3)(和/英) channel / channel  
キーワード(4)(和/英) rays information / rays information  
キーワード(5)(和/英) prediction model / prediction model  
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) Inocent Calist / Inocent Calist /
第1著者 所属(和/英) Niigata University (略称: 新潟大)
Niigata University (略称: Niigata Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Zhiqiang Li / Zhiqiang Li /
第2著者 所属(和/英) Niigata University (略称: 新潟大)
Niigata University (略称: Niigata Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Minseok Kim / Minseok Kim /
第3著者 所属(和/英) Niigata University (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 2021-11-10 15:55:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 AP 
資料番号 AP2021-106 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.233 
ページ範囲 pp.34-38 
ページ数
発行日 2021-11-03 (AP) 


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