| 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 [ログイン] 技報アーカイブ |
| 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 | 2021-11-12 14:00 ［依頼講演］RNNを用いた2-4GHz帯の電波伝搬損失の変動分布予測 ○佐々木元晴・久野伸晃・中平俊朗・猪又 稔・山田 渉・守山貴庸（NTT）  AP2021-128 RCS2021-174 |
|
| 抄録 | （和） | 深層学習としてRNN（Recurrent Neural Network）の一つであるGRU（Gated Recurrent Unit）を用いた電波伝搬損失の変動分布予測手法について報告する．訓練データおよび検証データは神奈川県横須賀市において面的に測定した電波伝搬損失を用いており，測定周波数は2.2GHzおよび4.7GHzである．約0.1秒ごとの瞬時変動データ100点を用いて，1秒後の伝搬損失の中央値データおよび仲上ライス分布のKファクタを予測した．中央値データおよびKファクタは100点（約10秒間）の瞬時変動データを用いて導出している．GRUを用いた予測手法により，検証データに対するRMSE（Root Mean Squared Error）は2.2GHzと4.7GHzで伝搬損失の中央値について約2.3dBと2.1dB，Kファクタについて約1.3dBと1.0dBとなり，最新の観測値を用いた予測に対してそれぞれ1.5dBと1.3dB，0.3dBと0.2dB予測精度を改善した． |
| （英） | We report a method for predicting fading distribution of path loss using GRU (Gated Recurrent Unit), which is one of RNN (Recurrent Neural Network) as deep learning. The training data and verification data use path loss measured in Yokosuka City, Kanagawa Prefecture, and the measurement frequency is 2.2 GHz and 4.7 GHz. Using 100 points of fast fading data about every 0.1 seconds, the median data of path loss and the K factor of Nakagami-Rice distribution after 1 second were predicted. The median data and the K factor are derived using the fast fading data of 100 points (about 10 seconds). According to the prediction method using GRU, the RMSE (Root Mean Squared Error) for the validation data of 2.2 GHz and 4.7 GHz is respectively about 2.3 dB and 2.1 dB for the median path loss and about 1.3 dB and 1.0 dB for the K factor. The prediction accuracy was improved by 1.5 dB and 1.3 dB for the median path loss, and 0.3 dB and 0.2 dB for the K factor compared to the case of using latest observed values. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / RNN / GRU / 電波伝搬損失 / 仲上ライス分布 / Kファクタ / Sub6 / |
| （英） | Deep learning / RNN / GRU / path loss / Nakagami-Rice distribution / K factor / Sub6 / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 233, AP2021-128, pp. 142-147, 2021年11月. | |
| 資料番号 | AP2021-128 | |
| 発行日 | 2021-11-03 (AP, RCS) | |
| 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 | AP2021-128 RCS2021-174 |
|
| 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 | 日本語 |
| タイトル（和） | RNNを用いた2-4GHz帯の電波伝搬損失の変動分布予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction of Path Loss Fading Distribution using RNN at 2-4 GHz |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | RNN / RNN |
| キーワード(3)（和/英） | GRU / GRU |
| キーワード(4)（和/英） | 電波伝搬損失 / path loss |
| キーワード(5)（和/英） | 仲上ライス分布 / Nakagami-Rice distribution |
| キーワード(6)（和/英） | Kファクタ / K factor |
| キーワード(7)（和/英） | Sub6 / Sub6 |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐々木 元晴 / Motoharu Sasaki / ササキ モトハル |
| 第1著者 所属（和/英） | NTT (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 久野 伸晃 / Nobuaki Kuno / クノ ノブアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | NTT (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中平 俊朗 / Toshiro Nakahira / トシロウ ナカヒラ |
| 第3著者 所属（和/英） | NTT (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 猪又 稔 / Minoru Inomata / イノマタ ミノル |
| 第4著者 所属（和/英） | NTT (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 渉 / Wataru Yamada / ヤマダ ワタル |
| 第5著者 所属（和/英） | NTT (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 守山 貴庸 / Takatsune Moriyama / モリヤマ タカツネ |
| 第6著者 所属（和/英） | NTT (略称： NTT) NTT (略称： NTT) |
| 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： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-11-12 14:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | AP |
| 資料番号 | AP2021-128, RCS2021-174 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.233(AP), no.234(RCS) |
| ページ範囲 | pp.142-147(AP), pp.164-169(RCS) |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-11-03 (AP, RCS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]