| 大会名称 |
|---|
| 2019年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019G |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-03-05 |
| セッション番号 |
| BS-1 |
| セッション名 |
| 電波伝搬モデリングコンペティション |
| 講演日 |
| 2019/03/19 |
| 講演場所(会議室等) |
| 56号館 104教室 |
| 講演番号 |
| BS-1-4 |
| タイトル |
| 機械学習による伝搬経路を考慮した伝搬損失推定モデル |
| 著者名 |
| ◎久野伸晃, 山田 渉, 守山貴庸, 鷹取泰司, |
| キーワード |
| 電波伝搬, 機械学習, 伝搬損失, 高周波数帯 |
| 抄録 |
| 無線通信システム設計で重要となる電波伝搬特性の推定手法として，測定結果の重回帰分析により実験式を導出する手法が広く利用されている．しかし，それらの影響を適切に推定結果に反映するための複雑な関数形を導き出す必要があり，適切な関数形の導出は容易ではない．本稿では，関数形の導出を不要とする機械学習の手法を用い，配布データの伝搬経路を考慮したパラメータからその伝搬損失特性の推定手法について報告する． |
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