| 大会名称 |
|---|
| 2020年 ソサイエティ大会 |
| 大会コ－ド |
| 2020S |
| 開催年 |
| 2020 |
| 発行日 |
| 2020/9/1 |
| セッション番号 |
| B-1A |
| セッション名 |
| アンテナ・伝播A |
| 講演日 |
| 2020/9/18 |
| 講演場所(会議室等) |
| Meeting 12 |
| 講演番号 |
| B-1-19 |
| タイトル |
| NNおよびCNNを活用した伝搬損失推定の評価 |
| 著者名 |
| ○久野伸晃, 山田 渉, 佐々木元晴, 淺井裕介, 鷹取泰司, |
| キーワード |
| 電波伝搬, 機械学習, 伝搬損失 |
| 抄録 |
| 近年注目を集めているCNNを活用した伝搬損失推定モデルは，複雑な関数形および入力パラメータの導出を不要とする．一方で，入力パラメータ導出を必要するが，同じく関数形導出を不要とするNNを活用したモデルも注目されているが，両モデルの推定傾向の違いなどは検証されていない．そこで本稿では，伝搬コンペティションにおけるNNモデルと同様の考え方を用いたCNNモデルを構築し，各々の推定誤差と傾向を比較および検証する． |
| 本文pdf |
|
PDF download
|