| 講演名 | 2020-11-20 3次元地図を用いた深層生成モデルによる電波マップ構築手法 坂内 信允(電通大), 須藤 克弥(電通大), |
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| 抄録(和) | 周波数共用システムを実現するための高精度電波マップを構築するため，筆者らは実観測データを利用した畳み込み深層学習によりシャドウイングを推定する手法の検討を進めてきた．先行研究では，距離減衰と受信電力の差分を学習することでシャドウイングを補完する深層学習モデルが提案されているが，距離減衰は距離に大きく影響されるため，送信局遠方の未観測地域において推定精度が低くなる問題がある．そこで本稿では，観測地域の3次元地図とシャドウイングマップで学習し，未観測地域のシャドウイングを推定する深層生成モデルを提案する．$3.5,mathrm{GHz}$帯の実観測データを利用した性能評価実験結果より，提案する深層生成モデルの有効性を示す． |
| 抄録(英) | This paper addresses a spatial extrapolation problem in measurement-based radio map construction. Compared to a spatial interpolation problem, it is challenging to estimate the received signal strength at the point far from the transmitter because shadowing fluctuation is different. To cope with the issue, we propose a novel deep generation model that utilizes a 3-dimensional map as input data to estimate shadowing. We demonstrate that the proposed model outperforms a path loss estimation model through performance evaluation using measurement datasets over $3.5,mathrm{GHz}$. |
| キーワード(和) | 深層生成モデル / 空間補外 / 電波マップ / 周波数共用 / 敵対的生成ネットワーク |
| キーワード(英) | Deep generation model / Space extrapolation / Radio map / Frequency sharing / Generative adversarial network |
| 資料番号 | SR2020-40 |
| 発行日 | 2020-11-11 (SR) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
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| 開催期間 | 2020/11/18(から3日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ソフトウェア無線、コグニティブ無線、周波数共用、一般 |
| テーマ（英） | Software Radio, Cognitive Radio, Spectrum Sharing, etc. |
| 委員長氏名（和） | 有吉 正行(NEC) |
| 委員長氏名（英） | Masayuki Ariyoshi(NEC) |
| 副委員長氏名（和） | 亀田 卓(東北大) / 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) |
| 副委員長氏名（英） | Suguru Kameda(Tohoku Univ.) / Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) |
| 幹事氏名（和） | 矢野 一人(ATR) / 石橋 功至(電通大) / 成枝 秀介(三重大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuto Yano(ATR) / Koji Ishibashi(Univ. of Electro-Comm.) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 太田 真衣(福岡大) / 大山 哲平(富士通研) / 小林 健太郎(名大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Mai Ohta(Fukuoka Univ.) / Teppei Oyama(Fujitsu Lab.) / Kentaro Kobayashi(Nagoya Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Radio |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 3次元地図を用いた深層生成モデルによる電波マップ構築手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Radio Map Construction Based on Deep Generative Models with 3 Dimensional map |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層生成モデル / Deep generation model |
| キーワード(2)（和/英） | 空間補外 / Space extrapolation |
| キーワード(3)（和/英） | 電波マップ / Radio map |
| キーワード(4)（和/英） | 周波数共用 / Frequency sharing |
| キーワード(5)（和/英） | 敵対的生成ネットワーク / Generative adversarial network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 坂内 信允 / Shinsuke Bannai |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 須藤 克弥 / Katsuya Suto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 電気通信大学(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC) |
| 発表年月日 | 2020-11-20 |
| 資料番号 | SR2020-40 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | SR-238 |
| ページ範囲 | pp.114-119(SR), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-11-11 (SR) |