| 講演名 | 2022-11-07 ［ショートペーパー］複数種類の電波混在時における与干渉検出法の一検討 山邊 璃久(信州大), 伊藤 利(信州大), 田久 修(信州大), |
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| 抄録(和) | ５Ｇ及びbeyond ５Ｇでは各無線機に高い干渉耐性能力を有する必要がある。干渉耐性を向上させるため、筆者らは教師なし学習のSOMを用いた干渉状態と正常状態の分類を提案した。しかし、この分類モデルでは、低電力の干渉を分類するのは困難であった。そこで本提案では、教師あり学習のランダムフォレストを用いると共に、分類に有効な特徴を見つけることで、全ての干渉電力において100％の精度を達成した |
| 抄録(英) | In 5G and beyond 5G, each radio must have high interference tolerance capability. To improve interference tolerance,the authors proposed a classification of interference states and normal states using SOM with unsupervised learning. However,this classification model had difficulty classifying low-power interference. Therefore, in this proposal, data is obtained from a simulation utilizing a 5G communication model to find features that are useful for classification and to make predictions. In this prediction, high discrimination accuracy was achieved at all interference powers using a supervised learning random forest. |
| キーワード(和) | 5G / 受信信号強度 / パケット解析 / 機械学習 |
| キーワード(英) | 5G / RSSI / Packet analysis / Machine learning |
| 資料番号 | SR2022-48 |
| 発行日 | 2022-10-31 (SR) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
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| 開催期間 | 2022/11/7(から2日開催) |
| 開催地（和） | 福岡大学 |
| 開催地（英） | Fukuoka University |
| 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、技術展示 |
| テーマ（英） | Software Defined Radio, Cognitive Radio, Spectrum Sharing, etc. |
| 委員長氏名（和） | 亀田 卓(広島大) |
| 委員長氏名（英） | Suguru Kameda(Hiroshima Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) / 矢野 一人(ATR) |
| 副委員長氏名（英） | Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) / Kazuto Yano(ATR) |
| 幹事氏名（和） | 成枝 秀介(三重大) / 稲森 真美子(東海大) / 李 斗煥(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Syusuke Narieda(Mie Univ.) / Mamiko Inamori(Tokai Univ.) / Doohwan Lee(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大辻 太一(NEC) / 王 瀟岩(茨城大) / 田中 明美(MathWorks) / 須藤 克弥(電通大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Taichi Ohtsuji(NEC) / WANG Xiaoyan(Ibaraki Univ.) / Akemi Tanaka(MathWorks) / Katsuya Suto(Univ. of Electro-Comm) |
| 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） | ［ショートペーパー］複数種類の電波混在時における与干渉検出法の一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Short Paper] A Study of Interference Detection Methods when Multiple Types of Radio Waves are Mixed |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 5G / 5G |
| キーワード(2)（和/英） | 受信信号強度 / RSSI |
| キーワード(3)（和/英） | パケット解析 / Packet analysis |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山邊 璃久 / Riku Yamabe |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 信州大学(略称：信州大) Shinshu University(略称：Shinshu Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 伊藤 利 / Toshi Ito |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 信州大学(略称：信州大) Shinshu University(略称：Shinshu Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 田久 修 / Osamu Takyu |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 信州大学(略称：信州大) Shinshu University(略称：Shinshu Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-11-07 |
| 資料番号 | SR2022-48 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | SR-243 |
| ページ範囲 | pp.20-23(SR), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-10-31 (SR) |