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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-10-17 12:30 ［ポスター講演］機械学習を用いた受信電力に基づく到来波数推定 ○納庄尭大・立神光洋・長谷川達人・藤元美俊（福井大）  AP2019-85 |
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| 抄録 | （和） | 従来のアレーアンテナを用いて電波の到来方向や到来波数を推定する手法として，MUSICやAIC, MDLなどが挙げられる．これらの手法では各アンテナ素子における受信信号の振幅および位相からなる複素受信ベクトルを用いる．そのため，アンテナ素子それぞれの出力に対して振幅や位相を測定する装置が必要となる．また機械学習を用いて到来方向推定や電波伝搬測定などで使用されるアンテナの素子構成を簡易化することが期待されている． 本稿では，従来の到来方向推定や到来波数推定で用いられてきたアンテナ構成より簡単な回路構成で得られる受信電力を入力データとし，さらに機械学習を用いて到来波数を推定する手法を提案している．また，推定精度に対する各パラメータの影響を明らかにしている． |
| （英） | MUSIC, AIC, MDL, etc. are examined as conventional methods for estimating the direction of arrival and the number of signals using array antenna. In these methods, complex reception vectors are used, which is composed of the amplitude and phase of the received signal at each antenna element. Therefore, components for measuring the amplitude and phase for each antenna element are required. In addition, it is expected to simplify the element configuration of antennas used in directions of arrival estimation and radio wave propagation measurement using machine learning. In this paper, we propose a method for estimating the number of incoming waves using machine learning as input data with the received power. In the proposed method, simpler circuits configuration can be used than the antenna configuration used in the conventional direction-of-arrival estimation and arrival signal number estimation. The influence of each parameter on the estimation accuracy is clarified. |
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| キーワード | （和） | 機械学習 / 到来波数推定 / 受信電力 / ニューラルネットワーク / / / / |
| （英） | Machine Learning / Estimation of Arrival Signal Number / Received Power / Neural Network / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 228, AP2019-85, pp. 29-32, 2019年10月. | |
| 資料番号 | AP2019-85 | |
| 発行日 | 2019-10-10 (AP) | |
| 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 | AP2019-85 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AP |
| 開催期間 | 2019-10-17 - 2019-10-18 |
| 開催地（和） | 大阪大学 |
| 開催地（英） | Osaka Univ. |
| テーマ（和） | 学生特集, 一般 |
| テーマ（英） | Student Session, Antennas and Propagation |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AP |
| 会議コード | 2019-10-AP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた受信電力に基づく到来波数推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation of Arrival Signal Number Based on Received Power Using Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 到来波数推定 / Estimation of Arrival Signal Number |
| キーワード(3)（和/英） | 受信電力 / Received Power |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 納庄 尭大 / Takahiro Nosho / ノウショウ タカヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 福井大学 (略称： 福井大) University of Fukui (略称： Univ. Fukui) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 立神 光洋 / Koyo Tategami / タテガミ コウヨウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 福井大学 (略称： 福井大) University of Fukui (略称： Univ. Fukui) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 達人 / Tatsuhito Hasegawa / ハセガワ タツヒト |
| 第3著者 所属（和/英） | 福井大学 (略称： 福井大) University of Fukui (略称： Univ. Fukui) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 藤元 美俊 / Mitoshi Fujimoto / フジモト ミトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 福井大学 (略称： 福井大) University of Fukui (略称： Univ. Fukui) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-10-17 12:30:00 |
| 発表時間 | 120分 |
| 申込先研究会 | AP |
| 資料番号 | AP2019-85 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.228 |
| ページ範囲 | pp.29-32 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-10-10 (AP) |
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