講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-11-20 10:25
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・須藤克弥(電通大) SR2020-40 |
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. |
(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 / / / |
(英) |
Deep generation model / Space extrapolation / Radio map / Frequency sharing / Generative adversarial network / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 120, no. 238, SR2020-40, pp. 114-119, 2020年11月. |
資料番号 |
SR2020-40 |
発行日 |
2020-11-11 (SR) |
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 |
SR2020-40 |
研究会情報 |
研究会 |
SR |
開催期間 |
2020-11-18 - 2020-11-20 |
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. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
SR |
会議コード |
2020-11-SR |
本文の言語 |
日本語 |
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) |
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タイトル(英) |
A Radio Map Construction Based on Deep Generative Models with 3 Dimensional map |
サブタイトル(英) |
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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 |
キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
坂内 信允 / Shinsuke Bannai / バンナイ シンスケ |
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/ヨミ) |
須藤 克弥 / Katsuya Suto / ストウ カツヤ |
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) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2020-11-20 10:25:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
SR |
資料番号 |
SR2020-40 |
巻番号(vol) |
vol.120 |
号番号(no) |
no.238 |
ページ範囲 |
pp.114-119 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2020-11-11 (SR) |