お知らせ 研究会の開催と会場に参加される皆様へのお願い(2022年6月開催~)
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2020-11-27 15:00
深層学習に基づく超解像手法を応用したチャネル推定の精度評価
丸山大貴金井謙治甲藤二郎早大CS2020-73 IE2020-32
抄録 (和) 近年,通信分野における深層学習の応用研究が盛んに行われている.特に,チャネル推定においては 深層学習に基づく超解像手法を応用した手法が既に提案されている.これに対して筆者らは,深層学習モデルを改 善することで,より高精度なチャネル推定手法を提案することを目的としている.本稿では,複数の深層学習に基 づく超解像手法をチャネル推定に応用し,従来手法との評価比較を行う. 
(英) Recently, application of deep learning into communication systems are getting lots of attention to researchers. Especially, a channel estimation method by using deep learning-based image super-resolution (SR) has been proposed. Inspired by this research, we aim to propose more accurate channel estimation methods by improving deep learning-based SR network. In this paper, we apply more recent SR methods to channel estimation and evaluate the performance of several deep SR based channel estimation methods.
キーワード (和) チャネル推定 / 5G / 超解像 / 深層学習 / / / /  
(英) Channel estimation / 5G system / super-resolution / deep learning / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 252, CS2020-73, pp. 39-44, 2020年11月.
資料番号 CS2020-73 
発行日 2020-11-19 (CS, IE) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  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 CS2020-73 IE2020-32

研究会情報
研究会 IE CS IPSJ-AVM ITE-BCT  
開催期間 2020-11-26 - 2020-11-27 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 画像符号化,通信・ストリーム技術,一般 
テーマ(英) Image coding, Communications and streaming technologies, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CS 
会議コード 2020-11-IE-CS-AVM-BCT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 深層学習に基づく超解像手法を応用したチャネル推定の精度評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Comparative Study of Channel Estimation using Deep-learning based Super-resolution 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) チャネル推定 / Channel estimation  
キーワード(2)(和/英) 5G / 5G system  
キーワード(3)(和/英) 超解像 / super-resolution  
キーワード(4)(和/英) 深層学習 / deep learning  
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) 丸山 大貴 / Daiki Maruyama / マルヤマ ダイキ
第1著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 金井 謙治 / Kenji Kanai / カナイ ケンジ
第2著者 所属(和/英) 早稲田大学理工学術院総合研究所 (略称: 早大)
Waseda Research Institute for Science and Engineering (略称: Waseda Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 甲藤 二郎 / Jiro Katto / カットウ ジロウ
第3著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2020-11-27 15:00:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 CS 
資料番号 CS2020-73, IE2020-32 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.252(CS), no.253(IE) 
ページ範囲 pp.39-44 
ページ数
発行日 2020-11-19 (CS, IE) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会