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講演抄録/キーワード
講演名 2020-11-27 11:50
[依頼講演]サービスエリアプランニングのためのニューラルネットワークを用いた2段階伝搬損失予測手法
齋藤健太郎金 永日康 哲嘉高田潤一東工大SRW2020-38
抄録 (和) 近年Internet of Things (IoT) サービス等の普及に伴い,様々な業種の利用者により無線ネットワークが構築され運用されるようになってきた.無線周波数帯等の無線資源は有限であるため,無線リソースを効率的に利用できるサービスエリア設計が求められている.無線ネットワークのエリア設計では,エリア内の通信品質,圏外となるエリアの把握,他基地局との無線干渉等の,様々な観点から評価を行う必要があり,まずサービスエリアの各地点の受信電力分布を正確に把握する事が求められる.しかし,レイトレーシングシミュレーション等の既存の電波伝搬シミュレーションは実測定に比べて依然誤差が大きく,単体で無線エリア設計に用いる事ができる程の精度が得られていない.本研究では,そのため教師あり機械学習を行ったニューラルネットワークを用い電波伝搬損失予測手法を提案する.提案手法では,まずサービスエリアをサービスゾーン,干渉ゾーン,ノイズゾーンに分類する.次に各ゾーン内の受信電力分布をゾーン毎に学習を行ったニューラルネットワークを用いて予測する.エリアを通信品質状況の似通ったゾーンにあらかじめ分類する事で機械学習による受信電力予測を効率化する事ができ,特に正確な受信電力予測が必要となるサービスゾーンについては予測精度を大幅に向上する事ができる.屋内環境においてシミュレーションによる評価を行い,受信電力予測誤差を7.9 dB から4.1 dB に,特にサービスゾーンについては2.4 dB まで向上する事ができる事を示した.今後はより多様な環境で評価を行うと共に,実際の無線ネットワークエリア設計に利用す
る計画である. 
(英) In recent years, wireless network systems are utilized in various industry fields and the wireless service area planning became one of the important tasks to realize efficient and high-quality wireless communication service. The machine learning technology attracts the interests of researchers to improve the efficiency of the area planning task because the radio propagation loss in unknown locations can be predicted by the training data without explicit algorithms. Our previous work showed that the path loss (PL) characteristics become complicated in the high PL region, and it can degrade the entire prediction accuracy. In this paper, we propose the two-step PL prediction method by the artificial neural network (ANN) to solve the issue. Firstly, the area is classified into several zones according to the PL range. And then the PL is predicted by ANNs that were trained for respective zones. Our proposal was evaluated by the ray-tracing simulation data, and the result showed that it improved the root mean square error (RMSE) of PL prediction from 7.9 dB to 4.1 dB. The method is expected to be utilized for the wireless service area planning in various environments.
キーワード (和) 屋内伝搬 / 機械学習 / サービスセル設計 / 電波伝搬シミュレーション / 伝搬損失予測 / ニューラルネッ トワーク / /  
(英) Cell planning / Indoor propagation / Machine learning / Neural network / Path loss prediction / propagation simulation / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 260, SRW2020-38, pp. 61-66, 2020年11月.
資料番号 SRW2020-38 
発行日 2020-11-19 (SRW) 
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 SRW2020-38

研究会情報
研究会 SRW SeMI CNR  
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) IoTワークショップ 
テーマ(英) IoT Workshop 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SRW 
会議コード 2020-11-SRW-SeMI-CNR 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) サービスエリアプランニングのためのニューラルネットワークを用いた2段階伝搬損失予測手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Two-step Path Loss Prediction Method by Artificial Neural Network for Wireless Service Area Planning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 屋内伝搬 / Cell planning  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / Indoor propagation  
キーワード(3)(和/英) サービスセル設計 / Machine learning  
キーワード(4)(和/英) 電波伝搬シミュレーション / Neural network  
キーワード(5)(和/英) 伝搬損失予測 / Path loss prediction  
キーワード(6)(和/英) ニューラルネッ トワーク / propagation simulation  
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) 齋藤 健太郎 / Kentaro Saito / サイトウ ケンタロウ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 金 永日 / Yongri JIN / Yongri JIN
第2著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 康 哲嘉 / CheChia Kang / CheChia Kang
第3著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 高田 潤一 / Jun-ichi Takada / タカダ ジュンイチ
第4著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2020-11-27 11:50:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 SRW 
資料番号 SRW2020-38 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.260 
ページ範囲 pp.61-66 
ページ数
発行日 2020-11-19 (SRW) 


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