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講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-04 11:35
[ポスター講演]レベル交差回数に基づく深層学習を用いたフェージング変動推定に関する検討
河内幸四郎新保薫子菅沼碩文前原文明早大RCS2020-233 SR2020-72 SRW2020-62
抄録 (和) 第5世代移動通信システム(5G)では,高速・大容量に加えて,多数同時接続,超低遅延といった多様なユーザニーズの実現が期待されている.5Gをプラットフォームとして多様なユーザニーズを実現するためには,各ユーザの伝送特性を決定づけるフェージングの時間選択性をはじめとする各種伝搬状況を,なるべく簡易に把握できることが望ましい.これまでに我々は,フェージングの時間選択性とレベル交差回数の関係を利用して,レベル交差回数から時間選択性を表すドップラー周波数を簡易に推定する方式を提案してきた.本稿では,本検討の発展として,深層学習により,レベル交差回数からドップラー周波数を推定する方式を提案する.また,伝搬環境としてレイリーフェージングを想定し,提案方式の推定精度を従来の推定法を比較対象にとって,計算機シミュレーションにより評価する. 
(英) Fifth-generation (5G) mobile communication systems entail various scenarios such as enhanced mobile broadband (eMBB), ultra-reliable and low-latency communications (URLLC), and massive machine type communications (mMTC). In order to realize various requirements of 5G, it is expected to easily estimate channel conditions such as time selectivity which affects transmission performance. So far, we have proposed a time selectivity estimation method using level crossing rate, which estimates Doppler frequency just only by counting level cross of channel variation. As an extension of this work, we propose a deep-learning-based fading variation estimation method using level crossing rate. The estimation performance of the proposed method is demonstrated in comparison with the traditional estimation method on the assumption of Rayleigh fading as a starting point for evaluation under different types of fading channels.
キーワード (和) レベル交差回数 / 時間選択性フェージング / ドップラー周波数 / 深層学習 / / / /  
(英) level crossing rate / time selective fading / doppler frequency / deep learning / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 404, RCS2020-233, pp. 155-156, 2021年3月.
資料番号 RCS2020-233 
発行日 2021-02-24 (RCS, SR, SRW) 
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 RCS2020-233 SR2020-72 SRW2020-62

研究会情報
研究会 RCS SR SRW  
開催期間 2021-03-03 - 2021-03-05 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 移動通信ワークショップ 
テーマ(英) Mobile Communication Workshop 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 RCS 
会議コード 2021-03-RCS-SR-SRW 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) レベル交差回数に基づく深層学習を用いたフェージング変動推定に関する検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study on Fading Variation Estimation Employing Deep Learning Based on Level Crossing Rate 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) レベル交差回数 / level crossing rate  
キーワード(2)(和/英) 時間選択性フェージング / time selective fading  
キーワード(3)(和/英) ドップラー周波数 / doppler frequency  
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) 河内 幸四郎 / Koshiro Kawachi / カワチ コウシロウ
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) 新保 薫子 / Yukiko Shimbo / シンボ ユキコ
第2著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 菅沼 碩文 / Hirofumi Suganuma / スガヌマ ヒロフミ
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) 前原 文明 / Fumiaki Maehara / マエハラ フミアキ
第4著者 所属(和/英) 早稲田大学 (略称: 早大)
Waseda University (略称: Waseda Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-03-04 11:35:00 
発表時間 40分 
申込先研究会 RCS 
資料番号 RCS2020-233, SR2020-72, SRW2020-62 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.404(RCS), no.405(SR), no.406(SRW) 
ページ範囲 pp.155-156(RCS), pp.48-49(SR), pp.43-44(SRW) 
ページ数
発行日 2021-02-24 (RCS, SR, SRW) 


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