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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-11-04 15:05 ［依頼講演］電波環境イメージングの現状と将来展望 ○須藤克弥（電通大）  SR2021-48 |
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| 抄録 | （和） | 距離減衰やシャドウイングなど電波伝搬の空間特性を正しく認識することは無線通信において極めて重要である．特に，ダイナミック周波数共用においては，1次システムに対する厳密な干渉制約を満足するため，2次システムの電波伝搬を正確に把握する必要がある．他方，周波数共用のための干渉計算では，通信エリア端もしくはより遠方の低受信電力地点の観測情報が重要であるが，移動端末を利用したクラウドセンシングでは低受信電力地点において正確な観測が困難である．そのため，送信局近傍の観測情報から送信局遠方の受信電力を推定する空間外挿手法の必要性が認識されている．この問題に対し，筆者は，受信電力情報にとらわれず，構造物や地表といった都市環境情報を活用して送信局遠方の電波環境を可視化する電波環境イメージング技術の検討を進めている．本発表では，電波環境イメージング技術の一例として，都市の俯瞰視点画像（3次元地図や衛星写真）を電波マップに変換する深層生成モデルに基づく手法を紹介する．深層生成モデルに基づく手法の利点・欠点を示すと共に，今後取り組むべき課題を考察する． |
| （英） | It is essential for wireless communications to recognize radio propagation's spatial characteristics, including path loss and shadowing. A major application that needs accurate radio propagation estimation is dynamic spectrum sharing since the radio propagation of the secondary system is used to calculate the interference conditions against a primary system. Although we need the measurement data outside of the coverage of the secondary system for interference calculation, crowdsensing with mobile terminals cannot measure the data in such an area. Therefore, we should develop a spatial extrapolation method that estimates the received signal strength out of the coverage of the secondary system. To cope with the research challenge, the author is investigating radio environment imaging that constructs the radio map out of the coverage of secondary system based on city environment information such as buildings height and elevation. In this talk, we first introduce an example of radio environment imaging that utilizes a deep generative model to translate the image of the city environment into radio maps. Then we show the advantage and disadvantages of the proposed method and finally discuss the future challenge of this field. | |
| キーワード | （和） | 電波伝搬 / 空間外挿 / 切断回帰 / 深層生成モデル / / / / |
| （英） | Radio propagation / Spatial extrapolation / Truncated regression / Deep generative model / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 227, SR2021-48, pp. 46-46, 2021年11月. | |
| 資料番号 | SR2021-48 | |
| 発行日 | 2021-10-28 (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 | SR2021-48 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
| 開催期間 | 2021-11-04 - 2021-11-05 |
| 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 Defined Radio, Cognitive Radio, Spectrum Shareing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2021-11-SR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 電波環境イメージングの現状と将来展望 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Radio Environment Imaging: Ongoing Challenge and Future Perspective |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 電波伝搬 / Radio propagation |
| キーワード(2)（和/英） | 空間外挿 / Spatial extrapolation |
| キーワード(3)（和/英） | 切断回帰 / Truncated regression |
| キーワード(4)（和/英） | 深層生成モデル / Deep generative model |
| 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） | 須藤 克弥 / Katsuya Suto / ストウ カツヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-11-04 15:05:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2021-48 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.227 |
| ページ範囲 | p.46 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2021-10-28 (SR) |
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