お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
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 2021-11-05 10:50
等間隔円形配列アレーアンテナに相関波が入射する条件における深層学習を用いた到来方向推定手法の評価
宮本勝男大辻太一NECSR2021-52
抄録 (和) 電波伝搬環境を把握する上で電波の到来方向を推定することは重要である.到来方向推定手法の代表例であるMUSIC法では,等間隔円形配列アレーアンテナにマルチパス波のような相関波が入射する条件において到来方向を推定することは困難である.近年,深層学習を到来方向推定に適用する手法(深層学習法)が提案されているが,相関波に対する評価結果は報告されていない.本研究では,円形配列アレーアンテナへ相関波が入射する条件において,深層学習法による到来方向推定の可能性について検討する.計算機シミュレーション評価により,5素子等間隔円形配列アレーアンテナに相関波2波が入射する条件において,深層学習法の正解率が90%以上になることを明らかにした. 
(英) Estimating the direction of arrival (DoA) of radio waves is important for understanding the radio propagation environment. The multiple signal classification (MUSIC) method, which is a typical example of a DoA estimation, has difficulty in estimating the DoA under conditions where coherent waves are incident on uniform circular array (UCA) antennas. In recent years, methods of applying deep learning to DoA estimation, deep learning method, have been proposed, however, no evaluation results for coherent waves have been reported. In this report, we investigate that the possibility of estimating the DoA using a deep learning method under the condition that the coherent waves are incident on the UCA antennas. Computer simulations showed that it was found that the correct probability of the deep learning method was over 90% under the condition that two coherent waves were incident on a five-element UCA antennas.
キーワード (和) 到来方向推定 / 深層学習 / マルチパス / 相関波 / 等間隔円形配列アレー / MUSIC法 / /  
(英) DOA estimation / deep learning / coherent waves / uniform circular array (UCA) / MUSIC / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 227, SR2021-52, pp. 65-71, 2021年11月.
資料番号 SR2021-52 
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 SR2021-52

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) 等間隔円形配列アレーアンテナに相関波が入射する条件における深層学習を用いた到来方向推定手法の評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An evaluation of deep learning based direction finding method when coherent waves are incident on uniform circular array antennas 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 到来方向推定 / DOA estimation  
キーワード(2)(和/英) 深層学習 / deep learning  
キーワード(3)(和/英) マルチパス / coherent waves  
キーワード(4)(和/英) 相関波 / uniform circular array (UCA)  
キーワード(5)(和/英) 等間隔円形配列アレー / MUSIC  
キーワード(6)(和/英) MUSIC法 /  
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) 宮本 勝男 / Katsuo Miyamoto / ミヤモト カツオ
第1著者 所属(和/英) 日本電気株式会社 (略称: NEC)
NEC Corpolation (略称: NEC)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 大辻 太一 / Taichi Ohtsuji / オオツジ タイチ
第2著者 所属(和/英) 日本電気株式会社 (略称: NEC)
NEC Corpolation (略称: NEC)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第3著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
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 2021-11-05 10:50:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 SR 
資料番号 SR2021-52 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.227 
ページ範囲 pp.65-71 
ページ数
発行日 2021-10-28 (SR) 


[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