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(NEC) SR2021-52 |
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) |
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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) |
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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) |
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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) |
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第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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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 |
7 |
発行日 |
2021-10-28 (SR) |
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