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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-11-10 15:55 Channel Parameter Estimation by using Environmental Features ○Inocent Calist・Zhiqiang Li・Minseok Kim（Niigata Univ.）  AP2021-106 |
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| 抄録 | （和） | Recent developments in the next generation of mobile communication and the application of the Internet of things has raised the need to develop more accurate channel models. This work presents the development of a supervised based machine learning (ML) prediction model for large scale channel parameters (LSCPs) estimation by analyzing the reflected multipath ray's information. The reflected rays varies with the morphology structure of the propagation environment, hence a dynamic LSCPs predictive model can be realized. The input parameters to the prediction model are transmitter (TX) and receiver (RX) positional coordinates, and the reflected rays' information such as the delay, angle of arrival, angle of departure, elevation angle of arrival, elevation angle of departure, and power gain. The proposed model was implemented using Random Forest (RF) which can predict both linear and nonlinear data. Ray tracing (RT) simulation was performed to calculate the input measurement dataset of the LSCPs, and the input information of the reflected rays. Cross validation was then utilized to validate the model. |
| （英） | Recent developments in the next generation of mobile communication and the application of the Internet of things has raised the need to develop more accurate channel models. This work presents the development of a supervised based machine learning (ML) prediction model for large scale channel parameters (LSCPs) estimation by analyzing the reflected multipath ray's information. The reflected rays varies with the morphology structure of the propagation environment, hence a dynamic LSCPs predictive model can be realized. The input parameters to the prediction model are transmitter (TX) and receiver (RX) positional coordinates, and the reflected rays' information such as the delay, angle of arrival, angle of departure, elevation angle of arrival, elevation angle of departure, and power gain. The proposed model was implemented using Random Forest (RF) which can predict both linear and nonlinear data. Ray tracing (RT) simulation was performed to calculate the input measurement dataset of the LSCPs, and the input information of the reflected rays. Cross validation was then utilized to validate the model. | |
| キーワード | （和） | Machine learning / parameter estimation / channel / rays information / prediction model / / / |
| （英） | Machine learning / parameter estimation / channel / rays information / prediction model / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 233, AP2021-106, pp. 34-38, 2021年11月. | |
| 資料番号 | AP2021-106 | |
| 発行日 | 2021-11-03 (AP) | |
| 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 | AP2021-106 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AP RCS |
| 開催期間 | 2021-11-10 - 2021-11-12 |
| 開催地（和） | NBC別館（長崎） |
| 開催地（英） | NBC-Bekkan (Nagasaki) |
| テーマ（和） | アダプティブアンテナ，等化，干渉キャンセラ，MIMO，無線通信，一般 |
| テーマ（英） | Adaptive Antenna, Equalization, Interference Canceler, MIMO, Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AP |
| 会議コード | 2021-11-AP-RCS |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Channel Parameter Estimation by using Environmental Features |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Machine learning / Machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | parameter estimation / parameter estimation |
| キーワード(3)（和/英） | channel / channel |
| キーワード(4)（和/英） | rays information / rays information |
| キーワード(5)（和/英） | prediction model / prediction model |
| 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） | Inocent Calist / Inocent Calist / |
| 第1著者 所属（和/英） | Niigata University (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | Zhiqiang Li / Zhiqiang Li / |
| 第2著者 所属（和/英） | Niigata University (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | Minseok Kim / Minseok Kim / |
| 第3著者 所属（和/英） | Niigata University (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-11-10 15:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | AP |
| 資料番号 | AP2021-106 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.233 |
| ページ範囲 | pp.34-38 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-11-03 (AP) |
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