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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-09-14 14:40 機械学習による時空間特性推定のための建物マップの表現方法の検討 ○吉川慧司・長尾竜也・竹澤和輝・林 高弘（KDDI総合研究所）  AP2022-78 |
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| 抄録 | （和） | 仮想空間上で無線システムの設計や評価を行うため，無線エミュレータの開発が進められている．様々な環境で高精度にエミュレーションするためには，環境に応じた高精度な伝搬モデルが必要である．特に，マルチパスによるフェージング変動の検証のためには，伝搬損失のみならず時空間特性のモデル化が必要である．近年，サイトスペシフィックな伝搬特性の推定モデルとして，全天球画像や建物マップを用いた機械学習手法が提案されてきている．しかし，時空間特性のモデル化には，マルチパスの反射回折点に関わる建物の情報が重要である．反射回折は送受信から見通しにない様々な場所で発生し，また送受信近傍で多数発生する．そのため，建物の表現形式によっては，情報の不足による精度低下や，不要な情報によるデータサイズの増加が懸念される．本稿では，これらの建物を考慮した推定のため，送受信を中心とする極座標に基づき建物を表現する入力形式を提案する．時空間パラメータとして遅延スプレッドを計算したシミュレーション評価により，提案手法の有効性を検証する． |
| （英） | Wireless emulators are being developed to design and evaluate wireless systems in virtual space. To emulate various environments with high accuracy, a highly accurate propagation model is required for individual environments. In particular, the modeling of not only propagation loss but also spatiotemporal characteristics is necessary to verify fading variations due to multiple paths. Recently, machine learning methods using spherical images and building maps have been proposed as models for estimating site-specific propagation characteristics. However, information on buildings where reflections and diffractions on multiple paths occur is important for modeling spatiotemporal characteristics. These reflections and diffractions occur at various locations out of sight of the transmitter and receiver and occur in large numbers in the vicinity of the transmitter and receiver. Therefore, depending on the representation format of the buildings, there is a concern that accuracy may be degraded due to insufficient information, and the data size may be increased due to unnecessary information. This paper proposes an input format that represents buildings based on polar coordinates centered on the transmitter/receiver for estimation that takes buildings into account. The effectiveness of the proposed method is verified through a simulation evaluation in which the delay spread is calculated as a spatiotemporal parameter. | |
| キーワード | （和） | 電波伝搬推定 / 時空間特性 / 機械学習 / 建物マップ / / / / |
| （英） | radio propagation prediction / spatiotemporal parameters / machine learning / building map / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 182, AP2022-78, pp. 38-43, 2022年9月. | |
| 資料番号 | AP2022-78 | |
| 発行日 | 2022-09-07 (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 | AP2022-78 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AP MW |
| 開催期間 | 2022-09-14 - 2022-09-16 |
| 開催地（和） | 愛媛県美術館 |
| 開催地（英） | The Museum of Art, EHIME |
| テーマ（和） | マイクロ波ミリ波, 一般 |
| テーマ（英） | Microwave, Millimeter wave |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AP |
| 会議コード | 2022-09-AP-MW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習による時空間特性推定のための建物マップの表現方法の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Building Map Representation for Spatiotemporal Channel Parameters Estimation Model by Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 電波伝搬推定 / radio propagation prediction |
| キーワード(2)（和/英） | 時空間特性 / spatiotemporal parameters |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | 建物マップ / building map |
| 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） | 吉川 慧司 / Keiji Yoshikawa / ヨシカワ ケイジ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc (略称： KDDI Research, Inc) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長尾 竜也 / Tatsuya Nagao / ナガオ タツヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc (略称： KDDI Research, Inc) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹澤 和輝 / Kazuki Takezawa / タケザワ カズキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc (略称： KDDI Research, Inc) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 高弘 / Takahiro Hayashi / ハヤシ タカヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 株式会社KDDI総合研究所 (略称： KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc (略称： KDDI Research, Inc) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-09-14 14:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | AP |
| 資料番号 | AP2022-78 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.182 |
| ページ範囲 | pp.38-43 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-09-07 (AP) |
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