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講演抄録/キーワード
講演名 2023-01-19 11:15
UMa環境における建物情報を用いた多入力RNNによる伝搬損失予測
佐々木元晴澁谷尚希河村憲一久野伸晃猪又 稔山田 渉守山貴庸NTTAP2022-180
抄録 (和) 深層学習としてRNN(Recurrent Neural Network)の一つであるGRUを用いた5秒後の電波伝搬損失の予測を行う多入力RNNモデルについて報告する.多入力RNNモデルの入力情報として,移動端末の直近の伝搬損失の時系列データ,現在位置の周辺建物情報,予測対象位置の周辺建物情報を用いる.訓練データおよび検証データは神奈川県横須賀市において面的に測定した2.2GHz,4.7GHz,および26.4GHzの伝搬損失である.提案モデルにより,検証データに対する予測結果のRMSEは2.2GHz,4.7GHz,26.4GHzでそれぞれ3.6dB,3.8dB,3.7dBとなり,建物情報のみを用いるDNNモデル,直近の伝搬損失のみを用いるRNNモデルより予測精度を改善した. 
(英) We report a multi-input RNN model that predicts path loss after 5 seconds using GRU (Gated Recurrent Unit), which is one of RNN (Recurrent Neural Network), as deep learning. As the input information for the multi-input RNN model, we use the time-series data of the latest path loss of the mobile terminal, the surrounding building information of the current position, and the surrounding building information of the prediction target position. The training data and validation data are the path loss measured in Yokosuka City, Kanagawa Prefecture, and the measurement frequencies are 2.2 GHz, 4.7 GHz, and 26.4 GHz. With the proposed model, the RMSE of the prediction results for the validation data was 3.6 dB, 3.8 dB, and 3.7 dB at 2.2 GHz, 4.7 GHz, and 26.4 GHz, respectively. The proposed model can improve the prediction accuracy compared to DNN (deep neural network) model using only building information and the RNN model using only the latest path loss.
キーワード (和) 深層学習 / RNN / GRU / 電波伝搬損失 / 将来予測 / 自動運転車 / /  
(英) Deep learning / RNN / GRU / path loss / proactive prediction / connected car / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 339, AP2022-180, pp. 18-23, 2023年1月.
資料番号 AP2022-180 
発行日 2023-01-12 (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 AP2022-180

研究会情報
研究会 AP WPT  
開催期間 2023-01-19 - 2023-01-20 
開催地(和) 広島工業大学広島校舎 
開催地(英) Hiroshima Institute of Technology 
テーマ(和) 電波伝搬・無線電力伝送・一般 
テーマ(英) Radio propagation, Wireless transmission technology, Antennas and Propagation 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 AP 
会議コード 2023-01-AP-WPT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) UMa環境における建物情報を用いた多入力RNNによる伝搬損失予測 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Multi-Input RNN Based Proactive Prediction of Path Loss using Building Information in UMa Environments 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 深層学習 / Deep learning  
キーワード(2)(和/英) RNN / RNN  
キーワード(3)(和/英) GRU / GRU  
キーワード(4)(和/英) 電波伝搬損失 / path loss  
キーワード(5)(和/英) 将来予測 / proactive prediction  
キーワード(6)(和/英) 自動運転車 / connected car  
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) 佐々木 元晴 / Motoharu Sasaki / ササキ モトハル
第1著者 所属(和/英) NTT (略称: NTT)
NTT (略称: NTT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 澁谷 尚希 / Naoki Shibuya / シブヤ ナオキ
第2著者 所属(和/英) NTT (略称: NTT)
NTT (略称: NTT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 河村 憲一 / Kenichi Kawamura / カワムラ ケンイチ
第3著者 所属(和/英) NTT (略称: NTT)
NTT (略称: NTT)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 久野 伸晃 / Nobuaki Kuno / クノ ノブアキ
第4著者 所属(和/英) NTT (略称: NTT)
NTT (略称: NTT)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 猪又 稔 / Minoru Inomata / イノマタ ミノル
第5著者 所属(和/英) NTT (略称: NTT)
NTT (略称: NTT)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 山田 渉 / Wataru Yamada / ヤマダ ワタル
第6著者 所属(和/英) NTT (略称: NTT)
NTT (略称: NTT)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 守山 貴庸 / Takatsune Moriyama / モリヤマ タカツネ
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-01-19 11:15:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 AP 
資料番号 AP2022-180 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.339 
ページ範囲 pp.18-23 
ページ数
発行日 2023-01-12 (AP) 


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