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講演抄録/キーワード
講演名 2023-01-24 10:50
セルレンジ拡張におけるPFメトリックのNeural Networkを用いた近似法
日下祐喜三木信彦香川大IT2022-31 SIP2022-82 RCS2022-210
抄録 (和) 現在,世界中でBeyond 5G (B5G) の研究・開発が開始されている.B5Gでは,5G よりも更なる大容量化が求められており,このためには,基地局密度の増大,高周波数帯の利用などが必須となる.また,これら無線リソース(基地局・周波数帯を合わせて無線リソースと呼ぶ)の割り当てを適切に行うことも無線リソース増大の効果を得るために重要となる.本稿では,プロポーショナルフェアネス規範に基づく凸最適化と機械学習を併用する割り当て法における機械学習の学習方法について検討する. 
(英) The research and development of Beyond 5G (B5G) is currently underway around the world, and B5G requires even higher capacity than 5G, which requires an increase in base station density and the use of higher frequency bands. In addition, proper allocation of these radio resources (base stations and frequency bands are collectively referred to as radio resources) is also important to achieve the benefits of increased radio resources. In this paper, we discuss a learning method for machine learning in an allocation method that combines convex optimization based on proportional fairness norms and machine learning.
キーワード (和) スモールセル / セルレンジ拡張 / プロポーショナルフェアネス規範 / Neural network / / / /  
(英) Small cell / Cell range expansion / Proportional fairness criteria / Neural network / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 357, RCS2022-210, pp. 13-18, 2023年1月.
資料番号 RCS2022-210 
発行日 2023-01-17 (IT, SIP, RCS) 
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 IT2022-31 SIP2022-82 RCS2022-210

研究会情報
研究会 IT RCS SIP  
開催期間 2023-01-24 - 2023-01-25 
開催地(和) 前橋テルサ 
開催地(英) Maebashi Terrsa 
テーマ(和) 無線通信のための信号処理,学習,数理,情報理論および一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 RCS 
会議コード 2023-01-IT-RCS-SIP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) セルレンジ拡張におけるPFメトリックのNeural Networkを用いた近似法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Approximation of PF metric in cell range extension using Neural Network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) スモールセル / Small cell  
キーワード(2)(和/英) セルレンジ拡張 / Cell range expansion  
キーワード(3)(和/英) プロポーショナルフェアネス規範 / Proportional fairness criteria  
キーワード(4)(和/英) Neural network / Neural network  
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) 日下 祐喜 / Kusaka Yuki / クサカ ユウキ
第1著者 所属(和/英) 香川大学 (略称: 香川大)
Kagawa University (略称: Kagawa Univ)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 三木 信彦 / Miki nobuhiko / ミキ ノブヒコ
第2著者 所属(和/英) 香川大学 (略称: 香川大)
Kagawa University (略称: Kagawa Univ)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-01-24 10:50:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 RCS 
資料番号 IT2022-31, SIP2022-82, RCS2022-210 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.355(IT), no.356(SIP), no.357(RCS) 
ページ範囲 pp.13-18 
ページ数
発行日 2023-01-17 (IT, SIP, RCS) 


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