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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-01 16:40 チャネルモデルに適したTFIパイロット信号とCNNによる画像識別の評価 柴田友暁・高橋柊二・○井田悠太（山口大）・黒田 翔（FXシステムズ）・松元隆博（鹿児島大）  CAS2022-109 CS2022-86 |
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| 抄録 | （和） | 国際電気連合（International Telecommunication Union; ITU）では，無線通信の環境に応じたチャネルモデルが規格化されている．チャネルモデルは，時間軸において，遅延波の電力，時間，数によって構成される．一方で，レイリーフェージングを想定すると，振幅はレイリー分布，位相は一様分布に基づき変動するので，周波数軸においては多様なチャネル変動が存在する．チャネル状態の推定には，パイロット信号が使用され，周波数軸にヌル信号を周期的に挿入するTime Frequency Interferometry（TFI）は省電力でチャネル状態を推定できる．また，周波数軸のチャネル変動からチャネルモデルを推定できれば，様々な手法に設計に利用できる．それ故，本論文はチャネルモデルに適したTFIパイロット信号を評価し，さらに周波数軸のチャネル変動の画像を畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network; CNN）により識別する方法を検討する． |
| （英） | In International Telecommunication Union (ITU), the wireless channel models are standardized. The channel models are consisted by the power, the time, and the number for the delay path at the time domain. On the other hand, in Rayleigh fading environments, since the amplitude is varied based on a Rayleigh distribution and the phase is varied based on an uniform distribution, the channel variance is occurred at the frequency domain. To estimate this channel variance. the pilot signals are utilized. And then, in the time frequency interferometry (TFI), the nulls signals are inserted at the frequency domain periodically, and the channel variance is estimated by a low power. Moreover, it can be used in the design for the various methods by estimating the channel model from the channel variance of the frequency domain. Therefore, in this paper, we study the design for the TFI pilot signal applying the channel model, and the identification from the image of the channel variance by the convolutional neural network (CNN). | |
| キーワード | （和） | チャネルモデル / TFI / CNN / / / / / |
| （英） | Channel model / TFI / CNN / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 397, CS2022-86, pp. 77-82, 2023年3月. | |
| 資料番号 | CS2022-86 | |
| 発行日 | 2023-02-22 (CAS, CS) | |
| 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 | CAS2022-109 CS2022-86 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS CS |
| 開催期間 | 2023-03-01 - 2023-03-02 |
| 開催地（和） | 北九州国際会議場 |
| 開催地（英） | Kitakyushu International Conference Center |
| テーマ（和） | ネットワークプロセッサ，通信のための信号処理回路，無線LAN/PAN，一般 |
| テーマ（英） | Network processor, Signal processing and circuits for communications, Wireless LAN / PAN, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CS |
| 会議コード | 2023-03-CAS-CS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | チャネルモデルに適したTFIパイロット信号とCNNによる画像識別の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation on TFI Pilot Signal and CNN Image Identification Based on Channel Model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | チャネルモデル / Channel model |
| キーワード(2)（和/英） | TFI / TFI |
| キーワード(3)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 柴田 友暁 / Tomoaki Shibata / シバタ トモアキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 柊二 / Syuji Takahashi / タカハシ シュウジ |
| 第2著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井田 悠太 / Yuta Ida / イダ ユウタ |
| 第3著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黒田 翔 / Sho Kuroda / クロダ ショウ |
| 第4著者 所属（和/英） | エフエクスシステムズ株式会社 (略称： FXシステムズ) FX Systems Corporation (略称： FX Systems) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松元 隆博 / Takahiro Matsumoto / マツモト タカヒロ |
| 第5著者 所属（和/英） | 鹿児島大学 (略称： 鹿児島大) Kagoshima University (略称： Kagoshima Univ.) |
| 講演者 | 第3著者 |
| 発表日時 | 2023-03-01 16:40:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CS |
| 資料番号 | CAS2022-109, CS2022-86 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.396(CAS), no.397(CS) |
| ページ範囲 | pp.77-82 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-22 (CAS, CS) |
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