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講演抄録/キーワード
講演名 2023-07-12 13:55
電波伝搬グラフ表現学習
須藤克弥坂内信允佐藤光哉藤井威生電通大SR2023-29
抄録 (和) 本稿では,データ駆動型の電波伝搬推定における新規手法として電波伝搬グラフ表現学習を提案する.本手法は,送信機,受信機,遮蔽物をノード,ノード間の伝搬確率をエッジとみなし、反射,回折,遮蔽を含む複雑な電波伝搬過程をグラフで簡易に表現することで,伝搬確率と受信電力を順伝播型ニューラルネットワークで高速かつ高精度に予測できる.アーバンエリアの観測データを用いたシミュレーションにより,レイトレーシングと比較して,提案モデルは20倍程度の計算速度で高い推定精度を達成できることを示す. 
(英) In the paper, we propose a novel concept of data-driven radio propagation estimation, referred to as radio propagation graph representation learning. In the concept, radio propagation is represented by a graph, where nodes represent the transmitter, receiver, and obstruction, and edges express the propagation between nodes. Using the model, we can represent a complex radio propagation, including reflection, diffraction, and shielding. Further, we can achieve fast propagation estimation using a shallow feed-forward neural network. Through the simulation using actual datasets in urban areas, we demonstrate that the proposal achieves twenty times faster computation than ray tracing while predicting shadowing well.
キーワード (和) 電波伝搬グラフ / レイトレーシング / 機械学習 / 3D都市モデル / / / /  
(英) Radio propagation graph / Ray tracing / Machine learning / 3D urban model / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 123, no. 109, SR2023-29, pp. 19-24, 2023年7月.
資料番号 SR2023-29 
発行日 2023-07-05 (SR) 
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 SR2023-29

研究会情報
研究会 SeMI RCS RCC NS SR  
開催期間 2023-07-12 - 2023-07-14 
開催地(和) 大阪大学中之島センター+オンライン開催 
開催地(英) Osaka University Nakanoshima Center + Online 
テーマ(和) 無線分散ネットワーク,M2M(Machine-to-Machine),D2D(Device-to-Device),一般 
テーマ(英) Distributed Wireless Network, M2M (Machine-to-Machine),D2D (Device-to-Device),IoT(Internet of Things), etc 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SR 
会議コード 2023-07-SeMI-RCS-RCC-NS-SR 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 電波伝搬グラフ表現学習 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Radio Propagation Graph Representation Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 電波伝搬グラフ / Radio propagation graph  
キーワード(2)(和/英) レイトレーシング / Ray tracing  
キーワード(3)(和/英) 機械学習 / Machine learning  
キーワード(4)(和/英) 3D都市モデル / 3D urban model  
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) 須藤 克弥 / Katsuya Suto / ストウ カツヤ
第1著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 坂内 信允 / Shinsuke Bannai / バンナイ シンスケ
第2著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 光哉 / Koya Sato / サトウ コウヤ
第3著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤井 威生 / Takeo Fujii / フジイ タケオ
第4著者 所属(和/英) 電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC)
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講演者 第1著者 
発表日時 2023-07-12 13:55:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 SR 
資料番号 SR2023-29 
巻番号(vol) vol.123 
号番号(no) no.109 
ページ範囲 pp.19-24 
ページ数
発行日 2023-07-05 (SR) 


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