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) |
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SR2023-29 |
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