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| 講演名 |
2023-10-10 15:35
［ポスター講演］DCNNを用いたチャネル推定モデルにおける効果的な入力データセットの最適化に関する一検討
○高橋和希・今井哲朗（東京電機大）・廣瀬 幸（九工大） |
| 抄録 |
（和） |
現在検討されている次世代移動通信システム(B5G / 6G)では周波数利用効率と電力効率のさらなる向 上が求められており，そのためには高精度な伝搬モデルが必要となる.そこで，我々は DCNN を用いた伝搬損失推 定モデルを提案している.しかし，システム性能を評価するためには伝搬損失の推定のみではなく送受信間パスの 遅延時間や到来角度を推定可能とするチャネルモデルも必要である.そこで，筆者らは DCNN を用いたチャネル推 定モデルも提案している.
本原稿では，提案モデルを前提に，使用する入力データセットによる精度の比較検討を行い，最適な入力データ セットについて検討したので報告する. |
| （英） |
The next-generation mobile communication systems (B5G / 6G) currently under consideration require further improvements in frequency utilization efficiency and power efficiency, which require highly accurate propagation models. We have proposed a propagation loss estimation model using DCNN. However, to evaluate system performance, it is necessary not only to estimate propagation loss but also a channel model that can estimate the delay time and arrival angle of the path between the transmitter and receiver. Therefore, the authors have also proposed a channel estimation model using DCNN.
In this paper, we compare the accuracy of the proposed model with the input data set used and discuss the optimal input data set. |
| キーワード |
（和） |
深層学習 / 機械学習 / 移動体通信 / 電波伝搬解析 / チャネル推定 / / / |
| （英） |
Deep Learning / Machine Learning / mobile communications / Radio propagation analysis / channel estimation / / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
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