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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-10-19 10:00 ［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出力層に関する検討 ○高橋和希・今井哲朗（東京電機大）・廣瀬 幸（九工大）  AP2023-94 |
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| 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，DCNNを用いたチャネル推定モデルにおける効果的な出力層に関する検討を行ったので報告する. |
| （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 report a study on how to create an effective Output Layer for a channel estimation model using DCNN, based on the proposed model. |
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| キーワード | （和） | 深層学習 / 機械学習 / 移動通信 / 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, vol. 123, no. 223, AP2023-94, pp. 32-36, 2023年10月. | |
| 資料番号 | AP2023-94 | |
| 発行日 | 2023-10-12 (AP) | |
| 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 | AP2023-94 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AP |
| 開催期間 | 2023-10-19 - 2023-10-20 |
| 開催地（和） | 岩手大学 |
| 開催地（英） | Iwate University |
| テーマ（和） | 学生特集, 一般 |
| テーマ（英） | Student Session, Antennas and Propagation |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AP |
| 会議コード | 2023-10-AP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | DCNNを用いたチャネル推定モデルにおける効果的な出力層に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Effective Output Layer for DCNN-Based Channel Prediction Model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 移動通信 / mobile communications |
| キーワード(4)（和/英） | 電波伝搬解析 / Radio propagation analysis |
| キーワード(5)（和/英） | チャネル推定 / channel estimation |
| 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） | 高橋 和希 / Kazuki Takahashi / タカハシ カズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： Tokyo Denki Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 今井 哲朗 / Tetsuro Imai / イマイ テツロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京電機大学 (略称： 東京電機大) Tokyo Denki University (略称： Tokyo Denki Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 廣瀬 幸 / Miyuki Hirose / ヒロセ ミユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyushu Institute of Technology) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-10-19 10:00:00 |
| 発表時間 | 120分 |
| 申込先研究会 | AP |
| 資料番号 | AP2023-94 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.223 |
| ページ範囲 | pp.32-36 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-10-12 (AP) |
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