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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-01-17 15:25 ［依頼講演］機械学習を用いたレイトレーシングパラメータの推定手法 ～ 点群データを活用した屋内環境における一検討 ～ ○岩﨑 慧・杉山健斗・吉敷由起子（構造計画研）  AP2023-164 |
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| 抄録 | （和） | レイトレーシング法を用いた電波伝搬解析は，周辺環境である3次元空間を考慮したパスの軌跡など様々な電波伝搬特性が得られることから，様々な場面で利用されている．周辺環境を考慮した電波伝搬解析にレイトレーシング法は有効である一方，周辺環境の3Dモデルを詳細に作り込むほど計算時間が増えるという課題がある．また，レイトレーシング法によるシミュレーション結果と実測データの比較をする際には，レイトレーシング法のパラメータ調整を行う必要があり，繰り返し計算が必要となる．本稿では，レイトレーシングパラメータを高速に推定可能な代理モデルを構築する手法を提案する．代理モデルは，点群データを用いた屋内環境での機械学習手法により構築し，その性能評価を実施した． |
| （英） | Radio propagation analysis using the ray tracing method is used in various situations because various radio propagation features, such as path trajectories considering the three-dimensional space of the propagation environment can be obtained. While the ray tracing method is effective in site specific simulations, the more detailed the radio propagation environment, the more calculation time is required. In addition, when comparing the simulation results with measured data, it is necessary to adjust the parameters of the ray tracing method, which requires iterative calculations. In this paper, we propose a method to construct a surrogate model that can estimate ray tracing parameters quickly and evaluate the performance of the machine learning model in indoor environments using point cloud data as a surrogate model. | |
| キーワード | （和） | レイトレーシング / 代理モデル / 深層学習 / 点群データ / / / / |
| （英） | Ray tracing / Surrogate model / Deep learning / Point cloud data / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 336, AP2023-164, pp. 24-29, 2024年1月. | |
| 資料番号 | AP2023-164 | |
| 発行日 | 2024-01-10 (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 | AP2023-164 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AP WPT |
| 開催期間 | 2024-01-17 - 2024-01-19 |
| 開催地（和） | 新潟大学駅南キャンパスときめいと |
| 開催地（英） | Tokimate, Niigata University |
| テーマ（和） | 電波伝搬・無線電力伝送・一般 |
| テーマ（英） | Radio propagation, Wireless transmission technology, Antennas and Propagation |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | AP |
| 会議コード | 2024-01-AP-WPT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いたレイトレーシングパラメータの推定手法 |
| サブタイトル（和） | 点群データを活用した屋内環境における一検討 |
| タイトル（英） | A Method for Estimating Ray-Tracing Parameters Using Machine Learning |
| サブタイトル（英） | A Study in Indoor Environment Using Point Cloud Data |
| キーワード(1)（和/英） | レイトレーシング / Ray tracing |
| キーワード(2)（和/英） | 代理モデル / Surrogate model |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(4)（和/英） | 点群データ / Point cloud data |
| 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） | 岩﨑 慧 / Satoshi Iwasaki / イワサキ サトシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社構造計画研究所 (略称： 構造計画研) KOZO KEIKAKU ENGINEERING INC. (略称： KKE) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉山 健斗 / Kento Sugiyama / スギヤマ ケント |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社構造計画研究所 (略称： 構造計画研) KOZO KEIKAKU ENGINEERING INC. (略称： KKE) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉敷 由起子 / Yukiko Kishiki / キシキ ユキコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 株式会社構造計画研究所 (略称： 構造計画研) KOZO KEIKAKU ENGINEERING INC. (略称： KKE) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-01-17 15:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | AP |
| 資料番号 | AP2023-164 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.336 |
| ページ範囲 | pp.24-29 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-10 (AP) |
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