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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-02-16 15:00 ［依頼講演］レイトレーシングと機械学習を適用した屋内伝搬モデルを併用した伝搬損失推定法 ○中西孝行・清水健矢（三菱電機）・人見健三郎（三菱電機エンジニアリング）・西岡泰弘・稲沢良夫（三菱電機）  AP2023-197 |
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| 抄録 | （和） | 無線通信の安定性・信頼性向上のためには伝搬特性の把握が重要となるが，無線モジュールの設置場所や周囲構造物の影響によりアンテナの放射パターンが変化してしまい，意図しない指向性が生じてしまう．本報告では機械学習を適用した屋内電波伝搬モデルにレイトレーシングを併用することでアンテナ指向性を考慮した伝搬損失推定法を提案する．提案モデルの有効性を検証するため，指向性を有するアンテナを用いたフィールド試験で伝搬データを取得した．指向性アンテナの正面方向では機械学習を適用した電波伝搬モデルと指向性を考慮した提案モデルでは伝搬損失の推定精度は同じとなり，側面及び背面方向では提案モデルのほうが推定精度は高くなり，提案モデルの有効性を確認した． |
| （英） | Radio propagation estimation is important for improving the stability and reliability of wireless communications. However, the antenna radiation pattern of radio communication module changes by the effect of the installation location and the surrounding structure, which caused the undesirable directivity. This report proposes the propagation loss prediction method by machine learning and ray-tracing for indoor environments to consider the antenna directivity. To evaluate the accuracy of proposed model, we measured the received power with directivity antenna at a residential environment. For the front direction of directivity antenna, the accuracy is as well as the conventional model and the proposed model. For the side and back direction, the proposed model can estimate the propagation loss more accurately than conventional model. | |
| キーワード | （和） | 電波伝搬モデル / 屋内伝搬 / 機械学習 / レイトレーシング / アンテナ指向性 / / / |
| （英） | Radio Propagation Model / Indoor Propagation / Machine Learning / Ray-tracing / Antenna Directivity / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 378, AP2023-197, pp. 50-55, 2024年2月. | |
| 資料番号 | AP2023-197 | |
| 発行日 | 2024-02-08 (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 | AP2023-197 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AP |
| 開催期間 | 2024-02-15 - 2024-02-16 |
| 開催地（和） | シンフォニアテクノロジー響ホール伊勢 |
| 開催地（英） | Sinfonia Technology Hibiki Hall Ise |
| テーマ（和） | 企業特集，一般 |
| テーマ（英） | Industrial 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 | 2024-02-AP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | レイトレーシングと機械学習を適用した屋内伝搬モデルを併用した伝搬損失推定法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Propagation loss prediction method by machine learning and ray-tracing for indoor environments |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 電波伝搬モデル / Radio Propagation Model |
| キーワード(2)（和/英） | 屋内伝搬 / Indoor Propagation |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | レイトレーシング / Ray-tracing |
| キーワード(5)（和/英） | アンテナ指向性 / Antenna Directivity |
| 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） | 中西 孝行 / Takayuki Nakanishi / ナカニシ タカユキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： MELCO) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 清水 健矢 / Kenya Shimizu / シミズ ケンヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： MELCO) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 人見 健三郎 / Kenzaburo Hitomi / ヒトミ ケンザブロウ |
| 第3著者 所属（和/英） | 三菱電機エンジニアリング株式会社 (略称： 三菱電機エンジニアリング) Mitsubishi Electric Engineering Company Limited (略称： MEE) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西岡 泰弘 / Yasuhiro Nishioka / ニシオカ ヤスヒロ |
| 第4著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： MELCO) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 稲沢 良夫 / Yoshio Inasawa / イナサワ ヨシオ |
| 第5著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： MELCO) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-02-16 15:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | AP |
| 資料番号 | AP2023-197 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.378 |
| ページ範囲 | pp.50-55 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-02-08 (AP) |
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