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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-01-23 13:45 生成モデルを用いた電波伝搬推定に関する一検討 ○岩﨑 慧（構造計画研）・廣瀬 幸（九工大）・堀端研志・吉敷由起子（構造計画研）  AP2024-172 |
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| 抄録 | （和） | 近年PLATEAUなど屋外の3Dモデルが容易に取得できるようになってきている．3Dモデルを用いることでレイトレーシング法などを用いて伝搬損失をシミュレーションすることが可能である．また，機械学習分野では生成モデルの活用が進んでいる．本稿ではGenerative Adversarial Network（GAN）ベースのモデルを用いて市街地環境の伝搬損失マップを推定する生成モデルについて検討を実施した．GANモデルは伝搬損失マップを推定する生成器と，教師データと生成結果を区別する識別器から成る．それぞれを交互に学習することで生成器は教師データが持つ伝搬特性を反映した結果を生成できるように学習されることが期待される．GANの性能評価のため，みなとみらい地区のシミュレーションデータを用いて学習と評価を行い，生成される伝搬損失マップの特性の評価を実施したので報告する． |
| （英） | In recent years, outdoor 3D models, such as those from PLATEAU, have become increasingly accessible. Utilizing these models allows for the simulation of propagation loss using methods like ray tracing. Meanwhile, the use of generative models has advanced in machine learning. This study explores a Generative Adversarial Network (GAN)-based model for estimating propagation loss maps in urban environments. A GAN consists of a generator, which estimates the propagation loss map, and a discriminator, which distinguishes between ground truth and generated data. By alternating their training, the generator learns to produce results that reflect the propagation characteristics of the ground truth. Using simulation data from the Minato Mirai area, the model was trained and evaluated, and the characteristics of the generated propagation loss maps were analyzed. | |
| キーワード | （和） | 深層学習 / 敵対的生成ネットワーク / 伝搬損失推定 / / / / / |
| （英） | Deep Learning / Generative Adversarial Networks / propagation loss estimation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 341, AP2024-172, pp. 28-33, 2025年1月. | |
| 資料番号 | AP2024-172 | |
| 発行日 | 2025-01-16 (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 | AP2024-172 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AP WPT |
| 開催期間 | 2025-01-23 - 2025-01-24 |
| 開催地（和） | ろうかん（労働会館、松江） |
| 開催地（英） | Rokan, Matsue |
| 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 | 2025-01-AP-WPT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 生成モデルを用いた電波伝搬推定に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Radio Propagation Prediction by Generative 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） | 敵対的生成ネットワーク / Generative Adversarial Networks |
| キーワード(3)（和/英） | 伝搬損失推定 / propagation loss estimation |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 廣瀬 幸 / Miyuki Hirose / ヒロセ ミユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 国立大学法人 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀端 研志 / Kenshi Horihata / ホリハタ ケンシ |
| 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) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 吉敷 由起子 / Yukiko Kishiki / キシキ ユキコ |
| 第4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 | 2025-01-23 13:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | AP |
| 資料番号 | AP2024-172 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.341 |
| ページ範囲 | pp.28-33 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-01-16 (AP) |
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