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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-11-14 12:20 実環境パラメータを考慮した主成分分析付きDNNを用いた到来方向推定の特性検討 ○澤田直樹・安藤 ダニエル 明・真鍋哲也（三重大）  RCS2025-179 |
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| 抄録 | （和） | これまでの我々の研究では，深層ニューラルネットワーク（DNN）による到来方向推定の性能向上を目的として主成分分析（PCA）を DNNの訓練データセットに適用する検討を行ってきた．複数ユーザ間でアレーアンテナにおける受信電力が等しいという理想的な通信環境においては， PCA付きDNNの到来方向推定精度が低SNR時に非常に良好であることを確認した．しかし，実環境においては，各到来波の受信電力が異なる場合がある．本研究では，受信電力が異なる通信環境を想定し，まずは到来波が 2 波存在する場合における PCA 付きDNNを用いた到来方向推定の特性を検討した．計算機シミュレーションの結果より，受信電力に差がある場合でも，PCA 付き DNN による推定精度が一部の SNR 範囲においては従来手法に比べ良好であることを明らかにした． |
| （英） | In our previous research, we investigated the application of Principal Component Analysis (PCA) to the training dataset of a Deep Neural Network (DNN) to improve the performance of Direction-of-Arrival (DOA) estimation using DNNs. Under an ideal communication environment in which the received power at the array antenna is equal among multiple users, we confirmed that the PCA-based DNN achieved great DOA estimation accuracy at low SNRs. However, in real environments, the received power of each incoming wave may differ. Therefore, in this study, we assumed a communication environment with unequal received powers and examined the characteristics of DOA estimation using a PCA-based DNN. Initially we consider the case where two incoming waves are present. Simulation results showed that even when there was a difference in received power among the incoming waves, the estimation accuracy of the PCA-based DNN was better than that of the conventional method for certain SNR ranges. | |
| キーワード | （和） | アレーアンテナ / 到来方向推定 / 深層ニューラルネットワーク / 主成分分析 / / / / |
| （英） | antenna array / DOA estimation / deep neural network / principal component analysis / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 242, RCS2025-179, pp. 181-186, 2025年11月. | |
| 資料番号 | RCS2025-179 | |
| 発行日 | 2025-11-05 (RCS) | |
| 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 | RCS2025-179 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | AP RCS |
| 開催期間 | 2025-11-12 - 2025-11-14 |
| 開催地（和） | 愛媛県県民文化会館 |
| 開催地（英） | Ehime Prefectural Convention Hall |
| テーマ（和） | アダプティブアンテナ，等化，干渉キャンセラ，MIMO，無線通信，一般 |
| テーマ（英） | Adaptive Antenna, Equalization, Interference Canceler, MIMO, Wireless Communications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2025-11-AP-RCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 実環境パラメータを考慮した主成分分析付きDNNを用いた到来方向推定の特性検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Direction of Arrival Estimation Performance Using DNN with Principal Components Analysis in a Real-World Scenario |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | アレーアンテナ / antenna array |
| キーワード(2)（和/英） | 到来方向推定 / DOA estimation |
| キーワード(3)（和/英） | 深層ニューラルネットワーク / deep neural network |
| キーワード(4)（和/英） | 主成分分析 / principal component analysis |
| 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） | 澤田 直樹 / Naoki Sawada / ナオキ サワダ |
| 第1著者 所属（和/英） | 三重大学 (略称： 三重大) Mie University (略称： Mie Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安藤 ダニエル 明 / Daniel Akira Ando / アンドウ ダニエルアキラ |
| 第2著者 所属（和/英） | 三重大学 (略称： 三重大) Mie University (略称： Mie Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 真鍋 哲也 / Tetuya Manabe / マナベ テツヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 三重大学 (略称： 三重大) Mie University (略称： Mie Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-11-14 12:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2025-179 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.242 |
| ページ範囲 | pp.181-186 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-11-05 (RCS) |
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