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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-11-20 12:40 ［招待講演］移動通信における様々な機械学習モデルを用いた受信レベル推定 ○中林寛暁（千葉工大）  SRW2025-32 |
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| 抄録 | （和） | 無線通信において電波の受信レベルは，通信の品質に大きな影響を与える．さらには移動通信において受信レベル推定は，置局・回線設計，通信エリアの保守・管理，適応伝送制御，ハンドオーバー等の実施において有益な情報をもたらす．本発表では，置局・回線設計において，従来の伝搬損失モデルの作成方法から生じる問題の解決等を実現する全結合ニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークを用いた受信レベル推定について紹介する．さらに，通信エリアの保守・管理に有効であると考えられるクリギングを用いた受信レベル推定，また適応伝送制御，ハンドオーバーに有効であると考えられる再帰型ニューラルネットワークを用いたリアルタイム受信レベル推定について紹介する． |
| （英） | In wireless communications, received levels of radio waves have a significant impact on communication quality. Furthermore, in mobile communications, received level estimation provides useful information for base station layout design, link design, communication area maintenance and management, adaptive transmission control, handover, and more. This presentation introduces received level estimation using fully connected neural networks and convolutional neural networks, which can solve problems that arise from conventional methods of creating propagation loss models in base station layout design and link design. Furthermore, the presentation introduces received level estimation using Kriging, which is thought to be effective for maintenance and management of communication areas, and real-time received level estimation using recurrent neural networks, which is thought to be effective for adaptive transmission control and handover. | |
| キーワード | （和） | 受信レベル推定 / 全結合ニューラルネットワーク / 畳み込みニューラルネットワーク / クリギング / 再帰型ニューラルネットワーク / / / |
| （英） | Received Level Estimation / Fully Connected Neural Network / Convolutional Neural Network / Kriging / Recurrent Neural Network / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 256, SRW2025-32, pp. 27-27, 2025年11月. | |
| 資料番号 | SRW2025-32 | |
| 発行日 | 2025-11-13 (SRW) | |
| 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 | SRW2025-32 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW |
| 開催期間 | 2025-11-20 - 2025-11-21 |
| 開催地（和） | 京都大学 楽友会館 2階会議・講演室（メイン会場），1階会議室1（ポスター会場） |
| 開催地（英） | Kyoto Univ. Rakuyu-Kaikan Bldg. 2F Lecture room |
| テーマ（和） | IoTワークショップ（IoT技術に関する一般講演、および、ポスター講演） |
| テーマ（英） | IoT Workshop (General and Poster presentations regarding IoT techniques) |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SRW |
| 会議コード | 2025-11-SRW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 移動通信における様々な機械学習モデルを用いた受信レベル推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Received Level Estimation Using Various Machine Learning Models in Mobile Communications |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 受信レベル推定 / Received Level Estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 全結合ニューラルネットワーク / Fully Connected Neural Network |
| キーワード(3)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network |
| キーワード(4)（和/英） | クリギング / Kriging |
| キーワード(5)（和/英） | 再帰型ニューラルネットワーク / Recurrent Neural Network |
| 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） | 中林 寛暁 / Hiroaki Nakabayashi / |
| 第1著者 所属（和/英） | 千葉工業大学 (略称： 千葉工大) Chiba Institute of Technology (略称： Chiba Tech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-11-20 12:40:00 |
| 発表時間 | 50分 |
| 申込先研究会 | SRW |
| 資料番号 | SRW2025-32 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.256 |
| ページ範囲 | p.27 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2025-11-13 (SRW) |
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