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J-GLOBAL ID：201702267700757304   整理番号：17A0417292

無線ネットワークにおける長期チャネル利得予測のための学習法【Powered by NICT】

Learning methods for long-term channel gain prediction in wireless networks

著者 (6件)： Chiariotti Federico (Department of Information Engineering (DEI), University of Padua, Italy) ,  Del Testa Davide (Department of Information Engineering (DEI), University of Padua, Italy) ,  Polese Michele (Department of Information Engineering (DEI), University of Padua, Italy) ,  Zanella Andrea (Department of Information Engineering (DEI), University of Padua, Italy) ,  Di Nunzio Giorgio Maria (Department of Information Engineering (DEI), University of Padua, Italy) ,  Zorzi Michele (Department of Information Engineering (DEI), University of Padua, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICNC  ページ： 162-166  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 効率的に資源を割り当てて,細胞ハンドオーバ予測は現代の無線ネットワークにおける必須である;が,ネットワークの将来の状態を推定する効率的な方法であるならば,このでのみ可能であった。これを達成するために,無線ネットワークにおける長期チャネル利得を予測するための二学習技法を調べた。文献における以前の研究は,GPS信号を用いてこの予測を行う効率的な方法を見出した:本研究で,過去チャネル試料を用いた将来のチャネル利得,地理情報を予測した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ハンドオーバ ,  *ネットワーク ,  *学習 ,  *チャネル ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  地理情報 ,  *チャネル利得 ,  *無線ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 無線ネットワーク ,  長期 ,  チャネル利得 ,  予測