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J-GLOBAL ID：201702288110954918   整理番号：17A0085299

人工ニューラルネットワークによるUHF帯域の屋外信号強度予測の改善

Improvement of Outdoor Signal Strength Prediction in UHF Band by Artificial Neural Network

著者 (3件)： Ferreira Gilbert P. (Fluminense Federal University, Nitero ́i, RJ, Brazil) ,  Matos Leni J. (Fluminense Federal University, Nitero ́i, RJ, Brazil) ,  Silva Joao M. M. (Fluminense Federal University, Nitero ́i, RJ, Brazil)
資料名： IEEE Transactions on Antennas and Propagation  (IEEE Transactions on Antennas and Propagation)
巻： 64  号： 12  ページ： 5404-5410  発行年： 2016年 
JST資料番号： C0218A  ISSN： 0018-926X  CODEN： IETPAK  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 都市環境(ブラジル,リオデジャネイロ)の1140MHzで行われた測定から開始し,測定された信号強度を,国際電気通信連合無線通信(ITU-R)Rec.526-11/カスケードナイフエッジ,およびITU-R Rec.526-12/Delta-Bullingtonの方法を用いて計算された通常の予測と比較した。第1のモデルは,データに対するより良い調整を示し,そして人工ニューラルネットワーク(ANN)を使用することにより,本稿では平均偏差を減らすためANNを訓練するのに使用されたITU-Rモデルによって計算した移動チャネルにおける信号カバレッジ予測を扱った。このハイブリッド応用(ITU-R/ANN)は,信号強度予測のより高い精度の結果となる効率を示し,8dBの平均改善を達成した。 (翻訳著者抄録)Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *UHF【周波数】 ,  信号特性 ,  数値解析 ,  多層パーセプトロン ,  予測技法 ,  計測 ,  UHF測定 ,  *信号強度 ,  電磁界数値解析
準シソーラス用語： *人工ニューラルネットワーク ,  数値電磁解析

分類 (1件)： 電波伝搬一般  (ND05010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工ニューラルネットワーク ,  UHF帯 ,  屋外 ,  信号強度 ,  予測