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J-GLOBAL ID：201802211569815576   整理番号：18A0443245

LTEネットワークにおける受動的観測に基づく空対地ビッグデータ支援チャネルモデリング【Powered by NICT】

Air-to-Ground Big-Data-Assisted Channel Modeling Based on Passive Sounding in LTE Networks

著者 (6件)： Ye Xiaokang ,  Cai Xuesong ,  Yin Xuefeng ,  Rodriguez-Pineiro Jose ,  Tian Li ,  Dou Jianwu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GC Wkshps  ページ： 1-6  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： 本論文では,ロングタームエボリューション(LTE)ネットワークを運用における無人機(UAV)を用いて収集した下り回線信号から空対地チャネルモデルを抽出するのに適用することを提案したビッグデータ解析に基づくチャネルモデリングの新しいアプローチ。このアプローチでは,UAV高さに最も「高感度」チャネルパラメータはチャネルインパルス応答から計算した九チャネルパラメータからなるパラメータセットからの特徴選択アルゴリズムに基づいて選択した。ここで検討した事例では,K因子は最も高さに敏感なパラメータであることが分かった。K係数の平均の挙動は,全体的なエントロピーへの高度依存試料の寄与を評価することにより決定されることをブレークポイントを発揮する高さに対する区分的関数としてモデル化した。平均K因子を差し引いた残差を統計的にモデル化した。結果は,提案したビッグデータ支援アプローチであるチャネル統計の正確な記述と関心の変数を得るのに適用可能であることを示した。Copyright 2018 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： 残差 ,  インパルス応答 ,  アルゴリズム ,  高感度 ,  *ネットワーク ,  *チャネル ,  エントロピー ,  無人機 ,  特徴選択 ,  *モデリング ,  地盤係数
準シソーラス用語： ダウンリンク ,  LTE【通信】 ,  *チャネルモデリング ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： LTE ,  観測 ,  ビッグデータ ,  支援 ,  チャネルモデリング