文献

J-GLOBAL ID：201802244002487575   整理番号：18A1138798

大学キャンパス環境における経路損失予測のための経験的モデルを用いて得られたデータの比較評価【JST・京大機械翻訳】

Comparative assessment of data obtained using empirical models for path loss predictions in a university campus environment

著者 (3件)： Popoola Segun I. (Department of Electrical and Information Engineering, Covenant University, Ota, Nigeria) ,  Atayero Aderemi A. (Department of Electrical and Information Engineering, Covenant University, Ota, Nigeria) ,  Popoola Oluwafunso A. (Department of Electrical and Information Engineering, Covenant University, Ota, Nigeria)
資料名： Data in Brief  (Data in Brief)
巻： 18  ページ： 380-393  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3049A  ISSN： 2352-3409  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 経験的モデルは,それらが単純で,使用が容易であり,決定論的モデルと比較するとき,より少ない計算効率を必要とするので,経路損失予測のために最も広く使用されている。異なるタイプの伝搬環境における効率的な無線ネットワーク計画と最適化のために,多くの経験的経路損失モデルを開発した。しかし,典型的な大学キャンパス伝搬環境における経路損失予測に対するこれらのモデルの適合性を証明するデータは,文献においてまだ報告されていない。本論文では,経験的予測モデルを,大学キャンパス環境に対して測定され予測された経路損失データを用いて比較評価した。現場測定キャンペーンを1800MHzの無線周波数で行い,ナイジェリアのCovenant大学のキャンパス内の3つの主要な経路に沿った実際の経路損失をログした。経路損失値を,4つの一般的な経験的経路損失モデル(Okumura-Hata,COST231,ECC-33,およびEgli)に基づいて,3つの測定経路に沿って計算した。測定され予測された経路損失値を含むデータセットを,補助材料としてこのデータ論文に添付されたスプレッドシートファイルにおいて提示した。経験的モデルの経路損失予測データを,一次統計,ボックスプロット表現,表,およびグラフを用いて測定した経路損失のものと比較した。さらに,相関分析,分散分析(ANOVA),および多重比較事後試験を行った。経験的モデルの予測精度を,平均絶対誤差(MAE),Root平均二乗誤差(RMSE),および標準誤差検出(SED)に基づいて評価した。結論として,このデータ論文で提供された高分解能経路損失予測データセットと豊富なデータ探査は,典型的な大学キャンパス環境における経路損失予測に最も適した経験的モデルを決定するために,無線ネットワーク技術者と学術研究者を助ける。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電波伝搬 ,  最適化 ,  適応性 ,  *キャンパス ,  分散分析 ,  *予測 ,  予測モデル ,  *モデル ,  高分解能
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  予測精度 ,  無線ネットワーク ,  *経験モデル ,  *経路損失 ,  *大学キャンパス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： モデル ,  予測 ,  経路損失 ,  損失モデル ,  電波伝搬 ,  スマートキャンパス

分類 (3件)： 電波伝搬一般  (ND05010Q) ,  通信測定一般  (ND03000R) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大学キャンパス ,  環境 ,  経路損失 ,  予測 ,  経験的モデル ,  比較評価