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J-GLOBAL ID：201802251044523939   整理番号：18A0520462

位置支援型ミリ波V2Iビームアラインメント:学習-ランク手法【Powered by NICT】

Position-aided millimeter wave V2I beam alignment: A learning-to-rank approach

著者 (4件)： Va Vutha (Wireless Networking and Communications Group, The University of Texas at Austin) ,  Shimizu Takayuki (TOYOTA InfoTechnology Center, U.S.A., Inc., Mountain View, CA) ,  Bansal Gaurav (TOYOTA InfoTechnology Center, U.S.A., Inc., Mountain View, CA) ,  Heath Robert W. (Wireless Networking and Communications Group, The University of Texas at Austin)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PIMRC  ページ： 1-5  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： ミリ波(ミリ波)は現在,自動化車両のための高データレート要求をサポートするための鍵となる技術である。MmWaveが最良の性能のためのアレイ利得を必要とするが,これはビームを正確に必要とし,ビームアラインメントとして知られている。動的閉塞はビームアラインメントは,車両環境における困難なものにした。本論文では,車両の位置を活用すると共に過去ビーム測定はポインティング方向の小集合に必要なビーム訓練を減少させることができることが望ましいポインティング方向をランク付けするために提案した。ランキングはランキングのための学習アプローチ,推薦システムで使用される一般的な機械学習法を用いて行った。学習はカーネルベースモデルを使用し,ビームアラインメントに合わせたポインティング方向のランク付きリストを評価するための新しい計量を提案した。提案した方法は,文脈情報を利用するためのスケーラブルなフレームワークを提供する。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： 等級づけ ,  利得 ,  機械学習 ,  自動化 ,  *EHF波 ,  閉塞 ,  *アラインメント ,  *学習
準シソーラス用語： 文脈情報 ,  推奨システム ,  ポインティングデバイス ,  データレート , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 支援 ,  ミリ波 ,  V2I ,  ビーム ,  アラインメント ,  学習 ,  手法