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J-GLOBAL ID：202102223436160050   整理番号：21A0891392

Camera画像を用いたオンライン訓練可能無線リンク品質予測システム【JST・京大機械翻訳】

Online Trainable Wireless Link Quality Prediction System using Camera Imagery

著者 (4件)： Itahara Sohei (Kyoto University, Yoshida-honmachi,Graduate School of Informatics,Sakyo-ku,Kyoto,Japan,606-8501) ,  Nishio Takayuki (Kyoto University, Yoshida-honmachi,Graduate School of Informatics,Sakyo-ku,Kyoto,Japan,606-8501) ,  Morikura Masahiro (Kyoto University, Yoshida-honmachi,Graduate School of Informatics,Sakyo-ku,Kyoto,Japan,606-8501) ,  Yamamoto Koji (Kyoto University, Yoshida-honmachi,Graduate School of Informatics,Sakyo-ku,Kyoto,Japan,606-8501)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： GC Wkshps  ページ： 1-6  発行年： 2020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： 将来の無線リンク品質の機械学習ベースの予測は,特により高い周波数(例えば,ミリ波とテラヘルツ技術)で,予測ハンドオーバとビーム成形を通して,無線通信の信頼性を潜在的に改良できる新興の技術であり,視線(LOS)閉塞問題を解明する。本研究では,リアルタイムオンライン訓練可能無線リンク品質予測システムを提案した。システムを市販のラップトップで実装した。提案システムはデータセットを収集し,モデルを更新し,実時間で受信電力を推論する。実験評価は,5GHz Wi-Fiを用いて行い,受信信号強度を,LOS経路を大きな障害物によって遮断したとき,10dBまで劣化させることができた。実験結果は,予測モデルがリアルタイムで更新され,環境の変化に適応し,時変Wi-Fi受信電力を正確に予測することを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信頼性 ,  無線伝送 ,  ラップ ,  EHF波 ,  ビーム成形 ,  機械学習 ,  予測モデル ,  *ハンドオーバ ,  テラヘルツ波
準シソーラス用語： *無線リンク ,  実時間 ,  WiFi ,  受信電力 ,  受信信号強度 ,  実験評価 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： オンライン訓練 ,  無線リンク ,  品質予測