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J-GLOBAL ID：202102251992447258   整理番号：21A0401839

探索的データ解析LoRa通信SNR性能の検討【JST・京大機械翻訳】

Research on exploratory data analysis for SNR performance in LoRa communication

著者 (4件)： Pang Haifeng (河北工程大学 河北省城市公共安全信息感知与処理重点実験室,河北 邯鄲,056038) ,  Tan Rong (河北工程大学 河北省城市公共安全信息感知与処理重点実験室,河北 邯鄲,056038) ,  Han Yuanbin (河北工程大学 河北省城市公共安全信息感知与処理重点実験室,河北 邯鄲,056038) ,  Zhao Jijun (河北工程大学 河北省城市公共安全信息感知与処理重点実験室,河北 邯鄲,056038)
資料名： Xiandai Dianzi Jishu  (Xiandai Dianzi Jishu)
巻： 43  号： 4  ページ： 58-61  発行年： 2020年 
JST資料番号： C4364A  ISSN： 1004-373X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： データ伝送信号対ノイズ比を減らして,伝送品質を改善するために,LoRa物理層パラメータを,実際の配置プロセスの間,合理的に配置した。そのため、探索性データ分析に基づき、最適な配置パラメータ選択の予測モデルを提案した。最初に,物理層パラメータ配置を設定し,データを収集した。次に,探索的データ解析を用いて,データにおける異常値を解析し,そして,各構成パラメータおよび信号対雑音比(SNR)の相関を計算した。最後に,予測モデルをID3ディシジョンツリーアルゴリズムによって構築して,構成パラメータとSNR間の関係を確立し,それにより,伝送信号対ノイズ比を改善し,データ伝送品質を改善した。実験結果は,予測モデルが効果的にLoRa通信技術におけるSNR性能を最適化することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： SN比 ,  最適化 ,  伝送品質 ,  データ解析 ,  *通信 ,  通信技術 ,  異常値 ,  予測モデル
準シソーラス用語： データ伝送 ,  物理層 ,  パラメータ選択 ,  探索データ解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 光通信方式・機器  (ND10000B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 探索的データ解析 ,  LoRa ,  SNR