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J-GLOBAL ID：202202222694322404   整理番号：22A0929197

S-BiFPNによるSSPベースの水中CIR推定【JST・京大機械翻訳】

SSP based underwater CIR estimation with S-BiFPN

著者 (5件)： Seol Seunghwan (Department of Electronic Engineering, INHA University, Incheon 22201, Republic of Korea) ,  Ahn Jongmin (Department of Electronic Engineering, INHA University, Incheon 22201, Republic of Korea) ,  Lee Hojun (Department of Electronic Engineering, INHA University, Incheon 22201, Republic of Korea) ,  Kim Yongcheol (Department of Electronic Engineering, INHA University, Incheon 22201, Republic of Korea) ,  Chung Jaehak (Department of Electronic Engineering, INHA University, Incheon 22201, Republic of Korea)
資料名： ICT Express  (ICT Express)
巻： 8  号： 1  ページ： 44-49  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3544A  ISSN： 2405-9595  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： 水中センサネットワーク(USN)において,音速プロファイル(SSP)に基づくチャネルインパルス応答(CIR)推定はリンク信頼性を確実にする。SSPに基づく深層学習を用いてCIRを推定する別々の双方向特徴ピラミッドネットワーク(S-BiFPN)を提案した。提案方法は1次元を2次元に変換することによりSSPの小さな変動を拡大して,分離経路から得た融合特徴マップを用いて様々な特徴を抽出し,CIRを推定する。シミュレーションを実際に測定したSSPとCIRsを用いて行い,その結果は,提案方法が従来の方法と比較して,最も低い平均二乗誤差(MSE)と妥当な実行時間を有することを示した。Copyright 2022 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： 音速 ,  信頼性 ,  *推定 ,  インパルス応答 ,  二次元 ,  一次元 ,  チャネル ,  機械学習
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  実行時間 ,  特徴マップ ,  水中センサネットワーク ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 機械学習 ,  CIR推定 ,  SSP ,  BiFPN

分類 (1件)： 白金族元素の錯体  (CE01100E)

タイトルに関連する用語 (2件)： 水中 ,  推定