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J-GLOBAL ID：202202272354730795   整理番号：22A0913800

ラジオマップ推定のための深完成オートエンコーダ【JST・京大機械翻訳】

Deep Completion Autoencoders for Radio Map Estimation

著者 (2件)： Teganya Yves (Department of Information and Communication Technology, University of Agder, Grimstad, Norway) ,  Romero Daniel (Department of Information and Communication Technology, University of Agder, Grimstad, Norway)
資料名： IEEE Transactions on Wireless Communications  (IEEE Transactions on Wireless Communications)
巻： 21  号： 3  ページ： 1710-1724  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1329A  ISSN： 1536-1276  CODEN： ITWCAX  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ラジオマップは,地理的領域におけるあらゆる位置に対するパワースペクトル密度のような計量を提供し,UAV通信,干渉制御,スペクトル管理,資源割当,およびネットワーク計画のような多数のアプリケーションを数名に名付ける。ラジオマップは,空間にわたって分布したスペクトルセンサによって収集された測定から構築される。電波マップは電磁波伝搬の性質による空間座標の複雑な関数であるので,モデルフリー手法は強く動機づけられている。それにもかかわらず,無線占有マップ推定のためのすべての既存の方式は,経験から学ぶことができない補間アルゴリズムに依存する。対照的に,本論文では,シャドウイングのような伝搬現象の空間構造が,他の環境における測定によるデータセットから前もって学習されるという新しいアプローチを提案した。既存の方式と比較して,所定の精度でマップを推定するためには,かなり少数の測定が必要である。付加的新規性として,これはまた,深いニューラルネットワークを用いて無線占有マップを推定する最初の研究である。特に,このクラスのマップの多様体構造を効果的に利用するために,完全に畳み込み深い完成自動エンコーダアーキテクチャを開発した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  多様体 ,  電磁波伝搬 ,  ネットワーク法 ,  *地図 ,  ニューラルネットワーク ,  立体構造 ,  内挿法 ,  スペクトル ,  資源割付 ,  電波 ,  通信 ,  応用プログラム ,  パワースペクトル密度
準シソーラス用語： ワイヤレス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： ラジオ ,  マップ ,  推定 ,  オートエンコーダ