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J-GLOBAL ID：202202274807637536   整理番号：22A0456868

クリギング支援インビルディング経路損失モデリングに対する選択影響の調整【JST・京大機械翻訳】

Tuning Selection Impact on Kriging-Aided In-Building Path Loss Modeling

著者 (6件)： Diago-Mosquera Melissa (Escuela de Ingenieria y Ciencias, Tecnologico de Monterrey, Quere ́taro, Mexico) ,  Aragon-Zavala Alejandro (Escuela de Ingenieria y Ciencias, Tecnologico de Monterrey, Quere ́taro, Mexico) ,  Rodriguez-Corbo Fidel Alejandro (Escuela de Ingenieria y Ciencias, Tecnologico de Monterrey, Monterrey, Mexico) ,  Celaya-Echarri Mikel (Escuela de Ingenieria y Ciencias, Tecnologico de Monterrey, Monterrey, Mexico) ,  Shubair Raed (Department of Electrical and Computer Engineering, New York University Abu Dhabi, Abu Dhabi, UAE) ,  Azpilicueta Leyre (Escuela de Ingenieria y Ciencias, Tecnologico de Monterrey, Monterrey, Mexico)
資料名： IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters  (IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters)
巻： 21  号： 1  ページ： 84-88  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1387A  ISSN： 1536-1225  CODEN： IAWPA7  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： いかにして,モデル予測精度を保証するために,測定から十分なチューニングデータセットを選択するかを知っている。調整データセットは,あらかじめ定義された速度による単純なランダムサンプリングに基づいて選択される。通常,これらの速度はa/bとして決定され,そこでは,データの%が訓練され,残りのb%が試験される。しかし,推定経路損失誤差を最小化するために,どの範囲の調整データセットも明確ではない。従って,全ての測定サンプルが調整データセットを調整することで,チャネルモデリングの性能を解析する必要がある。十分に信頼できるサンプルを収集するためのラジオ測定と決定論的レイラング技術を使用して,このレターは,平均絶対誤差とコストロスに関して,新しいKriging支援ビル内測定ベースの経路損失予測モデルで表現された,調整データセット選択の影響を分析する。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： 同調 ,  無作為抽出 ,  予測モデル ,  *クリギング
準シソーラス用語： 予測精度 ,  決定論 ,  *経路損失 ,  チャネルモデリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： クリギング ,  支援 ,  ビルディング ,  経路損失 ,  モデリング