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J-GLOBAL ID：202202290611934899   整理番号：22A1007498

低SNR信号を含む電波環境における距離減衰モデルに関する研究

Path Loss Model in Radio Environment with Low SNR Signal

著者 (2件)： 坂内信允 (電通大 大学院情報理工学研究科) ,  須藤克弥 (電通大 大学院情報理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 392(SR2021 85-120)  ページ： 118-120 (WEB ONLY)  発行年： 2022年02月23日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 通信エリア端など低信号対雑音電力比の領域において携帯端末を用いて正確に信号を観測することは困難である.これらの観測信号を用いた最小二乗法やニューラルネットワークによる回帰モデルでは,雑音に埋もれた信号を考慮できないため距離減衰を過小に評価する.この問題を解決するため,本稿は,実観測信号が正規分布に従うと仮定し,切断回帰モデルを用いることで未観測の受信電力信号も加味した距離減衰モデルを提案する.松山市における実観測値を用いて,提案手法が古典的な回帰モデルよりも有効であることを示す.(著者抄録)

シソーラス用語： *SN比 ,  環境 ,  *減衰 ,  モデリング ,  携帯端末 ,  正規分布 ,  回帰モデル ,  電力 ,  最小二乗法 ,  ニューラルネットワーク ,  *電波伝搬
準シソーラス用語： *低SNR ,  電波環境 ,  *距離減衰 ,  受信電力

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  電波伝搬一般  (ND05010Q)

引用文献 (3件)：

• K. Sato, et al., “On the performance of neural network residual Kriging in radio environment mapping,” IEEE Access, vol.7, pp.94557-94568, 2019.
• J. Tobin, et al., “Estimation of relationships for limited dependent variables,” Econometrica, vol.26, no.1, pp.24-36, 1958.
• K. Suto, et al., “Image-driven spatial interpolation with deep learning for radio map construction,” IEEE Wireless Comm. Lett., vol.10, no.6, pp.1222-1226, 2021.

タイトルに関連する用語 (5件)： 低SNR ,  電波環境 ,  距離減衰 ,  モデル ,  研究