機械学習を用いた電波伝搬推定における地図画像からの特徴抽出手法

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タイトル別名
  • Investigation of the Use of Map Images for Stochastic Path Loss Estimation Model

抄録

本論文では，伝搬損失推定における画像からの特徴抽出手法として，ハフ変換を用いて，道路情報に着目したパラメータを作成する手法を提案する．無線通信端末の普及やサービス拡大に伴い，通信の更なる高速化，大容量化が求められている．こうした状況下で，高品質な通信システムの設計において必要とされる技術の一つが，電波伝搬環境の把握である．電波伝搬推定の手法は数多く提案されているが，近年機械学習を用いた手法が特に注目されている．機械学習は大規模なデータを用いたモデルの作成に用いられる他，画像を入力パラメータとして組み込んだモデルの作成等に利用される．具体的な手法の一つとして，CNNを用いて地図画像を入力するモデルが提案されており，画像の導入による高精度化が報告されている．しかしながら，機械学習を用いた手法は学習データの量や質への依存性が高く，凡化性能を向上させることが難しい．そこで，伝搬理論と結びつきの強い特徴に焦点を絞り，画像から凡化性能に重きを置いたパラメータを作成する手法を提案する．また，画像全体を入力としてCNNを用いた回帰を行う手法と比較し，本手法の有用性について考察する．

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390017754378647168
  • DOI
    10.14923/transcomj.2023gwp0006
  • ISSN
    18810209
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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