[B-1-26] DCNNを用いたチャネル推定モデルにおける効果的な入力マップに関する一検討
この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。
キーワード：マルチパスチャネル推定、機械学習、深層学習、移動体通信
現在検討されている次世代移動通信システム（B5G / 6G）では周波数利用効率と電力効率のさらなる向上が求められており，そのためには高精度な伝搬モデルが必要となる ．システム性能を評価するためには伝搬損失の推定のみではなく送受信間パスの遅延時間や到来角度を推定可能とするチャネルモデルも必要である．そこで，筆者らはDCNNを用いたチャネル推定モデルを提案している．本稿では，提案モデルを前提に，入力マップによる精度向上について検討したので報告する．
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