[B-1A] アンテナ・伝播A

[B-1-26] A Study on Effective Input Maps for DCNN-Based Channel Prediction Model

^○高橋和希¹, 今井哲朗¹, 廣瀬幸² (1.東京電機大, 2.九工大)

この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。

Keywords: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．