[B-1-27] DCNNを用いた屋内電波伝搬推定法の提案
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：屋内電波伝搬、機械学習、電波伝搬推定、深層学習
周波数利用効率と電力効率のさらなる向上が課題となっている次世代通信システム（6G）では，システム設計・エリア設計のための高精度な電波伝搬推定法が必要となる．ここで現在検討されているのが，DCNN（Deep Convolutional Neural Networks）による伝搬損失推定法である．ただし，これまでの検討は屋外環境を対象としていることから，本方法の屋内環境における有効性については明らかとなっていない．本稿では, DCNNを用いた伝搬損失推定法について提案し，その精度を簡易な屋内モデル用いて評価したので報告する.
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