[B-1-28] Propagation loss prediction method by machine learning and ray-tracing for indoor environment
Keywords:電波伝搬、レイトレーシング
近年,IoT(Internet of Things)やローカル5Gが普及しており,ビルや工場,空港など様々な環境で無線導入が始まっている.無線通信の安定性・信頼性向上のためには伝搬特性の把握が重要で,屋内環境では壁や天井,什器など周囲構造物の影響でマルチパス波が発生し,電波伝搬特性がばらつく.そこで適切な電波伝搬モデルにより回線設計する必要があり,著者らは機械学習を適用した屋内伝搬モデルについて検討した.本稿ではレイトレーシングと機械学習による屋内伝搬モデルを併用した,アンテナ指向性を考慮した伝搬損失推定法について報告する.
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