[B-1A] Antennas and Propagation A (Electromagnetic Wave Propagation and Applications Except for Communications)

1:45 PM - 2:00 PM JST(4:45 AM - 5:00 AM UTC)

[B-1A-09] A Study on Path Loss Prediction for Unseen Areas Using Machine Learning

〇Hiroki Aoki¹, Yoshiaki Amano¹ (1. KDDI Research, Inc.)

Keywords:

Propagation,Machine Learning

機械学習を用いた電波伝搬モデルには，学習に用いたエリアと異なる基地局や都市に適用した場合に推定精度が劣化するという課題がある[1]．精度を向上させるには，電波伝搬の物理メカニズムを取り入れることが有用と考えられる[2]．そこで本稿では，学習範囲外のエリアにおけるパスロスを高精度に推定する手法を提案する．具体的には，レイトレーシングシミュレーション（RT）のパスロス推定値と実測値の残差Δを機械学習で学習し，未知エリアへ外挿する．