Presentation Information
[B-1A-13]XGBoostによる弱電領域の電波伝搬推定の基礎検討
◎Haruki Yamamoto1, Satoshi Ito1, Yohei Konishi1, Akio Ikam1 (1. KDDI Research, InC.)
Keywords:
Radio propagation prediction,Machine learning,XGBoost
本稿では，弱電領域における電波伝搬推定の精度向上のため， 幾何学情報および隣接セクタのReference Signal Received Power (RSRP) 情報を活用したXGBoostベースの推定手法を提案する． 提案法では，セクタごとに学習モデルを構築し，各セクタ固有の伝搬特性を学習することで， 伝搬環境に応じたRSRP推定を可能とする． さらに，隣接セクタのRSRP情報を補助的に利用することで， 所望セクタの教師データが不足する弱電領域における推定精度の向上を図る． レイトレーシングにより生成したデータを用いた評価の結果， 提案法は、追加の特徴量を用いないベースライン手法と比較してRMSEを低減し， 特に弱電領域において顕著な精度向上を達成した．