講演情報
[B-1A-09]機械学習を用いた学習エリア外のパスロス推定手法に関する一検討
〇青木 宏樹1、天野 良晃1 (1. KDDI総合研究所)
キーワード：
電波伝搬、機械学習
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．