講演情報
[B-1A-16]機械学習による遅延パス推定に関する検討
— パスの存在確率と受信電力の特性 —
◎△桐山 悠太1、今井 哲朗1、北尾 光司郎2、須山 聡2 (1. 東京電機大学、2. 株式会社NTTドコモ)
キーワード：
機械学習、無線通信、遅延パス推定、受信電力推定
現在検討されているB5G/6Gでは，周波数利用効率とともに電力効率のさらなる向上が求められており，高精度な伝搬推定モデルが必要となる．そこで，筆者らは機械学習による時空間パス推定モデルを提案している．しかし，まだ十分な推定精度が得られていない．本稿では，パス存在率も出力可能なように拡張し，屋内で得られた遅延測定データよりパス推定精度を評価したので報告する．