A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Low-Cost Learning-Based Path Loss Estimation Using Correlation Graph CNN Estimativa de perda de caminho baseada em aprendizado de baixo custo usando gráfico de correlação CNN

Keita IMAIZUMI, Koichi ICHIGE, Tatsuya NAGAO, Takahiro HAYASHI

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Resumo:

Neste artigo, propomos um método para prever a propagação de ondas de rádio usando uma rede neural convolucional com gráfico de correlação (C-Graph CNN). Examinamos que tipo de parâmetros são adequados para serem usados ​​como parâmetros de sistema no C-Graph CNN. O desempenho do método proposto é avaliado pela precisão da estimativa da perda de caminho e pelo custo computacional por meio de simulação.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E106-A No.8 pp.1072-1076
Data de publicação
2023/08/01
Publicitada
2023/01/26
ISSN online
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2022EAL2094
Tipo de Manuscrito
LETTER
Categoria
Teoria da Comunicação e Sinais

autores

Keita IMAIZUMI
  Yokohama National University
Koichi ICHIGE
  Yokohama National University
Tatsuya NAGAO
  KDDI Research Inc.
Takahiro HAYASHI
  KDDI Research Inc.

Palavra-chave