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Low-Cost Learning-Based Path Loss Estimation Using Correlation Graph CNN 상관관계 그래프 CNN을 이용한 저비용 학습 기반 경로 손실 추정

Keita IMAIZUMI, Koichi ICHIGE, Tatsuya NAGAO, Takahiro HAYASHI

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요약 :

본 논문에서는 상관 그래프 컨볼루션 신경망(C-Graph CNN)을 이용하여 전파 전파를 예측하는 방법을 제안한다. C-Graph CNN에서 시스템 매개변수로 어떤 매개변수를 사용하기에 적합한지 살펴봅니다. 제안된 방법의 성능은 시뮬레이션을 통한 경로 손실 추정 정확도와 계산 비용을 통해 평가된다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E106-A No.8 pp.1072-1076
발행일
2023/08/01
공개일
2023/01/26
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2022EAL2094
원고의 종류
LETTER
범주
의사소통 이론과 신호

작성자

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

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