Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning-Based Path Loss Modeling with Simplified Features

論文の概要: Machine Learning-Based Path Loss Modeling with Simplified Features

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10006v1
Date: Thu, 16 May 2024 11:46:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-17 14:31:57.678466
Title: Machine Learning-Based Path Loss Modeling with Simplified Features
Title（参考訳）: 単純化された特徴を用いた機械学習に基づく経路損失モデリング
Authors: Jonathan Ethier, Mathieu Chateauvert,
Abstract要約: Obstacle depthは、無線信号の伝搬を予測するための、合理化されているが驚くほど正確な方法を提供する。本稿では,環境情報を用いた予測手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Propagation modeling is a crucial tool for successful wireless deployments and spectrum planning with the demand for high modeling accuracy continuing to grow. Recognizing that detailed knowledge of the physical environment (terrain and clutter) is essential, we propose a novel approach that uses environmental information for predictions. Instead of relying on complex, detail-intensive models, we explore the use of simplified scalar features involving the total obstruction depth along the direct path from transmitter to receiver. Obstacle depth offers a streamlined, yet surprisingly accurate, method for predicting wireless signal propagation, providing a practical solution for efficient and effective wireless network planning.
Abstract（参考訳）: 伝搬モデリングは、高いモデリング精度の需要が拡大し続けながら、ワイヤレスデプロイメントとスペクトルプランニングを成功させるための重要なツールである。物理的環境(テラインとクラッタ)の詳細な知識が不可欠であることを認識し,予測に環境情報を利用する新しいアプローチを提案する。複雑な詳細集約モデルに頼る代わりに、送信機から受信機への直接経路に沿った全障害物深さを含む単純化されたスカラー特徴の利用について検討する。 Obstacle depthは、無線信号の伝搬を予測するための合理化された、驚くほど正確な方法を提供し、効率的かつ効果的な無線ネットワーク計画のための実用的なソリューションを提供する。

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