Fugu-MT 論文翻訳(概要): Extending Machine Learning Based RF Coverage Predictions to 3D

論文の概要: Extending Machine Learning Based RF Coverage Predictions to 3D

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00050v1
Date: Mon, 19 Aug 2024 16:45:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-08 15:31:02.407131
Title: Extending Machine Learning Based RF Coverage Predictions to 3D
Title（参考訳）: 機械学習に基づくRF被覆予測を3次元に拡張する
Authors: Muyao Chen, Mathieu Châteauvert, Jonathan Ethier,
Abstract要約: 本稿では,mmWave通信環境における信号パワーの高速予測における最近の進歩について論じる。機械学習(ML)を使用することで、優れた精度とリアルタイムシミュレーション速度の両方で電力推定を提供するモデルをトレーニングすることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper discusses recent advancements made in the fast prediction of signal power in mmWave communications environments. Using machine learning (ML) it is possible to train models that provide power estimates with both good accuracy and with real-time simulation speeds. Work involving improved training data pre-processing as well as 3D predictions with arbitrary transmitter height is discussed.
Abstract（参考訳）: 本稿では,mmWave通信環境における信号パワーの高速予測における最近の進歩について論じる。機械学習(ML)を使用することで、優れた精度とリアルタイムシミュレーション速度の両方で電力推定を提供するモデルをトレーニングすることができる。トレーニングデータの事前処理の改善や,任意の送信機高さの3次元予測を含む作業について論じる。

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