研究業績：詳細表示
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| 著者 | 桶間椋 |
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| 題目 | 同一周波数帯域に重畳された低軌道通信衛星制御信号の機械学習による検出･分離手法 |
| 出典 | 卒業論文 |
| 要約 | 次世代通信において衛星通信を行う場合,遅延や減衰の問題から従来の静止軌道衛星方式ではなく, 低軌道衛星(LEO)を用いる方式が考えられている.その場合,静止軌道衛星と同等の通信範囲を確保する為にLEOを複数用いた コンステレーションを構築することが想定され,複数のLEOを用いる為にLEOーMIMO通信を行うことで通信路容量の向上が見込める. 現在構想されているLEO-MIMOの方式では制御信号を用いて重畳された信号を分離している. LEO-MIMOにおける更なる通信路容量改善の為に,重畳された信号を制御信号無しで検出・分離させることでを検討する. そのために深層学習に重畳された信号の特徴を学習させ,重畳された信号の検出・分離をさせる. これにより制御信号分の帯域利用効率が向上し,通信路容量の改善が可能となる. |
| Authors | R.Okema |
| Title | |
| Authority | graduation thesis |
| Summary | |
| 年月 | 2019年3月 |
| DOI/Handle | |
| 研究テーマ | 衛星通信システム 機械学習 |
| 言語 | 日本語 |
| 原稿/プレゼン資料 |  / 無し (ローカル限定) |
