JP3155954B2 - 電波伝搬損失特性推定方法 - Google Patents
電波伝搬損失特性推定方法Info
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、電界強度データに
基づいてその伝搬特性の変化する特性境界を推定する電
波伝搬損失特性推定方法に関する。
基づいてその伝搬特性の変化する特性境界を推定する電
波伝搬損失特性推定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、特性が異なるデータ群の混在
した集合を性質の類似したクラスに分類するための代表
的な統計的処理手法として、クラスタ分析法が知られて
いる。その基本的な考え方は、個々のデータ毎にユーク
リッド距離やマハラノビス距離等を求め、それらの距離
の近さを類似度とみなしてクラス分類を行うというもの
である。
した集合を性質の類似したクラスに分類するための代表
的な統計的処理手法として、クラスタ分析法が知られて
いる。その基本的な考え方は、個々のデータ毎にユーク
リッド距離やマハラノビス距離等を求め、それらの距離
の近さを類似度とみなしてクラス分類を行うというもの
である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】無線通信分野における
移動無線通信システム等の回線設計においては、電波伝
搬損失特性を推定することが必要である。一般に地上波
は、送信局から所定の距離までは距離の２乗で減衰し、
それよりも遠い距離においては３〜４乗で減衰すること
が知られており、この伝搬係数が急激に変化する位置を
実測デ−タ等から識別することが電波伝搬損失特性を把
握するために重要である。そのためには、測定ばらつき
を含んだ実測電界強度データから数値処理により定量的
に精度良く前記伝搬係数が変化する位置を識別する必要
がある。しかしながら、前述したクラスタ分析法は、こ
のように各クラス（すなわち同一減衰定数の距離範囲）
の事前モデル（すなわち減衰定数）がゆるやかに与えら
れている場合に、分類境界の識別と同時に正確なモデル
推定を行うといった問題には対応していない。
移動無線通信システム等の回線設計においては、電波伝
搬損失特性を推定することが必要である。一般に地上波
は、送信局から所定の距離までは距離の２乗で減衰し、
それよりも遠い距離においては３〜４乗で減衰すること
が知られており、この伝搬係数が急激に変化する位置を
実測デ−タ等から識別することが電波伝搬損失特性を把
握するために重要である。そのためには、測定ばらつき
を含んだ実測電界強度データから数値処理により定量的
に精度良く前記伝搬係数が変化する位置を識別する必要
がある。しかしながら、前述したクラスタ分析法は、こ
のように各クラス（すなわち同一減衰定数の距離範囲）
の事前モデル（すなわち減衰定数）がゆるやかに与えら
れている場合に、分類境界の識別と同時に正確なモデル
推定を行うといった問題には対応していない。
【０００４】そこで本発明は、分類境界の識別と同時に
モデルの正確な推定を行うことのできる電波伝搬損失特
性推定方法を提供することを目的としている。
モデルの正確な推定を行うことのできる電波伝搬損失特
性推定方法を提供することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の電波伝搬損失特性推定方法は、送信局の設
置位置から受信局を移動させながら測定して得られた電
界強度データに基づいて伝搬特性の変化する境界を推定
する電波伝搬損失特性推定方法であって、（ａ）伝搬特
性の変化する境界を仮定するステップ、（ｂ）前記ステ
ップ（ａ）において仮定された境界により分割される各
領域に属する前記電界強度データに対して回帰分析を施
して減衰定数に対応する適切な回帰線を決定し、そのと
きの誤差を求めるステップ、（ｃ）前記ステップ（ｂ）
において求めた各領域毎の誤差について重み付け平均を
計算し、その境界に対する評価値とするステップ、
（ｄ）調査範囲内において新たな値を前記伝搬特性の変
化する境界と仮定し、前記ステップ（ｂ）〜（ｃ）を順
次繰り返すステップ、および、（ｅ）前記ステップ
（ｃ）において算出した評価値が最小となる境界を正し
い伝搬特性の変化する境界であると識別するステップを
含むものである。
に、本発明の電波伝搬損失特性推定方法は、送信局の設
置位置から受信局を移動させながら測定して得られた電
界強度データに基づいて伝搬特性の変化する境界を推定
する電波伝搬損失特性推定方法であって、（ａ）伝搬特
性の変化する境界を仮定するステップ、（ｂ）前記ステ
ップ（ａ）において仮定された境界により分割される各
領域に属する前記電界強度データに対して回帰分析を施
して減衰定数に対応する適切な回帰線を決定し、そのと
きの誤差を求めるステップ、（ｃ）前記ステップ（ｂ）
において求めた各領域毎の誤差について重み付け平均を
計算し、その境界に対する評価値とするステップ、
（ｄ）調査範囲内において新たな値を前記伝搬特性の変
化する境界と仮定し、前記ステップ（ｂ）〜（ｃ）を順
次繰り返すステップ、および、（ｅ）前記ステップ
（ｃ）において算出した評価値が最小となる境界を正し
い伝搬特性の変化する境界であると識別するステップを
含むものである。
【０００６】また、前記ステップ（ｂ）における回帰分
析処理において、隣接した領域の回帰線を、前記仮定し
た境界において交点を生じる回帰式により近似するもの
である。さらに、前記ステップ（ｃ）において、前記デ
ータのばらつきが大きく回帰線からの外れが大きい領域
では、その領域の前記誤差に対する重みを小さくして、
前記評価値を算出するものである。
析処理において、隣接した領域の回帰線を、前記仮定し
た境界において交点を生じる回帰式により近似するもの
である。さらに、前記ステップ（ｃ）において、前記デ
ータのばらつきが大きく回帰線からの外れが大きい領域
では、その領域の前記誤差に対する重みを小さくして、
前記評価値を算出するものである。
【０００７】
【０００８】
【０００９】
【発明の実施の形態】図１を参照して、本発明の電波伝
搬損失特性推定方法における第１の特性境界識別方法に
ついて説明する。この図において、各点は雑音や測定誤
差等を含むデータである。これらのデータは、本来、所
定の識別境界を境として複数のクラスに分類され、各ク
ラスのデータは先験的に知られている回帰線でモデル化
されるデータ群である。本発明においては、まず、任意
の識別位置ｂiを定め、該識別位置ｂiに基づいてデータ
群を各区間毎に分割する。すなわち、ｂi＜ｘの領域に
あるデータ群をクラスＣiとし、ｂi≧ｘの領域にあるデ
ータ群をクラスＣi+1と分割している。
搬損失特性推定方法における第１の特性境界識別方法に
ついて説明する。この図において、各点は雑音や測定誤
差等を含むデータである。これらのデータは、本来、所
定の識別境界を境として複数のクラスに分類され、各ク
ラスのデータは先験的に知られている回帰線でモデル化
されるデータ群である。本発明においては、まず、任意
の識別位置ｂiを定め、該識別位置ｂiに基づいてデータ
群を各区間毎に分割する。すなわち、ｂi＜ｘの領域に
あるデータ群をクラスＣiとし、ｂi≧ｘの領域にあるデ
ータ群をクラスＣi+1と分割している。
【００１０】そして、クラスＣi に属するデータ群とク
ラスＣi+1 に属するデータ群とにそれぞれ着目し、各区
間毎に回帰線ｌi とｌi+1 により回帰分析処理を実行
し、そのときの回帰分析誤差ｅi 、ｅi+1 を求める。そ
して、評価関数Ｅとして、次式に示すように、各区間の
誤差ｅi 、ｅi+1 の重み付き平均を算出する。
ラスＣi+1 に属するデータ群とにそれぞれ着目し、各区
間毎に回帰線ｌi とｌi+1 により回帰分析処理を実行
し、そのときの回帰分析誤差ｅi 、ｅi+1 を求める。そ
して、評価関数Ｅとして、次式に示すように、各区間の
誤差ｅi 、ｅi+1 の重み付き平均を算出する。
【数１】 ここで、ａi 、ａi+1 は各区間の誤差に乗算される重み
であり、データのばらつきが大きくて回帰線からの外れ
が大きい領域については、この重みａi 、ａi+ 1 を小さ
く設定する。なお、Ｎは全クラス数である。
であり、データのばらつきが大きくて回帰線からの外れ
が大きい領域については、この重みａi 、ａi+ 1 を小さ
く設定する。なお、Ｎは全クラス数である。
【００１１】次に、識別位置ｂi を変化させ、データ群
を再区分した新たなクラス毎に同様に各区間の回帰分析
誤差を算出して評価関数を求める。調査範囲内の全ての
識別位置について上述した処理を繰り返し、評価関数が
最小となる識別位置を妥当な特性境界であると推定す
る。また、そのときの回帰分析の結果より正確なモデル
を推定することができる、なお、上記においては事前モ
デルとして回帰線を例にとったが、本発明は必ずしも事
前モデルが回帰線に限定されるものではない。
を再区分した新たなクラス毎に同様に各区間の回帰分析
誤差を算出して評価関数を求める。調査範囲内の全ての
識別位置について上述した処理を繰り返し、評価関数が
最小となる識別位置を妥当な特性境界であると推定す
る。また、そのときの回帰分析の結果より正確なモデル
を推定することができる、なお、上記においては事前モ
デルとして回帰線を例にとったが、本発明は必ずしも事
前モデルが回帰線に限定されるものではない。
【００１２】クラス数が２の場合における、前記評価関
数の例を次式に示す。
数の例を次式に示す。
【数２】 ここで、右辺の１項目及び２項目は、重み付き平均２乗
誤差を表わしている。
誤差を表わしている。
【００１３】正しい特性境界をＢとすると、ｂ1 ＜Ｂの
ときはｌ2 に対する回帰分析対象データ（データ数ｎ
2 ）中にクラスＣ1 のデータがΔＢ1 ＝Ｂ−ｂ1 だけ誤
って含まれ、ｂ1 ＞Ｂのときはｌ1 に対する回帰分析対
象データ（データ数ｎ1 ）中にクラスＣ2 のデータがΔ
Ｂ2 ＝ｂ1 −Ｂだけ誤って含まれることになる。したが
って、ｂ1 ＜Ｂのときには、右辺１項目はΔＢ2 ＝０と
考えられ誤差は小さいが、右辺２項目はΔＢ1 の影響で
誤差が大きくなる。逆に、ｂ1 ＞Ｂのときには、右辺２
項目はΔＢ1 ＝０と考えられ誤差は小さいが、右辺１項
目はΔＢ2 の影響で誤差が大きくなる。したがって、ｂ
1 ＝Ｂのときが右辺１項目と２項目の誤差の和が最も小
さくなると期待される。
ときはｌ2 に対する回帰分析対象データ（データ数ｎ
2 ）中にクラスＣ1 のデータがΔＢ1 ＝Ｂ−ｂ1 だけ誤
って含まれ、ｂ1 ＞Ｂのときはｌ1 に対する回帰分析対
象データ（データ数ｎ1 ）中にクラスＣ2 のデータがΔ
Ｂ2 ＝ｂ1 −Ｂだけ誤って含まれることになる。したが
って、ｂ1 ＜Ｂのときには、右辺１項目はΔＢ2 ＝０と
考えられ誤差は小さいが、右辺２項目はΔＢ1 の影響で
誤差が大きくなる。逆に、ｂ1 ＞Ｂのときには、右辺２
項目はΔＢ1 ＝０と考えられ誤差は小さいが、右辺１項
目はΔＢ2 の影響で誤差が大きくなる。したがって、ｂ
1 ＝Ｂのときが右辺１項目と２項目の誤差の和が最も小
さくなると期待される。
【００１４】図２を用いて、本発明の電波伝搬損失特性
推定方法における第２の特性境界識別方法について説明
する。この第２の特性境界識別方法は、回帰分析におけ
る回帰線の設定処理において、前記図１に示した第１の
特性境界識別方法と差異がある。前記第１の方法では、
図１に示すように識別位置ｂiと回帰線ｌi及びｌi+1の
交点の位置とが必ずしも一致する保証がなかったため、
そのずれ分が誤差として生じる可能性があった。そこで
この第２の方法では、仮定した境界ｂi上に交点を設定
して、その交点を必ず通過する回帰線ｌi’及びｌi+1’
を使用して近似誤差ｅi’及びｅi+1’を求め、評価値を
算出するようにしている。
推定方法における第２の特性境界識別方法について説明
する。この第２の特性境界識別方法は、回帰分析におけ
る回帰線の設定処理において、前記図１に示した第１の
特性境界識別方法と差異がある。前記第１の方法では、
図１に示すように識別位置ｂiと回帰線ｌi及びｌi+1の
交点の位置とが必ずしも一致する保証がなかったため、
そのずれ分が誤差として生じる可能性があった。そこで
この第２の方法では、仮定した境界ｂi上に交点を設定
して、その交点を必ず通過する回帰線ｌi’及びｌi+1’
を使用して近似誤差ｅi’及びｅi+1’を求め、評価値を
算出するようにしている。
【００１５】そして、その境界ｂi 上で前記交点を順次
変化させて新たな回帰線を使用して評価値を同様に調べ
て行き、最小評価値をその識別位置ｂi の評価値とす
る。次に、識別位置ｂi を変化させ、同様に評価値を算
出していく。このようにして算出された評価値が最小と
なる識別位置を妥当な特性境界であると推定する。この
第２の方法では、仮定した１つの境界毎に交点位置を変
化させて最小評価値を探索するという処理が付加される
ため、演算処理量は大幅に増加するが、その代わりに高
精度な識別が可能となる。
変化させて新たな回帰線を使用して評価値を同様に調べ
て行き、最小評価値をその識別位置ｂi の評価値とす
る。次に、識別位置ｂi を変化させ、同様に評価値を算
出していく。このようにして算出された評価値が最小と
なる識別位置を妥当な特性境界であると推定する。この
第２の方法では、仮定した１つの境界毎に交点位置を変
化させて最小評価値を探索するという処理が付加される
ため、演算処理量は大幅に増加するが、その代わりに高
精度な識別が可能となる。
【００１６】図３に、上述した特性境界識別方法を実行
するためのシステム構成例を示す。図３（ａ）はシステ
ム構成の一例であり、データを入力装置１０から演算処
理装置２０に入力して適宜記録装置３０に記憶させる。
そして、演算処理装置２０により特性境界識別演算を実
行し、その結果を記録装置３０に記録するとともに出力
装置４０に出力する。
するためのシステム構成例を示す。図３（ａ）はシステ
ム構成の一例であり、データを入力装置１０から演算処
理装置２０に入力して適宜記録装置３０に記憶させる。
そして、演算処理装置２０により特性境界識別演算を実
行し、その結果を記録装置３０に記録するとともに出力
装置４０に出力する。
【００１７】図３（ｂ）は、前記演算処理装置２０にお
いて実行される特性境界識別処理のの処理手順である。
この図に示す処理手順は、前記第１の特性境界識別方法
に該当する処理を実行するものである。まずデータを入
力し（Ｓ１１）、位置ｂ及び最小値ｍを初期化する（Ｓ
１２）。具体的には、入力されたデータにおける位置情
報の最大値と最小値とから位置の調査範囲を決定し、識
別位置ｂの初期値をレジスタに設定する。また、最小値
ｍとしてかなり大きな値を初期値として最小値レジスタ
に設定する。
いて実行される特性境界識別処理のの処理手順である。
この図に示す処理手順は、前記第１の特性境界識別方法
に該当する処理を実行するものである。まずデータを入
力し（Ｓ１１）、位置ｂ及び最小値ｍを初期化する（Ｓ
１２）。具体的には、入力されたデータにおける位置情
報の最大値と最小値とから位置の調査範囲を決定し、識
別位置ｂの初期値をレジスタに設定する。また、最小値
ｍとしてかなり大きな値を初期値として最小値レジスタ
に設定する。
【００１８】次に、位置ｂ未満のデータと位置ｂ以上の
データをそれぞれ回帰分析して、各平均２乗誤差を計算
し（Ｓ１３）、その重み付き平均を評価値として求める
（Ｓ１４）。そして、求めた評価値が最小値ｍよりも小
さければ、それを新たな最小値ｍに設定する（Ｓ１
５）。以上のステップＳ１３〜Ｓ１６までの処理を、識
別位置ｂを調査範囲内で変化させて繰り返した後（Ｓ１
７）、最終的に得られた最小値ｍとなるときの識別位置
ｂを適切な特性境界と推定して結果を出力する（Ｓ１
８）。
データをそれぞれ回帰分析して、各平均２乗誤差を計算
し（Ｓ１３）、その重み付き平均を評価値として求める
（Ｓ１４）。そして、求めた評価値が最小値ｍよりも小
さければ、それを新たな最小値ｍに設定する（Ｓ１
５）。以上のステップＳ１３〜Ｓ１６までの処理を、識
別位置ｂを調査範囲内で変化させて繰り返した後（Ｓ１
７）、最終的に得られた最小値ｍとなるときの識別位置
ｂを適切な特性境界と推定して結果を出力する（Ｓ１
８）。
【００１９】図４に、特性境界と回帰線の交点とを一致
させるようにした、前記第２の特性境界識別方法を実行
する場合の処理手順を示す。まず、前記図３（ｂ）の場
合と同様に、データを入力して（Ｓ２１）、距離ｂ及び
最小値ｍを初期化する（Ｓ２２）。続いて、データの値
の最小値と最大値を調べて交点の変化範囲として設定す
る（Ｓ２３）。次に、ｘ＝ｂにおいて交点位置Ｙ＝ｄ
と、最小値ｍdとを初期化する（Ｓ２４）。次に、ｂ未
満のデータとｂ以上のデータをそれぞれｄを通過する拘
束条件を伴った回帰線に近似し、各平均２乗誤差を求め
（Ｓ２５）、その重み付き平均を評価値として計算する
（Ｓ２６）。そして、その評価値が最小値ｍdよりも小
さければその評価値を新たなｍdとして入れ替える（Ｓ
２７）。
させるようにした、前記第２の特性境界識別方法を実行
する場合の処理手順を示す。まず、前記図３（ｂ）の場
合と同様に、データを入力して（Ｓ２１）、距離ｂ及び
最小値ｍを初期化する（Ｓ２２）。続いて、データの値
の最小値と最大値を調べて交点の変化範囲として設定す
る（Ｓ２３）。次に、ｘ＝ｂにおいて交点位置Ｙ＝ｄ
と、最小値ｍdとを初期化する（Ｓ２４）。次に、ｂ未
満のデータとｂ以上のデータをそれぞれｄを通過する拘
束条件を伴った回帰線に近似し、各平均２乗誤差を求め
（Ｓ２５）、その重み付き平均を評価値として計算する
（Ｓ２６）。そして、その評価値が最小値ｍdよりも小
さければその評価値を新たなｍdとして入れ替える（Ｓ
２７）。
【００２０】上記ステップＳ２５〜Ｓ２７の処理を、ｄ
を変化させて前記ステップＳ２４において設定した交点
範囲内を外れるまで繰り返す（Ｓ２９）。交点範囲内で
の最小値ｍd が得られたら、識別位置ｂの調査範囲内で
の最小値ｍと比較して、ｍdがｍより小さければｍd を
新たなｍとして設定する（Ｓ３０）。そして、識別位置
ｂを変化させて調査範囲内を外れるまで、ステップＳ２
４〜Ｓ３１の処理を繰り返し（Ｓ３２）、最小値となっ
たときの識別位置ｂを適切な特性境界と推定して結果を
出力する（Ｓ３３）。このようにして、各識別位置ｂ毎
に、交点位置を順次変化させながら、識別位置を変更し
て、評価値が最小値となる識別位置を求める。
を変化させて前記ステップＳ２４において設定した交点
範囲内を外れるまで繰り返す（Ｓ２９）。交点範囲内で
の最小値ｍd が得られたら、識別位置ｂの調査範囲内で
の最小値ｍと比較して、ｍdがｍより小さければｍd を
新たなｍとして設定する（Ｓ３０）。そして、識別位置
ｂを変化させて調査範囲内を外れるまで、ステップＳ２
４〜Ｓ３１の処理を繰り返し（Ｓ３２）、最小値となっ
たときの識別位置ｂを適切な特性境界と推定して結果を
出力する（Ｓ３３）。このようにして、各識別位置ｂ毎
に、交点位置を順次変化させながら、識別位置を変更し
て、評価値が最小値となる識別位置を求める。
【００２１】次に、上述した特性境界識別方法を用いた
電波伝搬損失特性推定の例について説明する。前述のよ
うに、損失特性を示すパラメータである減衰定数が送信
局と受信局との間で急激に変化する位置（以下、ブレイ
クポイントと呼ぶ）を識別することは、損失特性把握の
ために重要である。
電波伝搬損失特性推定の例について説明する。前述のよ
うに、損失特性を示すパラメータである減衰定数が送信
局と受信局との間で急激に変化する位置（以下、ブレイ
クポイントと呼ぶ）を識別することは、損失特性把握の
ために重要である。
【００２２】図５に、ブレイクポイント推定のためのテ
スト用データを示す。このデータは、送信局の設置位置
から１０１３ｍ離れた位置まで受信局を移動させながら
受信電界強度の瞬時値を測定し、後処理で移動平均（区
間１０ｍで２ｍずつ移動）処理を施し、測定電界強度を
伝搬損に換算して得られたデータである。実測データで
あるため測定のばらつきが含まれており、このデータを
一見しただけではブレイクポイント位置を推察すること
は極めて困難であることが分かる。
スト用データを示す。このデータは、送信局の設置位置
から１０１３ｍ離れた位置まで受信局を移動させながら
受信電界強度の瞬時値を測定し、後処理で移動平均（区
間１０ｍで２ｍずつ移動）処理を施し、測定電界強度を
伝搬損に換算して得られたデータである。実測データで
あるため測定のばらつきが含まれており、このデータを
一見しただけではブレイクポイント位置を推察すること
は極めて困難であることが分かる。
【００２３】図６は、前述した第１の特性境界識別方法
によるブレイクポイントの推定結果を示す。ブレイクポ
イントが送信局から距離ｄの位置にあると仮定して、ｄ
以内のデータに対しては物理的知見から２乗則減衰線を
適用し、ｄ以遠のデータに対しては４乗則減衰線を用い
て回帰分析処理を行う。そして各々の平均２乗誤差を求
め、その平均を評価値ｒ（ｄ）とする。なおこの場合に
は、重み付けａ 1 およびａ 2 を同等とした。また図６で
は、ｄを１０ｍづつ変化させたときの、評価値の平方根
を表示している。図６より、最小の評価値はｄ＝１８０
ｍの位置に顕著に現れていることが分かり、ブレイクポ
イント位置は送信局から１８０ｍ離れた地点であると識
別することができた。
によるブレイクポイントの推定結果を示す。ブレイクポ
イントが送信局から距離ｄの位置にあると仮定して、ｄ
以内のデータに対しては物理的知見から２乗則減衰線を
適用し、ｄ以遠のデータに対しては４乗則減衰線を用い
て回帰分析処理を行う。そして各々の平均２乗誤差を求
め、その平均を評価値ｒ（ｄ）とする。なおこの場合に
は、重み付けａ 1 およびａ 2 を同等とした。また図６で
は、ｄを１０ｍづつ変化させたときの、評価値の平方根
を表示している。図６より、最小の評価値はｄ＝１８０
ｍの位置に顕著に現れていることが分かり、ブレイクポ
イント位置は送信局から１８０ｍ離れた地点であると識
別することができた。
【００２４】また、上記においては、事前モデルとして
回帰式の形が定められている場合について説明したが、
これに限られることはなく、例えば回帰式の次数も未知
パラメータとして、推定を行うこともできる。
回帰式の形が定められている場合について説明したが、
これに限られることはなく、例えば回帰式の次数も未知
パラメータとして、推定を行うこともできる。
【００２５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の電波伝搬
損失特性推定方法によれば、分類境界の識別と同時にモ
デルの正確な推定を行う処理が可能となる。また、特性
境界と回帰線の交点とを一致させて回帰分析処理を行う
場合には、より高精度な識別を行うことができる。さら
に、データのばらつきが大きい領域の誤差については、
その重みを小さくするようにした場合には、データに含
まれる誤差の影響を少なくすることができる。
損失特性推定方法によれば、分類境界の識別と同時にモ
デルの正確な推定を行う処理が可能となる。また、特性
境界と回帰線の交点とを一致させて回帰分析処理を行う
場合には、より高精度な識別を行うことができる。さら
に、データのばらつきが大きい領域の誤差については、
その重みを小さくするようにした場合には、データに含
まれる誤差の影響を少なくすることができる。
【図１】 本発明における第１の特性境界識別方法を説
明するための図である。
明するための図である。
【図２】 本発明における第２の特性境界識別方法を説
明するための図である。
明するための図である。
【図３】 本発明方法が適用されるシステム構成例と第
１の特性境界識別方法を実行するための処理手順を示す
図である。
１の特性境界識別方法を実行するための処理手順を示す
図である。
【図４】 本発明における第２の特性境界識別方法を実
行するための処理手順を示す図である。
行するための処理手順を示す図である。
【図５】 本発明の方法を用いてブレイクポイントを推
定するときに使用したテスト用データの一例を示す図で
ある。
定するときに使用したテスト用データの一例を示す図で
ある。
【図６】 本発明の方法を用いたブレイクポイント推定
処理の結果を示す図である。
処理の結果を示す図である。
１０ 入力装置 ２０ 演算処理装置 ３０ 記録装置 ４０ 出力装置
フロントページの続き (72)発明者 平 和昌 東京都小金井市貫井北町４丁目２番１号 郵政省通信総合研究所内 (56)参考文献 電子情報通信学会技術研究報告ＶＯ Ｌ．93 ＮＯ．130 1993 ｐ51−58 中島崇文、守山栄松「市街地構造を考慮 した１．５ＧＨｚ帯伝搬損の推定に関す る研究」 Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ Ｐｕｂｌｉｃ ａｔｉｏｎ Ｎｏ．370“８ｔｈ ｉｎ ｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｃｏｎｆｅｒ ｅｎｃｅ ａｎｔｅｎｎａｓ ａｎｄ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ”1993 ｐ138 −141 Ａ．Ｍ．Ｄ．Ｔｕｒｋｍａｎｉ ＆ Ａ．Ｆ．ｄｅ Ｔｏｌｅｄｏ“Ｃ ｈａｒａｃｔｅｒｒｉｓａｔｉｏｎ ｏ ｆ Ｒａｄｉｏ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉ ｏｎｓ Ｉｎｔｏ ａｎｄ Ｗｉｔｈｉ ｎ Ｂｕｉｌｄｉｎｇｓ" 1990 ＩＥＥＥ ＧＬＯＢＥＣＯＭ ＶＯＬ．２ ｐ1007−1012 Ｍ．Ｒ．Ｈ ｅａｔｈ“ＰＲＯＰＡＡＴＩＯＮ ＭＥ ＡＳＵＲＥＭＥＮＴＳ ＡＴ １．76 ＧＨＺ ＦＯＲ ＤＩＧＩＴＡＬ ＥＵ ＲＯＰＥＡＮ ＣＯＲＤＬＥＳＳ ＴＥ ＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ" (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06F 17/10 G01R 29/08 G06F 19/00 100 H04B 17/00 ＥＰＡＴ（ＱＵＥＳＴＥＬ) ＩＮＳＰＥＣ（ＤＩＡＬＯＧ) ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ) ＷＰＩ（ＤＩＡＬＯＧ)
Claims (3)
- 【請求項１】 送信局の設置位置から受信局を移動させ
ながら測定して得られた電界強度データに基づいて伝搬
特性の変化する境界を推定する電波伝搬損失特性推定方
法であって、 （ａ）伝搬特性の変化する境界を仮定するステップ、 （ｂ）前記ステップ（ａ）において仮定された境界によ
り分割される各領域に属する前記電界強度データに対し
て回帰分析を施して減衰定数に対応する適切な回帰線を
決定し、そのときの誤差を求めるステップ、 （ｃ）前記ステップ（ｂ）において求めた各領域毎の誤
差について重み付け平均を計算し、その境界に対する評
価値とするステップ、 （ｄ）調査範囲内において新たな値を前記伝搬特性の変
化する境界と仮定し、前記ステップ（ｂ）〜（ｃ）を順
次繰り返すステップ、および、 （ｅ）前記ステップ（ｃ）において算出した評価値が最
小となる境界を正しい伝搬特性の変化する境界であると
識別するステップを含むことを特徴とする電波伝搬損失
特性推定方法。 - 【請求項２】 前記ステップ（ｂ）における回帰分析処
理において、隣接した領域の回帰線を、前記仮定した境
界において交点を生じる回帰式により近似することを特
徴とする前記請求項１記載の電波伝搬損失特性推定方
法。 - 【請求項３】 前記ステップ（ｃ）において、前記デー
タのばらつきが大きく回帰線からの外れが大きい領域で
は、その領域の前記誤差に対する重みを小さくして、前
記評価値を算出することを特徴とする前記請求項１記載
の電波伝搬損失特性推定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24541696A JP3155954B2 (ja) | 1996-08-29 | 1996-08-29 | 電波伝搬損失特性推定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24541696A JP3155954B2 (ja) | 1996-08-29 | 1996-08-29 | 電波伝搬損失特性推定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1075218A JPH1075218A (ja) | 1998-03-17 |
| JP3155954B2 true JP3155954B2 (ja) | 2001-04-16 |
Family
ID=17133337
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24541696A Expired - Lifetime JP3155954B2 (ja) | 1996-08-29 | 1996-08-29 | 電波伝搬損失特性推定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3155954B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2555708A (en) * | 2016-09-14 | 2018-05-09 | Sir Jacob Behrens & Sons Ltd | Improvements in and relating to curtains |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5026296B2 (ja) * | 2008-02-01 | 2012-09-12 | 株式会社Ｑｕｉｃｋ | 信用評価処理システム、信用評価処理方法及び信用評価処理プログラム |
| JP6233023B2 (ja) * | 2014-01-06 | 2017-11-22 | 富士通株式会社 | 音響処理装置、音響処理方法および音響処理プログラム |
| JP6582976B2 (ja) * | 2015-12-28 | 2019-10-02 | 富士通株式会社 | 推定装置、推定方法、および推定プログラム |
| JP7056497B2 (ja) * | 2018-10-03 | 2022-04-19 | トヨタ自動車株式会社 | 重回帰分析装置及び重回帰分析方法 |
-
1996
- 1996-08-29 JP JP24541696A patent/JP3155954B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| １９９０ ＩＥＥＥ ＧＬＯＢＥＣＯＭ ＶＯＬ．２ ｐ１００７−１０１２ Ｍ．Ｒ．Ｈｅａｔｈ"ＰＲＯＰＡＡＴＩＯＮ ＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴＳ ＡＴ １．７６ ＧＨＺ ＦＯＲ ＤＩＧＩＴＡＬ ＥＵＲＯＰＥＡＮ ＣＯＲＤＬＥＳＳ ＴＥＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ" |
| Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ Ｎｏ．３７０"８ｔｈ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ａｎｔｅｎｎａｓ ａｎｄ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ"１９９３ ｐ１３８−１４１ Ａ．Ｍ．Ｄ．Ｔｕｒｋｍａｎｉ ＆ Ａ．Ｆ．ｄｅ Ｔｏｌｅｄｏ"Ｃｈａｒａｃｔｅｒｒｉｓａｔｉｏｎ ｏｆ Ｒａｄｉｏ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓ Ｉｎｔｏ ａｎｄ Ｗｉｔｈｉｎ Ｂｕｉｌｄｉｎｇｓ" |
| 電子情報通信学会技術研究報告ＶＯＬ．９３ ＮＯ．１３０ １９９３ ｐ５１−５８ 中島崇文、守山栄松「市街地構造を考慮した１．５ＧＨｚ帯伝搬損の推定に関する研究」 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2555708A (en) * | 2016-09-14 | 2018-05-09 | Sir Jacob Behrens & Sons Ltd | Improvements in and relating to curtains |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH1075218A (ja) | 1998-03-17 |
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