• Türkçe
    • English
  • English 
    • Türkçe
    • English
  • Login
View Item 
  •   [email protected]
  • Fakülteler
  • Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
  • Electrical and Electronics Engineering
  • Bildiri Koleksiyonu
  • View Item
  •   [email protected]
  • Fakülteler
  • Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi
  • Electrical and Electronics Engineering
  • Bildiri Koleksiyonu
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Analysis of deep learning based path loss prediction from satellite images

Thumbnail

View/Open

Tam Metin / Full Text (4.144Mb)

Access

info:eu-repo/semantics/embargoedAccess

Date

2021

Author

Alam, Muhammad Zeshan
Ateş, Hasan Fehmi
Baykaş, Tunçer
Güntürk, Bahadır Kürşat

Metadata

Show full item record

Citation

Alam, M. Z., Ateş, H. F., Baykaş, T. ve Güntürk, B. K. (2021). Analysis of deep learning based path loss prediction from satellite images. 29th IEEE Conference on Signal Processing and Communications Applications, SIU. Virtual, Istanbul, 9-11 June 2021. https://dx.doi.org/10.1109/SIU53274.2021.9478009

Abstract

Determining the channel model parameters of a wireless communication system, either by measurements or by running electromagnetic propagation simulations, is a time-consuming process. Any rapid deployment of network demands faster determination of at least major channel parameters. In this paper, we investigate the idea of using deep convolutional neural networks and satellite images for channel parameters (i.e., path loss exponent $n$ and shadowing factor sigma) prediction in a cellular network with aerial base stations. Specifically, we investigate the performance dependency of the method on three different factors: height of the transmitter antenna, quantization levels of the channel parameters and architectural design of CNN. The results presented in this paper show a high prediction accuracy of the channel parameters in real-time.
 
Bir kablosuz ileti¸sim sisteminin kanal modeli parametrelerini, ölçümlerle veya elektromanyetik yayılma simülasyonları çalı¸stırarak belirlemek zaman alan bir i¸slemdir. Agın herhangi bir hızlı da ˘ gıtımı, en azından ana ˘ kanal parametrelerinin daha hızlı belirlenmesini gerektirir. Bu yazıda, hava baz istasyonlu bir hücresel agda ˘ kanal parametreleri (yani, yol kaybı üssü n ve gölgeleme faktörü sigma) tahmini için derin evri¸simli sinir agları ve ˘ uydu görüntüleri kullanma fikri ara¸stırılmı¸stır. Spesifik olarak, yöntemin performans bagımlılı ˘ gını üç farklı fak- ˘ töre göre incelenmi¸stir: verici anteninin yüksekligi, kanal ˘ parametrelerinin niceleme seviyeleri ve CNN’in mimari tasarımı. Bu yazıda sunulan sonuçlar, gerçek zamanlı olarak kanal parametrelerinin yüksek dogrulukla tahmin ˘ edilebilecegini göstermektedir.
 

Source

29th IEEE Conference on Signal Processing and Communications Applications, SIU

URI

https://dx.doi.org/10.1109/SIU53274.2021.9478009
https://hdl.handle.net/20.500.12511/7809

Collections

  • Bildiri Koleksiyonu [160]
  • Bildiri Koleksiyonu [32]
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [4469]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 




| Guide | Contact |

[email protected]

by OpenAIRE
Advanced Search

sherpa/romeo

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsInstitution AuthorORCIDTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryWoS Q ValuePublisherAccess TypeThis CollectionBy Issue DateAuthorsInstitution AuthorORCIDTitlesSubjectsTypeLanguageDepartmentCategoryWoS Q ValuePublisherAccess Type

My Account

LoginRegister

Statistics

View Google Analytics Statistics

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Instruction || Guide || Library || İstanbul Medipol University || OAI-PMH ||

Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı, İstabul, Turkey
If you find any errors in content, please contact: [email protected]

Creative Commons License
[email protected] by İstanbul Medipol University Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

[email protected]:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.