EME-Net: A U-net-based Indoor EMF Exposure ...
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
EME-Net: A U-net-based Indoor EMF Exposure Map Reconstruction Method
Auteur(s) :
Mallik, Mohammed [Auteur correspondant]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Télécommunication, Interférences et Compatibilité Electromagnétique - IEMN [TELICE - IEMN]
Kharbech, Sofiane [Auteur]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Nord Europe]
Mazloum, Taghrid [Auteur]
Chaire Modélisation, Caractérisation et Maîtrise des expositions aux ondes électromagnétiques [C2M]
Département Communications & Electronique [COMELEC]
Laboratoire Traitement et Communication de l'Information [LTCI]
Wang, Shanshan [Auteur]
Chaire Modélisation, Caractérisation et Maîtrise des expositions aux ondes électromagnétiques [C2M]
Département Communications & Electronique [COMELEC]
Laboratoire Traitement et Communication de l'Information [LTCI]
Wiart, Joe [Auteur]
Chaire Modélisation, Caractérisation et Maîtrise des expositions aux ondes électromagnétiques [C2M]
Institut Polytechnique de Paris [IP Paris]
Département Communications & Electronique [COMELEC]
Radio-Fréquences Microondes et Ondes Millimétriques [RFM2]
Gaillot, Davy [Auteur]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Télécommunication, Interférences et Compatibilité Electromagnétique - IEMN [TELICE - IEMN]
Clavier, Laurent [Auteur]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Nord Europe]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Circuits Systèmes Applications des Micro-ondes - IEMN [CSAM - IEMN ]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Télécommunication, Interférences et Compatibilité Electromagnétique - IEMN [TELICE - IEMN]
Kharbech, Sofiane [Auteur]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Nord Europe]
Mazloum, Taghrid [Auteur]
Chaire Modélisation, Caractérisation et Maîtrise des expositions aux ondes électromagnétiques [C2M]
Département Communications & Electronique [COMELEC]
Laboratoire Traitement et Communication de l'Information [LTCI]
Wang, Shanshan [Auteur]
Chaire Modélisation, Caractérisation et Maîtrise des expositions aux ondes électromagnétiques [C2M]
Département Communications & Electronique [COMELEC]
Laboratoire Traitement et Communication de l'Information [LTCI]
Wiart, Joe [Auteur]
Chaire Modélisation, Caractérisation et Maîtrise des expositions aux ondes électromagnétiques [C2M]
Institut Polytechnique de Paris [IP Paris]
Département Communications & Electronique [COMELEC]
Radio-Fréquences Microondes et Ondes Millimétriques [RFM2]
Gaillot, Davy [Auteur]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Télécommunication, Interférences et Compatibilité Electromagnétique - IEMN [TELICE - IEMN]
Clavier, Laurent [Auteur]
Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Lille Douai [IMT Nord Europe]
Institut d’Électronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie - UMR 8520 [IEMN]
Circuits Systèmes Applications des Micro-ondes - IEMN [CSAM - IEMN ]
Titre de la manifestation scientifique :
2022 16th European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP)
Ville :
Madrid
Pays :
Espagne
Date de début de la manifestation scientifique :
2022-03-27
Titre de l’ouvrage :
2022 16th European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP)
Date de publication :
2022-05-11
Mot(s)-clé(s) en anglais :
EMF exposure
optimization
convolutional neural network
image reconstruction
optimization
convolutional neural network
image reconstruction
Discipline(s) HAL :
Sciences de l'ingénieur [physics]
Résumé en anglais : [en]
In wireless communication systems, in order to respond to the perception of risks related to electromagnetic field exposure and allocate radio resources, the estimation of the received power and exposure map is an essential ...
Lire la suite >In wireless communication systems, in order to respond to the perception of risks related to electromagnetic field exposure and allocate radio resources, the estimation of the received power and exposure map is an essential task and a challenge. This paper proposes an algorithm for estimating electromagnetic field exposure maps using U-net architecture based on convolutional neural networks. The power map estimation is transformed into an image reconstruction task by image color mapping, where every pixel value of the image represents received power intensity. The designed model learns wireless signal propagation characteristics in a realistic indoor environment while considering various positions of the Wi-Fi access points. Results show that indoor propagation phenomena and environment models can be learned from data producing an accurate power map to measure the electromagnetic field.Lire moins >
Lire la suite >In wireless communication systems, in order to respond to the perception of risks related to electromagnetic field exposure and allocate radio resources, the estimation of the received power and exposure map is an essential task and a challenge. This paper proposes an algorithm for estimating electromagnetic field exposure maps using U-net architecture based on convolutional neural networks. The power map estimation is transformed into an image reconstruction task by image color mapping, where every pixel value of the image represents received power intensity. The designed model learns wireless signal propagation characteristics in a realistic indoor environment while considering various positions of the Wi-Fi access points. Results show that indoor propagation phenomena and environment models can be learned from data producing an accurate power map to measure the electromagnetic field.Lire moins >
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Source :
Fichiers
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