In recent years, MIMO communication systems such as IMT-Advanced and LTE have been put into practical use. Since MIMO transmission has an advantage in use in the indoor multipath-rich environment, the accurate indoor MIMO channel model is necessary for evaluating the systems. In indoor environment, it is known that the channel state changes dynamically due to the human shadowing effect even if the receiver and the transmitter are fixed. In this paper, we propose the data analysis method of measured data for the indoor channel modeling. In our proposal, the propagation parameters of rays are estimated using SAGE algorithm. Then the rays are clustered using K-Power-Means algorithm. The block-states of clusters are estimated according to the resultant power of clusters. We carried out the 3.35GHz measurements in the indoor environment in the existence of pedestrians and showed the effectiveness of our proposal.%近年，LTEやIMT-Advanced等のMIMO伝送を用いた移動通信システムの実用化が進められている．MIMO伝送では屋内環境等のマルチパスリッチな通信環境において高い通信容量が実現できるため，通信システムの評価のために正確な屋内MIMOチャネルモデルが必要とされている．屋内伝搬環境では，受信機と送信機が固定である場合でも，周囲の人が動き回る事により頻繁に伝搬路が遮蔽されシャドウイングが発生する．本稿では伝搬測定データよりチャネルモデルを構築する際に，クラスタの人体遮蔽によるシャドウイングを合わせて推定する手法を提案する．本提案では，最初にSAGE法とK－Power－Means法を用いて測定データから到来素波を推定し素波をクラスタリングする．次に測定データのクラスタ中心における Beamformer合成電力の分布からクラスタの人体遮蔽によるシャドウイングを推定する．3．35GHz帯屋内伝搬測定を行い，提案手法を用いて各クラスタの人体遮蔽によるシャドウイングの推定を行った．結果，直接波及び1回反射波からなるクラスタのシャドウイングに関しては，クラスタ伝搬透過／遮蔽の2状態モデルが，多重反射波からなるクラスタのシャドウイングに関しては，連続分布関数によるモデル化が有効である事が示す．
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