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대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
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664 - 668 (5page)

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초록· 키워드

We propose an enhanced pedestrian localization based on a deep neural network. The input of DNN comprises estimated positioning parameters from built in sensors of mobile devices and radio frequency signal, such as step information, heading, and distances between device and access points (APs). By adopting DNN, the limitations of existing probability-based method, computation complexity and noise variance knowledge requirement, can be releaved. Moreover, simulation results show that the proposed localization method is more precise than the comparative method.
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목차

  1. Abstract
  2. I. 서론
  3. II. 기존의 단일 측위 기법
  4. III. 심층 신경망 기반 융합 측위 기법
  5. IV. 시뮬레이션 결과
  6. V. 결론
  7. 참고문헌

참고문헌

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