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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 3 - 9 (7page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2021.58.8.3
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무선신호 핑거프린트 기반의 위치추정은 높은 위치추정 성능을 보이지만, 무선 환경이 변할 때마다 무선신호 핑거프린트 맵을 새로 측정해야 하는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 신경망을 이용한 핑거프린트 맵 업데이트 기법을 제안한다. 제안기법은 실내구조와 무선 환경과의 관계를 학습하여 실내구조의 변화에 대한 정보만으로 새로운 핑거프린트 맵을 예측한다. 제안기법은 장애물의 위치, 개수, 크기 모양 및 장소에 상관없이 새로운 무선신호 환경에 대한 핑거프린트 맵을 예측할 수 있다. 실측 실험을 통해 무선 환경의 변화 시 제안기법으로 예측한 핑거프린트 맵을 이용하여 위치를 추정할 경우 업데이트하지 않은 맵을 사용했을 때에 비해 위치추정 오차가 약 0.44m의 감소함을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 핑거프린트 기반의 무선 위치추정
Ⅲ. 신경망 기반의 핑거프린트 맵 업데이트
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
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A. Makki, A. Siddig, M. Saad, J. R. Cavallaro, and C. J. Bleakley, “Indoor localization using 802.11 time differences of arrival,” IEEE Trans. Mobile Comput., vol. 65, no. 3, pp. 614–623, Mar. 2016.
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