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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 184 - 190 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2023.22.0205
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Received Signal Strength Indication (RSSI)-based Fingerprinting scheme for indoor localization can be greatly affected by noise and signal distortion caused by walls, obstacles, and frequency interference in the room. Therefore, in this paper, to improve the performance of fingerprinting-based indoor localization, we propose a localization method employing a deep learning-based denoising algorithm, Denoising Autoencoder (DAE). DAE"s encoder effectively extracts the features of noisy data, and then the fully connected layer classifies the location based on the extracted features. Learning and testing were conducted with the data that we constructed for this study, then we found that the method of denoising through DAE was effective in supplementing performance.
목차
Abstract
I. 서론
II. 연구 배경
III. 학습 데이터 구축
IV. DAE 기반 실내 위치 인식 모델
V. 실험 및 성능 평가
VI. 결론
REFERENCES
참고문헌 (21)
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Y. H. Byeon, M. J. Kang, H. J. Lim, and H. S. Kim, “Development of a three-dimensional indoor position estimation algorithm for a drone using stereo vision and YOLOv3," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 11, pp
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B. D. Zho, S. O. Kwon, and S. E. Cheon, “Indoor positioning system using ultrasonic and RF," The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, vol. 42, no. 2, pp. 413-423, Feb. 2017.
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