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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 3 - 9 (7page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2023.60.10.3
이용수
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본 논문은 신경망을 이용한 향상된 무선 신호 핑거프린트 맵 초고해상도 변환 기법을 제안한다. 제안기법은 실내 무선 신호환경과 핑거프린트 맵의 특성을 신경망이 학습하여 저해상도의 핑거프린트 맵을 정밀한 위치추정이 가능한 고해상도 맵으로 변환한다. 실험 결과를 통해 제안기법이 기존 연구와 비교해 고해상도 핑거프린트 맵을 효과적으로 변환하여 측위 성능이 향상 되었음을 확인하였다. 이러한 제안기법은 핑거프린트 맵 데이터 수집의 노력을 줄이면서도 고도의 위치추정 성능 요구 사항을 충족하는 데 활용될 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 핑거프린트 맵 기반 측위시스템
Ⅲ. 고해상도 핑거프린트 맵 구성
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
X. Lin et al., “Positioning for the internet of things: A 3GPP perspective,” IEEE Commun. Mag., Vol. 55, no. 12, pp. 179–185, Dec. 2017.
H. Liu et al., “Survey of wireless indoor positioning techniques and systems,” IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. C, Appl. Rev., Vol. 37, no. 6, pp. 1067–1080, Nov. 2007.
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S. He and S.-H. G. Chan, “Wi-Fi fingerprint based indoor positioning: Recent advances and comparisons,” IEEE Commun. Surveys Tuts., Vol. 18, no. 1, pp. 466–490, Firstquarter 2016.
R. Santos et al., “Crowdsourcing-based fingerprinting for indoor location in multi-story buildings," IEEE Access, vol. 9, pp. 31143-31160, Feb. 2021.
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