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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.3
- 수록면
- 361 - 364 (4page)
- DOI
- 10.7840/kics.2024.49.3.361
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본 논문에서는 multi-head attention을 적용하여 UWB CIR 데이터를 LOS 환경과 NLOS 환경으로 분류하는 방법을 소개한다. 100ms 간격으로 샘플링된 1016개의 UWB CIR값을 100개의 간격으로 나누어 LSTM-CNN 알고리즘과 multi-head attention 알고리즘의 분류 시간 및 정확도 등 성능을 비교한 결과 multi-head attention 알고리즘을 적용한 모델이 94.41%의 LOS/NLOS 환경 분류 정확도를 보이며, LSTM-CNN 모델보다 더 좋은 성능을 나타냈다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 및 연구 동기
Ⅲ. 제안 기법
Ⅳ. 시나리오 및 실험결과
Ⅴ. 결론 및 향후 계획
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
D. -H. Kim, A. Farhad, and J. -Y. Pyun, “UWB positioning system based on LSTM classification with mitigated NLOS effects,” in IEEE Internet of Things J., 2022. (https://doi.org/10.1109/JIOT.2022.3209735)
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