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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 590 - 600 (11page)
- DOI
- 10.7840/kics.2024.49.4.590
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실내 무선 네트워크에서의 위치인식 문제는 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 핑거프린팅 기법을 활용한 연구가 활발하게 이루어져 왔다. 본 논문에서는 RSSI 핑거프린팅에 기반한 두 가지 위치인식 알고리즘으로 최대우도(ML, Maximum Likelihood) 알고리즘, 유효영역 최대우도(VAML, Valid Area Maximum Likelihood) 알고리즘을 제시하고 핵심 파라미터를 제시한다. VAML 알고리즘의 주요 파라미터들이 추정위치의 정확도에 미치는 영향을 확인하기 위해, 센서노드가 RSSI를 측정하는 횟수, 참조노드의 수, RSSI 값으로 계산한 추정거리의 범위 등 주요 파라미터의 값에 차이를 주고 시뮬레이션을 수행하여 성능을 비교하였다. 마지막으로, 제시한 두 알고리즘과 wKNN(weighted KNN) 알고리즘의 추정위치 정확도와 시간 복잡도를 비교하여 VAML 알고리즘이 wKNN 알고리즘과 ML 알고리즘에 비해 좋은 성능을 보임을 검증하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제시하는 위치인식 알고리즘
Ⅲ. 시뮬레이션 환경 및 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
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