KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.1
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pp.343-364
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2021
In the 5G era, the communication networks tend to be ultra-densified, which will improve the accuracy of indoor positioning and further improve the quality of positioning service. In this study, we propose an indoor three-dimensional (3D) dynamic reconstruction fingerprint matching algorithm (DSR-FP) in a 5G ultra-dense network. The first step of the algorithm is to construct a local fingerprint matrix having low-rank characteristics using partial fingerprint data, and then reconstruct the local matrix as a complete fingerprint library using the FPCA reconstruction algorithm. In the second step of the algorithm, a dynamic base station matching strategy is used to screen out the best quality service base stations and multiple sub-optimal service base stations. Then, the fingerprints of the other base station numbers are eliminated from the fingerprint database to simplify the fingerprint database. Finally, the 3D estimated coordinates of the point to be located are obtained through the K-nearest neighbor matching algorithm. The analysis of the simulation results demonstrates that the average relative error between the reconstructed fingerprint database by the DSR-FP algorithm and the original fingerprint database is 1.21%, indicating that the accuracy of the reconstruction fingerprint database is high, and the influence of the location error can be ignored. The positioning error of the DSR-FP algorithm is less than 0.31 m. Furthermore, at the same signal-to-noise ratio, the positioning error of the DSR-FP algorithm is lesser than that of the traditional fingerprint matching algorithm, while its positioning accuracy is higher.
Kim, Yeong-Woo;Kim, Sung-Min;Shin, Jin;Yi, Soo-Yeong
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.11
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pp.1168-1172
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2011
Beam projector is popularly used for presentation. In order to pay attention to local area of the beam projector display, a laser pointer is used together with a pointing device(Mouse). Simple wireless presenter has limited functions of a pointing device such as "go to next slide" or "back to previous slide" in a specific application(Microsoft PowerPoint) through wireless channel; thus, there is inconvenience to do other tasks e.g., program execution, maximize/minimize window etc. provided by clicking mouse buttons. The main objective of this paper is to implement a multi-functional laser-pointer mouse that has the same functions of a computer mouse. In order to get position of laser spot in the projector display, an image processing to extract the laser spot in the camera image is required. In addition, we propose a transformation of the spot position into computer display coordinates to execute mouse functions on computer display.
Non-destruction examinations are required in medical sciences and various engineering now. We wish to emulate the examinations in very simplified experiments. It is an educational program. We show a neural network analysis to predict the locations of a sound-source or a body irradiated by sound-waves in audio-region. The sound is an interest flux, and it enables to clear local-structures in a non-transparent space. However, the sound-propagation equations are not solved easily, therefore, we consider to adopt multi-layer neural-networks instead of the direct solutions. We used detected intensities and coordinates for input data and teaching data. A neural network learned them. The neural-network analysis decomposed the distance of 50cm. The resolution is rather rough; however, it is caused by the limitation of our equipments. Since there is no problem in the neural network processing, if we could revise experiments, then, progress of the resolution would be got. Thus, the proposed method functioned as an educational and simplified non-destruction examination.
Saitov, Dilshat;Choi, Jeong Won;Park, Ju Hyun;Lee, Suk Gyu
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.3
no.2
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pp.102-108
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2008
This paper describes a mapping and localization based on wave algorithm[11] and Kalman filter for effective SLAM. Each robot in a multi robot system has its own task such as building a map for its local position. By combining their data into a shared map, the robot scans actively seek to verify their relative locations. For simultaneous localization the algorithm which is well known as Kalman Filter (KF) is used. For modelling the robot position we wish to know three parameters (x, y coordinates and its orientation) which can be combined into a vector called a state variable vector. The Kalman Filter is a smart way to integrate measurement data into an estimate by recognizing that measurements are noisy and that sometimes they should ignored or have only a small effect on the state estimate. In addition to an estimate of the state variable vector, the algorithm provides an estimate of the state variable vector uncertainty i.e. how confident the estimate is, given the value for the amount of error in it.
This paper addresses a method of enabling objects in an image to have apparent 3D motion. Many researchers have solved this issue by reconstructing 3D model from several images using image-based modeling techniques, or building a cube-modeled scene from camera calibration using vanishing points. This paper, however, presents the possibility of image-based motion without exact 3D information of scene geometry and camera calibration. The proposed system considers the image plane as a projective plane with respect to a view point and models a 2D frame of a projected 3D object using only lines and points. And a modeled frame refers to its vanishing points as local coordinates when it is transformed.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.15
no.2
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pp.478-487
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1991
In this study, dynamic stability of discontinuous free Timoshenko beam, barring a concentrated mass, under constant follower force is considered. Governing differential equations are derived based on the extended Hamilton's principle and finite element method is applied for numerical analysis. Conclusions of the study are as follows : (1) Without force direction control, (i) the critical follower force at instability is increased with concentrated mass regardless of discontinuity. (ii) the minimum critical follower force is located in the vicinity of discontinuity position .xi.$_{d}$=0.75. (iii) at mass location .mu. .leq.0.5 the force at instability is decreased as magnitude of concentrated mass is increased but, at .mu. .geq. 0.5 the force is increased as the mass is increased. (2) With force direction control, (i) shear deformation parameter S contributes insignificantly to the force at instability when S>10$^{[-993]}$ (ii) maximum critical follower force can be obtained for the discontinuity location .xi.$_{d}$=0.25. (iii) the critical follower force is increased as magnitude of concentrated mass .alpha. is increased at mass location .mu. .geq.0.4, but is increased, .mu ..leq.0.4.4.
Lee Sang-Gil;Kwon Jay-Hyoun;Yang Hyo-Jin;Jeon Jae-Han
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2006.04a
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pp.393-398
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2006
Currently, 54 kinds of digital maps are provided by National Geographic Information Clearinghouse and the majority of those maps are based on aerial photographs or satellite image. The digital maps which symbolize and simplifies the topography and objects from ortho-photos does not reflect the objects 'shapes and facilities' changes. Especially, underground structures and complex building shapes are not correctly identifies by ortho-photos. Furthermore, the 1/1,000 and 1/500-1/2,500 maps for urban area produced by some local government or public organizations have detailed information with high precision, it is not easy to update the information due to the frequent changes of structures in the city. Although some efforts to solve this problem such as conducting field survey and shorten the survey period were tried, it is not the fundamental solution due to the high cost. Therefore, in this study, a realtime renewal and update of digital map using general survey are suggested. By assigning absolute coordinates to the general survey products and matching with digital maps, it is possible to update the digital map economically and rapidly. In addition, it is suggested that the construction of DB for general survey and sharing among survey companies to solve the duplicated survey.
For any pattern matching based algorithm in WLAN environment, the characteristics of signal to noise ratio(SNR) to multiple access points(APs) are utilized to establish database in the training phase, and in the estimation phase, the actual two dimensional coordinates of mobile unit(MU) are estimated based on the comparison between the new recorded SNR and fingerprints stored in database. The system that uses the artificial neural network(ANN) falls in a local minima when it learns many nonlinear data, and its classification accuracy ratio becomes low. To make up for this risk, the SVM/ANN hybrid algorithm is proposed in this paper. The proposed algorithm is the method that ANN learns selectively after clustering the SNR data by SVM, then more improved performance estimation can be obtained than using ANN only and The proposed algorithm can make the higher classification accuracy by decreasing the nonlinearity of the massive data during the training procedure. Experimental results indicate that the proposed SVM/ANN hybrid algorithm generally outperforms ANN algorithm.
The goal of this paper is to develop a self localization of mobile robot using UHF RFID landmark. We present landmark, a location sensing archetype system that uses UHF Radio Frequency Identification (UHF RFID) technology for locating objects inside buildings. The major advantage of landmark is that it improves the overall accuracy of locating objects by utilizing the concept of reference tags. Based on experimental analysis, we demonstrate that passive UHF RFID is a viable and cost-effective candidate for indoor location sensing. We conduct a series of experiments to evaluate performance of the positioning of the landmark System. In the standard setup, we place RF Reader which has two antennas and 25 tags in our lab. This research uses the assumption-based coordinates (ABC) algorithm[3] for determining the localization of robot. Also, we show how Radio Frequency Identification (UHF RFID) can be used in robot-assisted indoor navigation for the visually impaired. The experiments illustrate that passive UHF RFID tags can act as reliable landmark that trigger local navigation behaviors to achieve global navigation objectives.
Tabrizi, Haleh;Farhadi, Golnaz;Cioffi, John Matthew;Aldabbagh, Ghadah
ETRI Journal
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v.38
no.2
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pp.314-325
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2016
This paper examines the resource gain that can be obtained from the creation of clusters of nodes in densely populated areas. A single node within each such cluster is designated as a "hotspot"; all other nodes then communicate with a destination node, such as a base station, through such hotspots. We propose a semi-distributed algorithm, referred to as coordinated cognitive tethering (CCT), which clusters all nodes and coordinates hotspots to tether over locally available white spaces. CCT performs the following these steps: (a) groups nodes based on a modified k-means clustering algorithm; (b) assigns white-space spectrum to each cluster based on a distributed graph-coloring approach to maximize spectrum reuse, and (c) allocates physical-layer resources to individual users based on local channel information. Unlike small cells (for example, femtocells and WiFi), this approach does not require any additions to existing infrastructure. In addition to providing parallel service to more users than conventional direct communication in cellular networks, simulation results show that CCT can increase the average battery life of devices by 30%, on average.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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