The accurate prediction of User Equipment (UE) paths in wireless networks is crucial for improving handover mechanisms and optimizing network performance, particularly in the context of Beyond 5G and 6G networks. This paper presents a comprehensive evaluation of unidirectional and bidirectional recurrent neural network (RNN) architectures for UE path prediction. The study employs a sequence-to-sequence model designed to forecast user paths in a wireless network environment, comparing the performance of unidirectional and bidirectional RNNs. Through extensive experimentation, the paper highlights the strengths and weaknesses of each RNN architecture in terms of prediction accuracy and computational efficiency. These insights contribute to the development of more effective predictive path-based mobility management strategies, capable of addressing the challenges posed by ultra-dense cell deployments and complex network dynamics.
The demand for multimedia service using Ka-band satellite communication are growing rapi이y. So, in this paper, we have analyzed rain attenuation with typical model, and proposed prediction model of rain attenuation in high frequency(over 20[GHz]). Path loss model by rain attenuation is based upon rain rate of representative region(6 cities). Proposed prediction model of rain attenuation and parameter of satellite link can be available for the Ka-band satellite communication.
본 논문은 MLP 모델과 전파 특성 파라미터를 이용하여 실내환경에서 무선근거리통신망에 대한 전파 경로 손실 예측 알고리듬을 제안하였다. 100mW의 송신출력과 2.4GHz의 주파수를 갖는 무선근거리통신망에 대한 실내 경로손실을 예측하고 측정된 값과 비교하였다. 비교된 측정값과 예측값 사이의 차이는 다양한 경로손실 요인들에 대한 정확한 분석을 통하여 감소시킬 수 있다. 제안된 전파 경로 손실 예측 모델을 이용하여 특정 실내환경에서의 AP 위치를 선정함으로써 최적 셀 설계를 수행하였다.
무선 애드-혹(Ad-hoc) 네트워크는 고정된 기지국이 존재하지 않고 우선 노드들만으후 구성된다. 우선 애드-혹 네트워크 내에서는 노드 자체의 에너지 제약과 잦은 이동으로 인해 네트워크 단절이 빈번하게 발생하게 된다. 그러므로 노드의 이동성에 따른 토폴로지 변경에 유연하게 반응하면서 전송 경로의 신뢰성을 향상시키는 기법이 반드시 요구된다. 본 논문에서는 AOMDV 라우팅 프로토콜을 이용하여 경로 탐색 시에 응답하는 노드의 이동성을 고려하여 경로를 선택하는 기법을 제안한다. 제안한 기법을 적용함으로써 전송 경로의 신뢰성을 향상시켜 경로가 단절되어 재탐색하는 횟수를 줄일 수 있다.
A SBR/Image ray-tracing technique using triangular ray tubes to predict the effects of walls. rooms. floors, and staircase is considered. Suggested technique is very efficient to estimate the path loss in three-dimensional buildings including the staircase. The model to predict the path loss through walls and floors in a multifloored building is presented. Measurements are made for three corridors having the staircase at 850 MHz, Measured data shows a close agreement with a simulated data.
In this paper, we deal with performance evaluation of visual path following using 2D and 3D information. Visual path follow first teaches driving path by selecting milestone images then follows the same route by comparing the milestone image and current image. We follow the visual path following algorithm of [8] and [10]. In [8], a robot navigated with 2D image information only. But in [10], local 3D geometries are reconstructed between the milestone images in order to achieve fast feature prediction which allows the recovery from tracking failures. Experimental results including diverse indoor cases show performance of each algorithm.
본 논문에서는 Delay Tolerant Network(DTN)에서 Markov chain으로 노드의 속성 정보를 분석하여 노드의 이동경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서의 예측기반 라우팅 기법은 노드가 미리 정해진 스케줄에 따라 이동하게 된다. 이러한 네트워크에서는 스케줄을 예측할 수 없는 환경에서 노드의 신뢰성이 낮아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 노드의 속성 정보를 Markov chain을 적용하고 일정 구간에서 시간에 따른 노드의 이동 경로를 예측하는 CMCP(Context-awareness Markov-Chain Prediction)알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속력과 방향성을 근사한 후 Markov chain을 이용하여 제한된 주기와 버퍼의 범위에서 확률전이 매트릭스를 생성하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 메시지 전송 지연 시간이 감소하고 전송률이 증가함 보여주고 있다.
본 논문에서는 Delay Tolerant Networks(DTNs)에서 노드의 속성 정보를 Markov Chain으로 분석하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서 예측기반 라우팅 기법은 노드가 미리 정해진 스케줄에 따라 이동하거나 노드 간 접촉정보와 같은 추가 정보가 필요하다. 이러한 네트워크에서는 추가적인 정보가 없는 경우 노드의 신뢰성이 낮아진다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 노드의 속성 정보 중 노드의 속도와 방향성을 상태로 맵핑한 후, Markov chain을 이용하여 확률전이 매트릭스를 생성하여 노드의 이동 경로를 예측하는 알고리즘이다. 주어진 모의실험 환경에서 노드의 이동 경로 예측을 통해 중계 노드를 선정하여 라우팅 함으로써 메시지 전송률이 증가하고 전송 지연 시간이 감소함을 보여주고 있다.
Fatigue life prediction under multi-axial variable load were performed for Aluminium 7075-T651 alloy using SAE Notched specimen & Torque tube shaft component specimen. When variable multiaxial load is applied to material, maximum damaged plane(critical plane) change. To clarify the situation, experiment is performed on two different changing load path. For multiaxial fatigue life prediction, miner rule is expanded to critical plane theory. Shear based parameter and Elliptical parameter give better correlation. This suggests that miner rule can be applicable on multi-axial variable load.
In this research, we propose a path-planning algorithm for an autonomous mobile robot using geographical information, under the condition that the robot moves in unknown environment. All image inputted by camera at every sampling time are analyzed and geographical elements are recognized, and the geographical information is embedded in environmental map. The geographical information was transformed into 1-dimensional evaluation value that expressed the difficulty of movement for the robot. The robot goes toward the goal searching for path that minimizes the evaluation value at every sampling time. Then, the path is updated by integrating the exploited information and the prediction on unexploited environment. We used a sensor fusion method for improving the mobile robot dead reckoning accuracy. The experiment results that confirm the effectiveness of the proposed algorithm on the robot's reaching the goal successfully using geographical information are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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