Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.59-61
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2022
Among indoor positioning system techniques using wireless APs, fingerprint techniques collect Mac information and reception strength of APs before performing positioning, build a radio map, and compare it with AP information collected during positioning. However, the existing Radio Map construction method has a problem in that signal interference occurs due to collisions of numerous APs depending on the indoor environment, and the signal strength search result is not always constant. Therefore, this paper compares the existing fixed radio map construction method and the variable radio map construction technique that actively analyzes and constructs the measurement area itself according to signal strength.
Taewoong Hwang;Mario R. Camana Acosta;Carla E. Garcia Moreta;Insoo Koo
International journal of advanced smart convergence
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v.12
no.1
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pp.92-100
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2023
Wireless communication technology is becoming increasingly prevalent in smart factories, but the rise in the number of wireless devices can lead to interference in the ISM band and obstacles like metal blocks within the factory can weaken communication signals, creating radio shadow areas that impede information exchange. Consequently, accurately determining the radio communication coverage range is crucial. To address this issue, a Radio Environment Map (REM) can be used to provide information about the radio environment in a specific area. In this paper, a technique for estimating an indoor REM usinga mobile robot and machine learning methods is introduced. The mobile robot first collects and processes data, including the Received Signal Strength Indicator (RSSI) and location estimation. This data is then used to implement the REM through machine learning regression algorithms such as Extra Tree Regressor, Random Forest Regressor, and Decision Tree Regressor. Furthermore, the numerical and visual performance of REM for each model can be assessed in terms of R2 and Root Mean Square Error (RMSE).
Cognitive radio (CR) is considered an attractive technology to deal with the spectrum scarcity problem. Multi-radio access technology (multi-RAT) can improve network capacity because data are transmitted by multiple RANs (radio access networks) concurrently. Thus, multi-RAT embedded in a cognitive radio network (CRN) is a promising paradigm for developing spectrum efficiency and network capacity in future wireless networks. In this study, we consider a new CRN model in which the primary user networks consist of heterogeneous primary users (PUs). Specifically, we focus on the energy-efficient resource allocation (EERA) problem for CR users with a special location coverage overlapping region in which heterogeneous PUs operate simultaneously via multi-RAT. We propose a two-tier crossover genetic algorithm-based search scheme to obtain an optimal solution in terms of the power and bandwidth. In addition, we introduce a radio environment map to manage the resource allocation and network synchronization. The simulation results show the proposed algorithm is stable and has faster convergence. Our proposal can significantly increase the energy efficiency.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.11
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pp.3789-3809
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2014
Radio environment maps (REMs) and geolocation database represent an important source of information for the operation of cognitive radio networks, replacing or complementing spectrum sensing information. This paper provides a survey of methods for constructing the radio frequency layer of radio environment map (RF-REM) using distributed measurements of the signal levels at a given frequency in space and time. The signal level measurements can be obtained from fixed or mobile devices capable of sensing radio environment and sending this information to the REM. The signal measurements are complemented with information already stored in different REM content layers. The combined information is applied for estimation of the RF-REM layer. The RF-REM construction methods are compared, and their advantages and disadvantages with respect to the spatial distribution of signal measurements and computational complexity is given. This survey also indicates possible directions of further research in indirect RF-REM construction methods. It emphasizes that accurate RF-REM construction methods should in the best case support operation with random and clustered signal measurements, their operation should not be affected by measurements outliers, and it must estimate signal levels comparably on all RF-REM locations with moderate computational effort.
Focusing on the rapid market penetration of smart phones, the importance of LBS (Location Based Service) is drastically increased. However, traditional GPS method has critical weakness caused by limited availability, such as indoor environment. WPS is newly attractive method as a widely applicable positioning method. In WPS, RSSI (Received Signal Strength Indication) data of all Wi-Fi APs (Access Point) are measured and stored into a huge database. The stored RSSI data in database make single radio fingerprint map. By the radio fingerprint map, we can estimate the actual position of target point. The essential factor of radio fingerprint database is data integrity of RSSI. Because of millions of APs in urban area, RSSI measurement data are seriously contaminated. Therefore, we present the unified filtering method for RSSI measurement data. As the results of filtering, we can show the effectiveness of suggested method in practical positioning system of mobile operator.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.75-76
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2022
WPS is a system that finds the location of a current moving object through information of a wireless AP. The current location is determined by utilizing the outdoor and indoor AP signal strength characteristics. Even if the map is configured for the first service, the map information of the DB built by the variability of the AP signal cannot be 100% reliable in the case of outdoor. Therefore, various algorithms are needed to increase the accuracy of WPS. This paper proposes a system to increase positioning accuracy by applying various methods to determine the current position of a moving object.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.2
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pp.536-544
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2017
Wireless RSSI (Received Signal Strength Indication) fingerprinting is one of the most popular methods for indoor positioning as it provides reasonable accuracy while being able to exploit existing wireless infrastructure. However, the process of radio map construction (aka fingerprint calibration) is laborious and time consuming as precise physical coordinates and wireless signals have to be measured at multiple locations of target environment. This paper proposes a method to build the map from a combination of RSSIs without location information collected in a crowdsourcing fashion, and a handful of labeled RSSIs using a semi-supervised self organizing map learning algorithm. Experiment on simulated data shows promising results as the method is able to recover the full map effectively with only 1% RSSI samples from the fingerprint database.
This paper implements a channel model for mmWave bands using an NS-3-based 5G system-level simulator and analyzes the reliability and validity of the implemented model through RF performance verification. The channel model for RF performance verification in the mmWave bands consider parameters such as characteristics defined in 3GPP TR 38.901, beam-forming, antenna configuration, scenarios, among others. Furthermore, the simulation results verify compliance within the ranges permitted by the 3GPP standards and verify reliability in indoor environmental scenarios by exploiting the Radio Environment Map (REM). Therefore, the channel model implemented in this study is applicable to the actual design and establishment of 5G networks, presenting a method to evaluate and validate RF performance by adjusting various parameters.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.9
no.3
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pp.70-73
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2014
In this paper, we measure and analyze strength of Beacon signal in Picocell environment by using the frequency of WiFi of ISM band. It is displaying the value what measured by using a beacon signal measurement smartphone app in using AP area, on Google maps using the PC application. the data measured by using mapped GPS signal and RSSI of beacon signal, and convert this data to Position coordinates for Google map in PC. when use this system, we can understand and analyze changes of radio signal through location where installed AP.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.5
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pp.425-431
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2020
Recent advancements in industries and technologies have resulted in an increase in the volume of transportation, management, and distribution of logistics. Radio-frequency identification (RFID) technologies have been developed to efficiently manage such a large amount of logistics information. The use of RFID for management is being applied not only to the logistics industry, but also to the power transmission and energy management field. However, due to the limitation of program development capacity, the RFID device is limited in development, and this limitation is vulnerable to security because the existing strong encryption method cannot be used. For this reason, we designed a chaotic system for security with simple operations that are easy to apply to such a restricted environment of RFID. The designed system is a two-dimensional tent map chaotic system. In order to solve the problem of a biased distribution of signals according to the parameters of the chaotic dynamical system, the system has a cryptographic parameter(𝜇1), a distribution parameter(𝜇2), and a parameter(𝜃), which is the constant point, ID value, that can be used as a key value. The designed RFID authentication system is similar to random numbers, and it has the characteristics of chaotic signals that can be reproduced with initial values. It can also solve the problem of a biased distribution of parameters, so it is deemed to be more effective than the existing encryption method using the chaotic system.
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