In this paper, we propose a signal propagation modeling technique for generating a positioning fingerprint DB based on Long Term Evolution (LTE) signals. When a DB is created based on the location-based signal information collected in an urban area, gaps in the DB due to uncollected areas occur. The spatial interpolation method for filling the gaps has limitations. In addition, the existing gap filling technique through signal propagation modeling does not reflect the signal attenuation characteristics according to directions occurring in urban areas by considering only the signal attenuation characteristics according to distance. To solve this problem, this paper proposes a Deep Neural Network (DNN)-based signal propagation functionalization technique that considers distance and direction together. To verify the performance of this technique, an experiment was conducted in Seocho-gu, Seoul. Based on the acquired signals, signal propagation characteristics were modeled for each method, and Root Mean Squared Errors (RMSE) was calculated using the verification data to perform comparative analysis. As a result, it was shown that the proposed technique is improved by about 4.284 dBm compared to the existing signal propagation model. Through this, it can be confirmed that the DNN-based signal propagation model proposed in this paper is excellent in performance, and it is expected that the positioning performance will be improved based on the fingerprint DB generated through it.
Fingerprinting method is useful when estimating the location of a requestor based on LTE signals in an urban area. To do this, it is necessary to acquire location-based signals everywhere in the service area for fingerprint DB generation in advance. However, there may be signal uncollected area within a wide service area, which may cause a problem that the positioning accuracy of the requestor is low. In order to solve this problem, in this paper, signal propagation modeling is performed based on the obtained measurements, and based on this model, the signal information in the non-acquisition region is estimated. To this end, techniques for modeling signal propagation according to a method using measurements are proposed. The performance of the proposed techniques is verified based on the measurements obtained on a test bed selected as Seocho-gu, Seoul. As a result, it can be seen that signal propagation modeling performed based on multidivision segmented measurements has the most performance improvement.
Kim, Hee-Sung;Li, Binghao;Choi, Wan-Sik;Sung, Sang-Kyung;Lee, Hyung-Keun
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제7권5호
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pp.789-796
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2012
Fingerprinting is a widely used positioning technology for received signal strength (RSS) based wireless local area network (WLAN) positioning system. Though spatial RSS variation is the key factor of the positioning technology, temporal RSS variation needs to be considered for more accuracy. To deal with the spatial and temporal RSS characteristics within a unified framework, this paper proposes an extended signal propagation mode (ESPM) and a fingerprint generation method. The proposed spatiotemporal fingerprint generation method consists of two algorithms running in parallel; Kalman filtering at several measurement-sampling locations and Kriging to generate location fingerprints at dense reference locations. The two different algorithms are connected by the extended signal propagation model which describes the spatial and temporal measurement characteristics in one frame. An experiment demonstrates that the proposed method provides an improved positioning accuracy.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제12권1호
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pp.94-100
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2012
Radio interference has been occurring in mobile communication services on the southern seashore in Korea. Monitoring the radio interference signal revealed that the main reason for the radio interference was a radio ducting signal coming from the seaside of Japan. In this paper, we have analyzed the effect of interference on WiMAX service using a 2.5 GHz frequency band between Korea and Japan. We focus on the interference scenario from base station to base station and we use the Minimum Coupling Loss (MCL) method for interference analysis and the Advanced Propagation Model (APM) for calculating the propagation loss in ducts. The propagation model is also compared with experimental measurement data. We confirm that the interfering signal strength depends on the antenna height and this result can be applied to deployment planning for each system with an interference impact acceptable to both parties.
There are the free space model, the direct-path and ground reflected model, Egli model, Okumura-Hata model in the representative propagational models. The measured results at the area of PNG area were used as the experimental data in this paper. The new proposed partial interval analysis method is applied on the measured propagation data in the cellular band. The interval for the analysis is divided from the entire 30 Km distance to 5 Km, and next to 1 Km. The best-fit propagation models are chosen on all partial intervals. The means and standard deviations are calculated for the differences between the measured data and all partial interval models. By using the 5 Km- or 1 Km- partial interval analysis, the standard deviation between the measured data and the partial propagation models was improved more than 1.7 dB.
In fingerprint-based wireless positioning, it is necessary to establish a DB of the unmeasured area. To this end, a method of estimating the position of a base station based on a signal propagation model, and a method of estimating the information of the received signal in the unmeasured area based on the estimated position of the base station have been investigating. The purpose of this paper is to estimate the position of the base station using the measured information and to analyze the performance of the positioning. Vehicles equipped with a GPS receiver and signal measuring equipment travel the service area and acquire location-based Reference Signal Received Power (RSRP) measurements. We propose a method of estimating the position of the base station using the measured information. And the performance of the proposed method is analyzed on a simulation basis. The simulation results confirm that the accuracy of the positioning is affected by the measured area and the Dilution of Precision (DOP), the accuracy of the position information obtained by the GPS receiver, and the errors of the signal included in the RSRP. Based on the results of this paper, we can expect that the position of the base station can be estimated and the DB of the unmeasured area can be constructed based on the estimated position of the base stations and the signal propagation model.
본 논문에서는 전송선의 정확한 고주파 특성화를 위해 실험적 접근을 기반으로 한 회로모델을 제안한다. 측정 시 불가피하게 발생하는 공진현상으로 인하여 배선의 길이에 상응하는 공진주파수에서 특성 임피던스 및 전파상수를 정확히 결정하기 어렵다. 따라서 물리적 통찰 및 이론을 바탕으로 이러한 공진효과가 배제된 전송선 파라미터 결정 방법이 제시되었다. 또한 고속신호의 전파 특성화를 위해 실험적으로 결정된 파라미터를 사용한 고주파 회로모델이 제안되었다. 본 논문에서 제안한 주파수 종속 전송선 파라미터 모델은 측정을 통해 검증되었으며, 고속 신호의 전파 특성화에 유용하게 적용될 수 있다.
Outdoors we can easily acquire our accurate location by GPS. However, the GPS signal can't be acquired indoors because of its weak signal power level. Adequate positioning method is demanded for many indoor positioning applications. At present, wireless local area network (WLAN) is widely installed in various areas such as airport, campus, and park. This paper proposes a positioning algorithm using WLAN signal strength to provide the position of the WLAN user indoors. There are two methods for WLAN based positioning, the signal propagation method uses signal strength model over space and the empirical method uses RF power propagation database. The proposed method uses the probability distribution of the power propagation and the maximum likelihood estimation (MLE) algorithm based on power strength DB. Test results show that the proposed method can provide reasonably accurate position information.
전력 평가를 위한 전이 밀도 전파에 대한 개선된 방법을 제안한다. 제로 지연 모델을 위한 전력 평가는 전력 소모의 하한 경계 값에 대한 적절한 기준이다. 전력 예측을 위한 하한 값으로 제로 지연 모델을 사용한 전이 전파 방법에 대한 연구가 있지만 전이 밀도 전파 과정 중 잉여 요소들을 제거하지 못하였다. 본 연구에서는 전이 전파 밀도 동작을 분석함에 의하여 잉여 요소들을 제거할 수 있는 향상된 신호 전이 밀도 예측 기법을 제안한다. 실험에 의하면 제안된 방법이 기존의 방법에 비하여 상대적으로 양호한 예측 정확도를 나타낸다.
International Journal of Vascular Biomedical Engineering
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제3권1호
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pp.23-29
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2005
We developed a three dimensional cardiac tissue model based on human cardiac cell and mono-domain approximation for action potential propagation. The human myocyte model proposed by ten Tusscher et al. (TNNP model) (2004) for cell electrophysiology and a mono-domain method for electric wave propagation are used to simulate the cardiac tissue propagation mechanism using a finite element method. To delineate non-homogeneity across cardiac tissue layer, we used three types of cardiac cell models. Ansiotropic effect of action potential propagation is also considered in this study. In this 3D anisotropic cardiac tissue with three cell layers, we generated a reentrant wave using S1-S2 protocol. Computational results showed that the reentrant wave was affected by the anisotropic properties of the cells. To test the reentrant wave under pathological state, we simulated a hypertopic model with non-excitable fibroblasts in stochastic manner. Compared with normal tissue, the hypertropic tissue result showed another center of reentrant wave, indicating that the wave pattern can be more easily changed from regular with a concentric focus to irregular multi-focused reentrant waves in case of patients with hypertrophy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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