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.
본 논문에서는 기존의 역전파 알고리즘(Back-propagation Algorithm)의 문제점인 지역 최소점(Local Minimum point) 빠질 위험을 제거함과 동시에 학습속도(learning-speed)를 빠르게 하기 위해서 모먼팀을 갖는 PID 역전파 알고리듬(PIDBPMT: PID Back-Propagation algorithm with Momentum Term)을 제안하여 모먼텀 항을 갖는 신경망 PID 제어기를 설계하였다. 그 제어기를 D.C 서보 모터를 구동원으로 하는 위치제어계에서 적용하여 시뮬레이션으로 그 성능을 검정하였다.
본 논문에서는 전파경로를 구할 수 있는 모델을 제안하였다. 이 모델은 가시거리영역에서 마지막으로 이루어지는 반사위치를 입사각의 변화에 따라 다르게 구하였고. 도심지역의 다양한 형태를 고려하기 위해 도로폭과 교차각을 각각 변화시켰다. 그 결과 전파경로는 교차각이 15$^{\circ}$~75$^{\circ}$로 변화함에 따라 증가하였으며 기존모델 보다 대략 1[dB]~2[dB]정도 감쇄됨을 알 수 있었다.
Measured sensor datum from a quadruped robotics is commonly used for recognizing physical environment information which controls the posture of robotics. We can advance the ambulation with this sensed information and need to synthesize various sensors for obtaining accurate data, but most of these sensors are expensive and require excessive load for the operation. Those defects can be serious problem when it comes to the prototype's practicality and mass production, and maintenance of the system. This paper suggests virtual sensor technology for avoiding previous defects and presents ways to apply a theory to a walking robotics through virtual sensor information which is trained with several kinds of actual sensor information from the prototype system; the general algorithm is initially based on the neural network theory of back propagation. In specific, we verified a possibility of replacing the virtual sensor with the actual one through a reaction force measurement experiment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3984-3996
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2014
Mobile social network can be seen as a specific application of the DTN (Delay Tolerant Network), in which the information propagation can be impacted by many social behaviors of the nodes. For a specific node, its social behaviors are various. For example, the node may not be interested in the information before receiving it and may also discard the information after getting it. On the other hand, people are more willing to forward the message to his friends. These interactive behaviors between nodes can be seen as social behaviors. It is easy to see that the impact of the social behaviors is related to the social ties, which can be manifested by the structure of the social network. State of the art works often simply assumes that the social networks can be divided into some communities. At present, some works find that the structure of some social networks is scale-free. To overcome this problem, this paper proposes a theoretical model to evaluate the impact of above social behaviors in the DTN-like scale-free network. Simulation shows the accuracy of the model. Numerical results show that both social behaviors and scale-free character have significant impact on information propagation. Moreover, the impact of social behaviors is related to the scale-free character of the networks.
Lateral Information Propagation Neural Networks (LIPN) is proposed for on-line interpolation. The proposed neural network technique is the real time computation method through the inter-node diffusion. In the network, a node corresponds to a state in the quantized input space. Through several simulation experiments, real time reconstruction of the nonlinear image information is processed.
Jung, Myoung-Won;Kim, Jong Ho;Choi, Jae Ick;Kim, Joo Seok;Kim, Kyungseok;Pack, Jeong-Ki
ETRI Journal
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제34권6호
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pp.911-921
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2012
In high-speed wireless communications, an analysis of the propagation characteristics is an important process. Information on the propagation characteristics suitable for each environment significantly helps in the design of mobile communications. This paper presents the analysis results of radio propagation characteristics in outdoor environments for a new mobile wireless system at 781 MHz. To avoid the interference of Korean DTV broadcasting, we measure the channel characteristics in urban, suburban, and rural areas on Jeju Island, Republic of Korea, using a channel sounder and $4{\times}4$ antenna. The path loss (PL) measurement results differ from those of existing propagation models by more than 10 dB. To analyze the frequency characteristics for Korean propagation environments, we derive various propagation characteristic parameters: PL, delay spread, angular spread, and K-factor. Finally, we verify the validity of the measurement results by comparing them with the actual measurement results and 3D ray-tracing simulation results.
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.
무선통신 임베디드시스템 및 MIMO 전파특성 예측을 위해 실내 및 실외 전파 예측 프로그램을 통합하여 하나의 시뮬레이터를 통해 실내 외 전파 예측이 가능하다. 이러한 해석 기법 개발을 통하여 여러 송신기간의 간섭 문제 및 최대 송신거리 문제, 주파수 이용 효율 등 여러 가지 문제에 대한 분석 및 예측이 가능해진다. 본 예측 기술 개발에서는 기존의 Walfish-Ikegami 방법 등 간략화된 모델보다 정확도 높으면서도 환경적 특성을 잘 고려 할 수 있는 광선추적법을 구현한 모의해석 소프트웨어를 개발하고 효율적인 광선 추적이 가능하도록 고안된 광선 추적 기법과 추적된 광선 정보를 이용하여 전파 특성 해석 기술을 접목시켜 효율적이면서도 이론적 특성을 잘 반영한 전파 특성 예측 기술을 확보하였다. 또한 주파수 확보를 위한 국내 임베디드시스템 및 IMT-Advanced용 신규대역 확보를 위한 주파수 특성 및 IMT-Advanced용 주파수인 3-5GHz대역 전파특성을 규명하여 국내 무선통신 기술 개발에 필요한 기반 기술 확보 및 전파간섭등 주파수 관리 기술 확보를 위하여 검증 및 실험을 통하여 확인 하였다.
본 논문에서는, 기하광학 기법을 적용하여 60GHz 대역의 밀리미터파 실내통신환경에서 전파손실 파라미터를 예측할 수 있는 GUI 기반의 프로그램을 개발하였다. 프로그램은 전기영상법과 광선 추적기법의 두 가지 모듈로 구성되어 있으며, 각각 UTD 이론이 적용되었다. 전기영상법을 사용한 일(一)자형 복도 구조와 광선 추적기법을 적용한 T자형 복도 구조에 대한 결과를 제시하였다. 시물레이션 결과 데이터는 기존 논문에서 발표된 측정 데이터와 비교 검증하였으며, 전파손실에 대한 비교결과가 매우 잘 일치 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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