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UWB 시스템에서 합성곱 신경망을 이용한 거리 추정
Distance Estimation Using Convolutional Neural Network in UWB Systems 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.23 no.10, 2019년, pp.1290 - 1297  

남경모 (Department of Mobile Convergence and Engineering, Hanbat National University) ,  정태윤 (Department of Mobile Convergence and Engineering, Hanbat National University) ,  정성훈 (C4I R&D Center, LIG Nex1 Company) ,  정의림 (Department of Information and Commucation Engineering, Hanbat National University)

초록
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본 논문에서는 ultra-wideband(UWB) 시스템에서 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 거리 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 UWB 신호를 이용하여 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정하기 위하여 수신신호의 크기 샘플로 이루어진 1차원 벡터를 2차원 행렬로 재구성하며, 이 2차원 행렬로부터 합성곱 신경망 회귀를 이용하여 거리를 추정한다. IEEE 802.15.4a 표준의 UWB 실내 가시선 채널모델을 이용하여 수신신호를 생성하여 학습데이터를 만들며 합성곱 신경망 모델을 학습시킨다. 또한 실제 필드 시험을 통해 실내환경에서의 실험 데이터를 이용하여 거리추정 성능을 확인한다. 제안하는 기법은 기존의 문턱값 기반의 거리 추정 기법과의 성능비교도 수행하는데, 결과에 따르면 10m 거리에서 제안기법은 0.6m의 제곱근 평균 자승 에러를 보이는데 기존기법은 1.6m로 훨씬 큰 에러를 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The paper proposes a distance estimation technique for ultra-wideband (UWB) systems using convolutional neural network (CNN). To estimate the distance from the transmitter and the receiver in the proposed method, 1 dimensional vector consisted of the magnitudes of the received samples is reshaped in...

주제어

#초 광대역 시스템   #거리 추정   #합성곱 신경망   #위치 측위   #도착시간 추정  

표/그림 (9)

참고문헌 (14)

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  14. X. Zhang, J. Zhao, and Y. LeCun, "Character-level convolutional networks for text classification," in Proceeding of the 29th Conference on Neural Information Processing Systems, pp. 649-657, 2015. 

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