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Optimize OTDOA-based Positioning Accuracy by Utilizing Multiple Linear Regression Model under NB-IoT Technology
NB-IoT 기술에서 Multiple Linear Regression Model을 활용하여 OTDOA 기반 포지셔닝 정확도 최적화 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호, 2020 July 15, 2020년, pp.139 - 142  

Pan, Yichen (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University) ,  Kim, Jaesoo (School of Computer Science and Engineering, Kyungpook National University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

NB-IoT(Narrow Band Internet of Things) is an emerging LPWAN(Low Power Wide Area Network) radio technology. NB-IoT has many advantages like low power, low cost, and high coverage. However low bandwidth and low sampling rates also lead to poor positioning accuracy. This paper proposed a solution to op...

AI 본문요약
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제안 방법

  • Especially in fingerprint matching, euclidean distance and time anti-resonance intensity between the target and the reference point are calculated by MDS(Multidimensional Scaling) analysis, and then the KNN(K-Nearest Neighbor algorithm is used to estimate the location. By conjugate gradient method, moreover, they optimize the localization error of triangular centered algorithm and combine the positioning result with MDS and estimated position of KNN to get the final estimated position.
  • 92 MHz or lower. In order to improve OTDOA localization performance in multi-path scenarios, in paper [5], the author presented an adaptive SIC-based (Successive Interference Cancellation) TDOA (Time Difference of Arrival) estimator. It is an adaptive-threshold-based TDOA estimator with a previous SIC stage.
  • By using the MLR model mentioned above, we can obtain an impact factor. The traditional OTDOA positioning method was used to obtain the positioning range, and then the impact factor was subtracted to obtain a new positioning range. The desired effect is shown in Figure 2.
  • And the value of beta is the weather impact degree of each factor. Through the influence factors obtained by the model, we can infer the influence degree of UE on the signal transmission distance under the prevailing weather conditions, and then calculate the influence distance.

이론/모형

  • This paper proposed a solution, by utilizing MLR model to optimize the delay estimation loss. This model will predict the influence degree of natural factors (temperature, humidity, light intensity, and air pressure) on the arrival time of signal transmission under the traditional OTDOA approach. We could eliminate the natural impact factor to improve the measurement accuracy.
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