이 논문은 무선 위치 추정을 위한 새로운 특징 선택 방법을 제안한다. 기존의 무선 위치 추정 알고리즘들은 전체 전력 지연 프로파일(PDP)을 사용하여 높은 성능을 달성하지만, 이는 높은 계산 복잡도를 야기한다.
제안하는 방법은 PDP 대신 각 센서에서 측정된 최대 전력 값과 해당 시간 위치만을 사용하여 특징 차원을 크게 줄인다. 이를 위해 다음과 같은 핵심 내용을 포함한다:
최대 전력 측정값과 시간 위치로 구성된 최소 설명 특징 집합을 정의한다. 이는 필요한 정보를 유지하면서도 차원을 크게 줄일 수 있다.
이 특징 집합을 처리하기 위한 포지셔닝 신경망(P-NN) 구조를 설계한다. P-NN은 희소 이미지와 측정 행렬을 별도로 처리하고 결합하여 정보를 효과적으로 추출한다.
채널 환경에 따라 적응적으로 특징 집합의 크기를 선택하는 방법을 개발한다. 이는 정보 이론적 측면과 분류 성능 측면을 고려하여 최적의 크기를 결정한다.
수치 실험 결과, 제안하는 P-NN은 전체 PDP를 사용하는 기존 방법과 유사한 성능을 달성하면서도 계산 복잡도를 크게 낮출 수 있음을 보여준다.
To Another Language
from source content
arxiv.org
Key Insights Distilled From
by Myeung Suk O... at arxiv.org 04-25-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.15374.pdfDeeper Inquiries