Radio Map
라디오 맵

모바일 크라우드소싱(MCS)과 통합되어 모바일 사용자가 저렴한 비용으로 라디오 맵을 업데이트할 수 있습니다.

교육 시간과 하드웨어 비용을 절약하기 위해 라디오 맵을 조사하여 가상 교육 환경으로 에이전트에게 제공합니다.

그러나 데이터 수집은 전체 정확도를 저하시키는 매우 까다로운 작업이기 때문에 일반적으로 참조 데이터(또는 전파 지도)가 제한됩니다.

기지국(BS)은 무선지도와 차량의 주행 경로를 이용하여 미래 QoS를 예측하여 RDS의 지연 제약을 만족하는 적절한 비디오 해상도를 결정합니다.

Wi-Fi 기반 IPS의 경우 배포 시 RM(Radio Map)을 구축하기 위해 힘들고 시간이 많이 소요되는 사이트 조사가 필요한 경우가 많으며, 이는 여러 요인으로 인해 시간이 지남에 따라 구식이 되는 경향이 있습니다.

우리는 CC(Channel Charting)를 사용하여 업링크 CSI에서 셀의 무선 맵을 학습하고, UE의 물리적 위치를 알 필요 없이 UE와 가상 셀 경계 사이의 평균 거리를 최대화하는 것을 목표로 CC 위치를 기반으로 UE 그룹화를 고려합니다. .

그러나 이 기술은 로컬라이제이션 전에 라디오 맵을 구축해야 하므로 시간과 노동 집약적인 작업입니다.

최근의 전파원 카탈로그와 사용 가능한 NASA/IPAC 및 천체 물리학 카탈로그 지원 시스템 데이터베이스에서 대부분 컴파일된 스펙트럼과 전파지도에서 결정된 소스의 형태학적 특성은 DYNAGE 알고리즘 및/또는 그 확장을 사용하여 모델링되었습니다. (KDA EXT) 제트 종료 후 추가 진화의 가상 사례.

라디오 맵에서 처리된 기능을 사용하여 가장 가능성 있는 위치를 찾으려고 합니다.

마지막으로 AIR(Asynchronous Impulse Radio) UWB를 소형 무선 통신을 위한 직접 스트림-무선 매핑으로 사용하여 센서 입력에서 무선 링크까지 ULP IoT 모트에 대한 루프를 닫습니다.

전파지도를 생성한 후 잡음과 중복성을 줄이기 위해 주성분 분석(PCA)이 수행됩니다.

이 알고리즘은 장애물의 위치와 무선 지도를 고려하여 충돌을 피하고 QoS 제약 조건을 충족하는 솔루션을 제공합니다.

초기 SC 접근 방식은 전파 지도에 대한 모델 가정에 의존합니다.

여러 연구원들은 시스템 내 간섭을 관리하기 위한 도구로 수신된 신호 전력 값의 공간 분포를 저장하는 라디오 맵의 사용에 대해 논의했습니다.

그러나 지문 알고리즘은 위치 추정을 위한 무선 지도가 필요합니다.

다음으로, 여러 에이전트가 협력하여 분산된 방식으로 전파 지도를 구성하고 개선하는 확률적 크라우드소싱 기반 SLAM 메커니즘을 설정합니다.

그러나 건물 복도와 같이 전파 지도가 복잡한 경우 CSI 위치 파악이 중요하지 않습니다.

라디오 맵은 소스 위치 파악, 링크 성능 예측 및 무선 릴레이 계획에 사용할 수 있습니다.

또한, 대규모 지문 시스템의 무선 지도에 대한 막대한 저장 요구 사항은 또 다른 주요 문제입니다.

처음으로 무선 지도 기반 설계는 UAV 지원 중계 네트워크에서 고려됩니다. 여기서 무선 지도는 현실의 지리적 레이아웃을 기반으로 하고 현실적인 채널 경로 손실을 나타냅니다.

전파 지도는 두 개의 가장 큰 γ선 플레어의 날짜와 호환되는 방출 시기에 코어에서 시작하여 바깥쪽으로 움직이는 두 개의 새로운 구성 요소를 보여주었습니다.

그러나 전파 지도 생성은 이 방법의 적용 가능성을 제한하는 힘들고 시간 소모적인 프로세스입니다.

이를 위해 위치 의존적 채널 전파 지식을 활용하기 위한 무선 지도 기반 접근 방식을 제안한다.

전파지도는 W50의 실제 관찰과 정량적으로 일치하며, 잔해의 강도 분포를 정확하게 포착하려면 추가 개선이 필요합니다.

이를 위해 우리는 각 GBS 간의 대규모 채널 이득 정보를 제공하는 전파지도와 관심 영역의 3차원 그리드 상에서 균일하게 샘플링된 위치 정보를 제공하는 전파지도의 활용을 제안한다. - 일반적으로 정적이고 큰 장애물로 인해 불변합니다(예:

다루는 주제에는 Wi-Fi 전파, 근접 및 무게 중심 방법, 라디오 맵 기반 방법, RSSI 벡터 비교 규범 및 매개변수 확률 방법이 포함됩니다.

스마트폰을 이용한 실내내비게이션 기능을 광고하는 상용 제품 및 서비스가 많이 있지만, Wi-Fi 신호 전파지도 등 측위 자원에 대한 사전 조사 및 유지 보수에 대한 엄청난 노력으로 인해 여전히 서비스 범위가 특정 지역에 크게 제한되어 있습니다. .

Wi-Fi 지문을 사용하는 방법은 실내 측위의 기본 방법이지만 모든 단일 스테이션에 대한 전파지도를 구축하는 것은 어렵습니다.

지문 실내 측위 솔루션을 구현하려면 무선 지도가 필수입니다.

실내 위치 파악을 위한 무선 지도의 기존 구성은 작업 부하가 매우 큽니다.

, 훈련 단계를 통한 실내 장면을 포함하는 라디오 맵.

전파지도) - 해당 지역에서 드물게 채취한 제한된 샘플에서.

본 논문에서는 전문적인 현장 측량 없이 크라우드소싱 보행자 추측 항법(PDR) 추적을 기반으로 무선 지도가 자동으로 구축되는 원활한 실외-실내 크라우드 센싱 위치 지정(SoiCP) 시스템을 제안합니다.

, RSSI)는 RP에서 수집되어 종종 라디오 맵이라고 불리는 데이터베이스를 구축하는 데 사용됩니다.

3FGL 카탈로그에 대한 Fermi FL8Y 소스 목록 업데이트에서 탐지된 대응물로 나열된 모든 45개의 전파은하에서 사용할 수 있는 공개된 데이터를 사용하여 총 소스 플럭스에서 코어 플럭스를 해결할 수 있는 전파 지도를 검색했습니다.

이 접근법을 사용하여 우리는 소수의 매개변수로 최신 결과를 얻었으며 우리의 방법은 문헌의 다른 기술보다 과적합되는 경향이 적으며 라디오에 기록되지 않은 포인트에서 더 나은 일반화를 보여줍니다. 지도.

먼저 스마트폰은 지정된 경로를 통해 RSS의 시계열을 기록하고 보행자 추측 항법 알고리즘을 사용하는 시공간 매핑 방법으로 경로에 대한 전파지도를 생성합니다.

예측은 사용자의 움직임 분석을 기반으로 하고 보정은 무선 지도 기반 지문을 기반으로 합니다.

실내 측위를 위한 신호 강도 기반 핑거프린팅의 주요 부담은 핑거프린트 데이터베이스라고도 알려진 무선 지도의 생성 및 유지 관리입니다.

먼저 전파지도를 구축하기 위한 몇 가지 고전적인 학습 방법을 검토합니다.

지문 측위 기술의 대중화는 (i) 신뢰할 수 없는 위치 지문으로 인한 정확도 병목 현상과 (ii) 대상 지역에 대한 지문 데이터베이스(또는 무선 지도)를 구축하는 데 필요한 막대한 노력이라는 두 가지 주요 장애물로 인해 방해를 받았습니다.

본 논문의 RSS 모델은 지문 오프라인 모드에서 테스트 영역의 무선 맵을 구성하는 응용 프로그램에서 사용됩니다.

그런 다음 위치와 결합된 WiFi 프로브를 사용하여 무선 지도를 생성하고 스마트폰 애플리케이션이 장착되지 않은 장치도 추적할 수 있습니다.

그러나 지문의 위치 정확도와 속도는 무선 지도를 기반으로 합니다.

라디오 맵은 네트워크 계획 및 최적화에서 지문 기반 로컬라이제이션에 이르기까지 무선 네트워크의 많은 애플리케이션에 중요한 인에이블러입니다.

핑거프린팅의 한 가지 중요한 단계는 로컬라이제이션 단계에서 위치를 추정하는 데 필요한 무선 맵(잘 알려진 위치의 지문 참조 데이터 세트)을 생성하는 것입니다.