Radio Maps(라디오 맵)란 무엇입니까?
Radio Maps 라디오 맵 - Radio maps can be used to improve spectrum management and for localization systems, which are related to wireless systems in general such as cellular systems, Internet of Things (IoT) networks, and vehicular communications. [1] Their spectra, compiled mostly from the recent catalogs of radio sources and the available NASA/IPAC and Astrophysical Catalogs Support System databases, along with morphological characteristics of the sources determined from their radio maps, have been modeled using the DYNAGE algorithm and/or its extension (KDA EXT) for the hypothetical case of further evolution after the jet’s termination. [2] Radio maps are typically applied to television white space, where the location of the base station (BS) is fixed and the average value of the received signal power exhibits time-invariant characteristics. [3] Radio maps can be used for source localization, link performance prediction, and wireless relay planning. [4] For the first time, the radio-map-based design is considered in UAV-assisted relaying networks, where the radio maps are based on the geographic layout in reality and presenting the realistic channel pathloss. [5] Radio maps are a promising technology that can boost the capability of wireless networks by enhancing spectrum efficiency. [6] Radio maps are mandatory to implement a fingerprint indoor positioning solution. [7] The traditional construction of radio maps for indoor localization suffers from extensive work loads. [8] Using published data available for all 45 of the radiogalaxies listed as detected counterparts in the Fermi FL8Y source list update to the 3FGL catalog, we have searched for radio maps which can resolve the core flux from the total source flux. [9] Model-based radio maps are generated much faster than measurement-based radio maps but are generally not accurate enough. [10] However, the positioning accuracy and speed of the fingerprint is based on radio maps. [11] Radio maps are important enablers for many applications in wireless networks, ranging from network planning and optimization to fingerprint based localization. [12] We propose two positioning based intra-frequency handover methods assisted by radio maps. [13] Integral to our concept is the use of any-to-any radio maps as underlying context information for the probabilistic secrecy characterization. [14] We offer an indoor positioning system based on the automatic generation of radio maps of the indoor environment. [15] This method is based on the construction of radio maps for each of the three access points, which indicates the signal level from a typical wireless device located at a certain number of reference points. [16] The proposed system is an effortless approach in which radio maps are built automatically using online feedback of Wi-Fi enabled the Internet of Things(IoT) sensors. [17] Jansky Very Large Array and Multi-Element Radio Linked Interferometer Network (MERLIN) radio maps of powerful jet sources for morphological evidence of geodetic precession. [18] Due to local spectrum regulations, radio map operators may be unable to transmit radio waves at certain frequency bands, thus preventing the construction of radio maps through direct measurements. [19] In this context we have extended and optimized a novel source finding tool, named CAESAR , to allow extraction of both compact and extended sources from radio maps. [20] Radio maps are described by functions obtained by symbolic regression. [21] A city radio map is a collection of radio maps for most buildings in a city. [22] However, practical implementation of radio maps in wireless communication is often difficult due to the heterogeneity of modern wireless networks and the sheer amount of wireless data to be collected, stored, and processed. [23] A main drawback of Wi-Fi fingerprinting methods is the temporal cost involved in creating the radio maps. [24]라디오 맵은 셀룰러 시스템, 사물 인터넷(IoT) 네트워크 및 차량 통신과 같은 일반적으로 무선 시스템과 관련된 스펙트럼 관리 및 위치 측정 시스템을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. [1] 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. [2] 라디오 맵은 일반적으로 기지국(BS)의 위치가 고정되어 있고 수신 신호 전력의 평균값이 시불변 특성을 나타내는 텔레비전 여백에 적용됩니다. [3] 라디오 맵은 소스 위치 파악, 링크 성능 예측 및 무선 릴레이 계획에 사용할 수 있습니다. [4] 처음으로 무선 지도 기반 설계는 UAV 지원 중계 네트워크에서 고려됩니다. 여기서 무선 지도는 현실의 지리적 레이아웃을 기반으로 하고 현실적인 채널 경로 손실을 나타냅니다. [5] 무선 지도는 스펙트럼 효율성을 향상시켜 무선 네트워크의 기능을 향상시킬 수 있는 유망한 기술입니다. [6] 지문 실내 측위 솔루션을 구현하려면 무선 지도가 필수입니다. [7] 실내 위치 파악을 위한 무선 지도의 기존 구성은 작업 부하가 매우 큽니다. [8] 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. [9] 모델 기반 전파 지도는 측정 기반 전파 지도보다 훨씬 빠르게 생성되지만 일반적으로 충분히 정확하지 않습니다. [10] 그러나 지문의 위치 정확도와 속도는 무선 지도를 기반으로 합니다. [11] 라디오 맵은 네트워크 계획 및 최적화에서 지문 기반 로컬라이제이션에 이르기까지 무선 네트워크의 많은 애플리케이션에 중요한 인에이블러입니다. [12] 우리는 무선 지도에 의해 지원되는 두 가지 위치 기반 주파수 내 핸드오버 방법을 제안합니다. [13] 우리 개념의 핵심은 확률적 비밀성 특성화를 위한 기본 컨텍스트 정보로 any-to-any 무선 맵을 사용하는 것입니다. [14] 실내 환경의 전파지도를 자동 생성하여 실내 측위 시스템을 제공합니다. [15] 이 방법은 3개의 액세스 포인트 각각에 대한 무선 맵의 구성을 기반으로 하며, 이는 특정 수의 참조 포인트에 위치한 일반적인 무선 장치의 신호 레벨을 나타냅니다. [16] 제안된 시스템은 Wi-Fi 지원 사물 인터넷(IoT) 센서의 온라인 피드백을 사용하여 무선 지도가 자동으로 구축되는 간편한 접근 방식입니다. [17] 측지 세차의 형태학적 증거를 위한 강력한 제트 소스의 Jansky 초대형 배열 및 MERLIN(Multi-Element Radio Linked Interferometer Network) 전파 지도. [18] 지역 스펙트럼 규정으로 인해 전파지도 운영자는 특정 주파수 대역에서 전파를 전송하지 못할 수 있으므로 직접 측정을 통한 전파지도 구축을 방지할 수 있습니다. [19] 이러한 맥락에서 우리는 CAESAR 라는 새로운 소스 찾기 도구를 확장하고 최적화하여 전파 지도에서 컴팩트 소스와 확장 소스를 모두 추출할 수 있도록 했습니다. [20] 전파지도는 기호 회귀로 얻은 함수로 설명됩니다. [21] 도시 무선 지도는 도시에 있는 대부분의 건물에 대한 무선 지도 모음입니다. [22] 그러나 무선 통신에서 무선 지도의 실제 구현은 현대 무선 네트워크의 이질성과 수집, 저장 및 처리해야 하는 무선 데이터의 양으로 인해 어려운 경우가 많습니다. [23] Wi-Fi 핑거프린팅 방식의 주요 단점은 무선 지도 생성과 관련된 시간적 비용입니다. [24]
Established Radio Maps
With the established radio maps, WiFi fingerprinting has become one of the most practical approaches to localize mobile users. [1] With the established radio maps, WiFi fingerprinting has become one of the most practical approaches to localize mobile users. [2] However, RSS measured by heterogeneous mobile devices is generally biased due to the variety of embedded hardware, leading to a systematical mismatch between online measures and the pre-established radio maps. [3]확립된 무선 지도와 함께 WiFi 지문 인식은 모바일 사용자를 지역화하는 가장 실용적인 접근 방식 중 하나가 되었습니다. [1] 확립된 무선 지도와 함께 WiFi 지문 인식은 모바일 사용자를 지역화하는 가장 실용적인 접근 방식 중 하나가 되었습니다. [2] 그러나 이기종 모바일 장치에 의해 측정된 RSS는 일반적으로 다양한 임베디드 하드웨어로 인해 편향되어 온라인 측정과 미리 설정된 무선 지도 사이의 체계적인 불일치로 이어집니다. [3]
Construct Radio Maps 라디오 맵 구성
In this work, we develop an algorithm to construct radio maps that can predict the received signal strength between a UAV-mounted base station and arbitrary ground users. [1] Conventional WiFi fingerprinting-based indoor positioning systems (IPSs) usually require extensive manual calibrations to construct radio maps. [2] This paper first investigates and analyses “experimentally” the impact of received signal strength indicator (RSSI) fingerprinting height to construct radio maps for indoor localization. [3]본 연구에서는 UAV가 장착된 기지국과 임의의 지상 사용자 간의 수신 신호 강도를 예측할 수 있는 무선 지도를 구성하는 알고리즘을 개발합니다. [1] 기존의 WiFi 지문 기반 실내 위치 확인 시스템(IPS)은 일반적으로 무선 지도를 구성하기 위해 광범위한 수동 보정이 필요합니다. [2] 이 논문은 먼저 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 핑거프린팅 높이의 영향을 "실험적으로" 조사하고 분석하여 실내 위치 파악을 위한 무선 지도를 구성합니다. [3]
Adapt Radio Maps
In this paper, a novel scheme is reported to adapt radio maps to environmental dynamics in an online fashion by combining crowdsourcing and gaussian process regression (GPR). [1] In this paper, a novel scheme is proposed to online adapt radio maps to environmental dynamics by using low-cost crowdsourced received signal strength (RSS) measurements. [2]이 논문에서는 크라우드소싱과 가우스 프로세스 회귀(GPR)를 결합하여 온라인 방식으로 라디오 맵을 환경 역학에 적응시키는 새로운 방식이 보고되었습니다. [1] 이 논문에서는 저렴한 비용으로 크라우드소싱된 RSS(수신 신호 강도) 측정을 사용하여 무선 지도를 환경 역학에 온라인으로 적용하는 새로운 방식을 제안합니다. [2]
radio maps obtained 획득한 전파 지도
The second is traced by VLA radio maps obtained with A and B configurations to achieve both high resolution and brightness sensitivity. [1] In order to confirm the X-ray and infrared radio counterparts of core and extended components, here we present for the first time radio maps obtained manually reducing VLA archival data. [2] 35 using time-resolved KaVA very long baseline interferometry array radio maps obtained from September 2014 to July 2016. [3]두 번째는 고해상도와 밝기 감도를 모두 달성하기 위해 A 및 B 구성으로 얻은 VLA 전파 지도로 추적됩니다. [1] 핵심 및 확장 구성 요소의 X선 및 적외선 무선 대응물을 확인하기 위해 여기에서 처음으로 VLA 아카이브 데이터를 축소하여 수동으로 얻은 무선 지도를 제시합니다. [2] 35는 2014년 9월부터 2016년 7월까지 얻은 시간 분해 KaVA 매우 긴 베이스라인 간섭계 배열 전파 지도를 사용합니다. [3]