Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Detekcja warunków LOS i NLOS w środowisku wewnątrzbudynkowym przy użyciu algorytmu głębokiego uczenia

Tytuł:
Detekcja warunków LOS i NLOS w środowisku wewnątrzbudynkowym przy użyciu algorytmu głębokiego uczenia
Autorzy:
Olejniczak, Alicja
Cwalina, Krzysztof
Rajchowski, Piotr
Sadowski, Jarosław
Data publikacji:
2019
Słowa kluczowe:
UWB
LOS
NLOS
uczenie głębokie
deep learning
Język:
polski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
W środowisku wewnątrzbudynkowym występuje wiele czynników negatywnie wpływających na transmitowane sygnały. Niniejszy artykuł przedstawia metodę opartą na koncepcji głębokich sieci neuronowych, służącą do detekcji warunków LOS i NLOS w środowisku wewnątrzbudynkowym. Algorytm opracowany i przetestowany został na podstawie pomiarów sygnałów UWB przeprowadzonych w rzeczywistym środowisku wewnątrzbudynkowym.
Due to many obstacles occurrence and multipath propagation problem among harsh, indoor environment, the transmitted signal may be easily affected and thus deteriorated. The given paper presents an algorithm based on neural network and deep learning concept to efficiently detect the LOS and NLOS conditions. It was realized and tested within real-world, indoor environment.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies