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J-GLOBAL ID：202202258417379036   整理番号：22A1124894

5Gサブステーションに基づく屋内位置決め畳込みニューラルネットワークモデル【JST・京大機械翻訳】

Indoor positioning CNN model based on 5G sub-base station

著者 (6件)： Xie Haiqing (長沙理工大学物理与電子科学学院,湖南 長沙 410114) ,  Wang Zhangzixuan (長沙理工大学物理与電子科学学院,湖南 長沙 410114) ,  Lu Junlin (長沙理工大学物理与電子科学学院,湖南 長沙 410114) ,  Yi Xinbo (長沙理工大学物理与電子科学学院,湖南 長沙 410114) ,  Ceng Menglin (長沙理工大学物理与電子科学学院,湖南 長沙 410114) ,  Wen Yongjun (長沙理工大学物理与電子科学学院,湖南 長沙 410114)
資料名： Shoudu Shifan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Shoudu Shifan Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 43  号： 1  ページ： 34-40  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3263A  ISSN： 1004-9398  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 屋内位置決めにおけるGPS技術の精度差の問題を目的として,本論文は,5G技術と畳込みニューラルネットワークアルゴリズムを結合して,5G全新無線空口(NR)パラメータに基づく屋内位置決め方式を提案した。5GNRデータを収集し、参照点番号と指紋データに指紋データベースを保存し、精度率、再現率と平均等値を評価指標とし、畳込みニューラルネットワークアルゴリズムを用いて指紋データベースを訓練し、定位モデルを獲得し、Adam法を用いてモデル最適化を行った。総データセットは2400個で,訓練セットサイズは2160個,試験セットサイズは240個,位置決めモデルを採用して1000回訓練し,各バッチの訓練データ量は512個で,平均誤差が1.33mの室内定位効果を実現した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  *変電所 ,  *ニューラルネットワーク ,  精度 ,  位置決め ,  定位 ,  パラメータ ,  GPS
準シソーラス用語： 訓練データ ,  ワイヤレス ,  再現率 ,  評価指標 ,  *屋内位置決め ,  *畳込みニューラルネットワーク ,  *第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 5G ,  サブステーション ,  屋内位置決め ,  畳込みニューラルネットワーク ,  モデル