論文の概要: Optical Channel Impulse Response-Based Localization Using An Artificial Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00806v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 00:54:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 15:03:28.571747
• Title: Optical Channel Impulse Response-Based Localization Using An Artificial Neural Network
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた光チャネルインパルス応答に基づく位置推定
• Authors: Hamid Hosseinianfar, Hami Rabbani, Maite Bradnt-Pearce
• Abstract要約: 人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いた光チャネルインパルス応答(OCIR)の局在特性の研究 その結果,OCIRをベースとしたローカライゼーションは,2つの光検出器のみをアンカーポイントとして,従来のRSS手法よりも2桁の精度で優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Visible light positioning has the potential to yield sub-centimeter accuracy in indoor environments, yet conventional received signal strength (RSS)-based localization algorithms cannot achieve this because their performance degrades from optical multipath reflection. However, this part of the optical received signal is deterministic due to the often static and predictable nature of the optical wireless channel. In this paper, the performance of optical channel impulse response (OCIR)-based localization is studied using an artificial neural network (ANN) to map embedded features of the OCIR to the user equipment's location. Numerical results show that OCIR-based localization outperforms conventional RSS techniques by two orders of magnitude using only two photodetectors as anchor points. The ANN technique can take advantage of multipath features in a wide range of scenarios, from using only the DC value to relying on high-resolution time sampling that can result in sub-centimeter accuracy.
• Abstract（参考訳）: 可視光位置決めは室内環境においてサブセンチメートル精度が得られる可能性があるが、従来の受信信号強度(RSS)に基づくローカライゼーションアルゴリズムでは、その性能が光マルチパス反射から劣化するため実現できない。 しかし、光受信信号のこの部分は、しばしば静的で予測可能な光無線チャネルの性質のため決定論的である。 本稿では,OCIRの組み込み特徴をユーザ機器の位置にマッピングするために,人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いてOCIRを用いた光チャネルインパルス応答(OCIR)の局所化性能について検討する。 数値的な結果から、OCIRに基づく局所化は2つの光検出器のみをアンカーポイントとして2桁の精度で従来のRSS技術より優れていた。 ANN技術は、DC値のみを使用するから、高分解能な時間サンプリングに頼ることまで、幅広いシナリオでマルチパス機能を利用することができる。

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