Fugu-MT 論文翻訳(概要): RSSI Estimation for Constrained Indoor Wireless Networks using ANN

論文の概要: RSSI Estimation for Constrained Indoor Wireless Networks using ANN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15337v1
Date: Wed, 10 Apr 2024 02:48:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-28 10:46:58.112681
Title: RSSI Estimation for Constrained Indoor Wireless Networks using ANN
Title（参考訳）: ANNを用いた屋内無線ネットワークのRSSI推定
Authors: Samrah Arif, M. Arif Khan, Sabih Ur Rehman,
Abstract要約: 本研究では、ニューラルネットワーク(ANN)を用いた2つの異なるLP-IoT無線チャネル推定モデルを確立する。いずれのモデルも、LP-IoT無線チャネルにおける推定誤差を低くすることで、LP-IoT通信を強化するために構築されている。その結果,提案手法はチャネル推定において顕著な精度を達成し,MSEが8.29%,Sequenceモデルが9.46%,MSEが9.76%,MSEが8.29%向上した。
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: In the expanding field of the Internet of Things (IoT), wireless channel estimation is a significant challenge. This is specifically true for low-power IoT (LP-IoT) communication, where efficiency and accuracy are extremely important. This research establishes two distinct LP-IoT wireless channel estimation models using Artificial Neural Networks (ANN): a Feature-based ANN model and a Sequence-based ANN model. Both models have been constructed to enhance LP-IoT communication by lowering the estimation error in the LP-IoT wireless channel. The Feature-based model aims to capture complex patterns of measured Received Signal Strength Indicator (RSSI) data using environmental characteristics. The Sequence-based approach utilises predetermined categorisation techniques to estimate the RSSI sequence of specifically selected environment characteristics. The findings demonstrate that our suggested approaches attain remarkable precision in channel estimation, with an improvement in MSE of $88.29\%$ of the Feature-based model and $97.46\%$ of the Sequence-based model over existing research. Additionally, the comparative analysis of these techniques with traditional and other Deep Learning (DL)-based techniques also highlights the superior performance of our developed models and their potential in real-world IoT applications.
Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)の分野では、ワイヤレスチャネル推定が大きな課題である。これは、効率と精度が極めて重要である低消費電力IoT(LP-IoT)通信に特に当てはまる。本研究では,Artificial Neural Networks(ANN)モデルとSequence-based ANNモデルという,2つの異なるLP-IoT無線チャネル推定モデルを確立する。いずれのモデルも、LP-IoT無線チャネルにおける推定誤差を低くすることで、LP-IoT通信を強化するために構築されている。特徴に基づくモデルは、環境特性を用いて受信信号強度指標(RSSI)データの複雑なパターンをキャプチャすることを目的としている。シークエンスに基づくアプローチでは、特定の選択された環境特性のRSSIシーケンスを推定するために、所定の分類手法を利用する。その結果,提案手法はチャネル推定において顕著な精度を達成でき,MSEは機能ベースモデルが8.29.%,Sequenceモデルが9.46.%,MSEが9.7.46.%と改善された。さらに、従来の他のディープラーニング(DL)ベースの技術との比較分析では、私たちの開発したモデルの優れたパフォーマンスと、実際のIoTアプリケーションにおけるその可能性も強調されています。

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