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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2024 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.15 No.1
- 발행연도
- 2024.1
- 수록면
- 52 - 55 (4page)
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Recently, artificial intelligence (AI) has been applied in various industries. One such application is indoor user positioning using Big Data. The traditional method for positioning is the global positioning system (GPS). However, the performance of GPS is limited indoors due to propagation loss. Hence, radio frequency (RF)-based communication methods such as WiFi and Bluetooth have been proposed as indoor positioning solutions. However, positioning performance inaccuracies arise due to signal interference caused by RF band saturation. Therefore, this study proposes indoor user positioning based on visible light communication (VLC). The proposed method involves the sequential application of fingerprinting and double deep Q-Network (DDQN). Fingerprinting is utilized to define the action and state of the DDQN agent. The DDQN agent is designed to learn and locate the reference point (RP) closest to the user's position int he shorter search time. Simulation results show that the proposed scheme attains a positioning resolution of less than 13cm and achieves a processing time of less than 0.03seconds to obtain the final position in the VLC based office environments.
목차
Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. SYSTEM MODEL
Ⅲ. PROPOSED INDOOR POSITIONING METHOD
Ⅳ. SIMULATION AND RESULTS
Ⅴ. CONCLUSION
REFERENCES
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