Neural Network for WGDOP Approximation and Mobile Location
المؤلفون المشاركون
Lee, Chin-Tan
Chen, Chien-Sheng
Lin, Jium-Ming
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-07-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper considers location methods that are applicable in global positioning systems (GPS), wireless sensor networks (WSN), and cellular communication systems.
The approach is to employ the resilient backpropagation (Rprop), an artificial neural network learning algorithm, to compute weighted geometric dilution of precision (WGDOP), which represents the geometric effect on the relationship between measurement error and positioning error.
The original four kinds of input-output mapping based on BPNN for GDOP calculation are extended to WGDOP based on Rprop.
In addition, we propose two novel Rprop–based architectures to approximate WGDOP.
To further reduce the complexity of our approach, the first is to select the serving BS and then combines it with three other measurements to estimate MS location.
As such, the number of subsets is reduced greatly without compromising the location estimation accuracy.
We further employed another Rprop that takes the higher precision MS locations of the first several minimum WGDOPs as the inputs into consideration to determine the final MS location estimation.
This method can not only eliminate the poor geometry effects but also significantly improve the location accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Chien-Sheng& Lin, Jium-Ming& Lee, Chin-Tan. 2013. Neural Network for WGDOP Approximation and Mobile Location. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1009144
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Chien-Sheng…[et al.]. Neural Network for WGDOP Approximation and Mobile Location. Mathematical Problems in Engineering No. 2013 (2013), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1009144
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Chien-Sheng& Lin, Jium-Ming& Lee, Chin-Tan. Neural Network for WGDOP Approximation and Mobile Location. Mathematical Problems in Engineering. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1009144
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1009144
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر