신경망을 이용한 향상된 무선 신호 핑거프린트 맵 초고해상도 변환 기법 = An Improved Super-resolution Reconstruction Method for RF Fingerprint Maps using Neural Networks

국문 초록 (Abstract)

본 논문은 신경망을 이용한 향상된 무선 신호 핑거프린트 맵 초고해상도 변환 기법을 제안한다. 제안기법은 실내 무선 신호 환경과 핑거프린트 맵의 특성을 신경망이 학습하여 저해상도의 핑거프린트 맵을 정밀한 위치추정이 가능한 고해상도 맵으로 변환한다. 실험 결과를 통해 제안기법이 기존 연구와 비교해 고해상도 핑거프린트 맵을 효과적으로 변환하여 측위 성능이 향상되었음을 확인하였다. 이러한 제안기법은 핑거프린트 맵 데이터 수집의 노력을 줄이면서도 고도의 위치추정 성능 요구 사항을 충족하는 데 활용될 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper proposes an improved super-resolution reconstruction technique for RF fingerprint maps using neural networks. The proposed technique utilizes a neural network trained on the characteristics of the indoor wireless signal environment and fingerprint map to convert low-resolution fingerprint maps into high-resolution maps suitable for precise localization. Simulation results demonstrate that the proposed scheme enhances localization performance by efficiently reconstructing a high-resolution fingerprint map compared to previous studies. This approach can be utilized to meet the requirements of high-precision localization performance while reducing the effort required for fingerprint map data collection.