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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.11
- 수록면
- 1,974 - 1,981 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.11.1974
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In the device-free localization systems, it is major issue how to detect a device-free target, which does not carry any assistant electronical devices. When a target crosses the communication links, the target causes the fluctuation of received signal strength (RSS) values at the receiver side. However, the performance of the detection scheme based on RSS tends to be degraded because of noises in indoor environments. In this paper, we present various smoothing methods to mitigate the effect of noises for enhanced performance of target detection. To compare the performance of various smoothing methods, we performed experiments with IEEE 802.15.4 ZigBee devices. According to the experimental results, it is shown that the Gaussian kernel smoothing, the weighted moving average smoothing, and the exponential moving average smoothing methods can provide more suitable performance than other methods in terms of mean square error, while the exponential moving average smoothing provides more suitable performance in terms of detection accuracy and detection temporal accuracy.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Smoothing Methods
Ⅲ. Developed Detection System
Ⅳ. Experiment Results and Discussion
Ⅴ. Conclusions
References
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
S. Shukri and L. M. Kamarudin, “Device free localization technology for human detection and counting with RF sensor networks: A review,” J. Netw. and Comput. Appl., vol. 97, pp. 157-174, 2017.
J. Lee, et al., “Performance of indoor distance estimation exploiting BLE 5.0,” in Proc. KICS Winter Conf., pp. 1341-1342, Korea, 2019.
B. Seong and K. Lee, “Intervention analysis based on exponential smoothing methods: Applications to 9/11 and COVID-19 effect,” Econ. Modelling, vol. 98, pp. 290-301, 2021.
M. E. Mann, “Smoothing of climate time series revisited,” Geophysical Res. Lett., vol. 35, no. 16, 2008.
M. Hirukawa, Asymmetric Kernel Smoothing: Theory and Applications in Economics and Finance, Springer press, 2018.
J. Lee, et al., “Performance of indoor distance estimation exploiting BLE 5.0,” in Proc. KICS Winter Conf., pp. 1341-1342, Korea, 2019.
B. Seong and K. Lee, “Intervention analysis based on exponential smoothing methods: Applications to 9/11 and COVID-19 effect,” Econ. Modelling, vol. 98, pp. 290-301, 2021.
M. E. Mann, “Smoothing of climate time series revisited,” Geophysical Res. Lett., vol. 35, no. 16, 2008.
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