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Network Selection Scheme Using Positioning Information for Heterogeneous Wireless System: Generation Method of Map Information Using Deep Learning

机译:网络选择方案使用异构无线系统的定位信息:使用深度学习的地图信息的生成方法

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摘要

We have already proposed traffic navigation, which is high-accuracy network selection scheme using map information and highly accurate positioning information. In this paper, we discuss the generation method of map information. For making map information, it is a main issue to reduce the network load (i.e., the number of collected data for creating map information) with keeping the system selection accuracy. In order to reduce the network load with keeping the accuracy, we propose a map generation method using deep learning in this paper. At first in the proposed method, the data of received signal strength indicator (RSSI) linking with high precision position information aggregate into heterogeneous network control server (HCS). Based on the collected data, the HCS creates a deep neural network (DNN). The generated DNN is delivered to each terminal. The terminal can select the optimum network by inputting the position information to the DNN. As a result of evaluation by computer simulation, it is shown that optimum network selection is possible with higher precision even when the number of collected data is small.
机译:我们已经提出了交通导航,这是使用地图信息和高精度定位信息的高精度网络选择方案。在本文中,我们讨论了地图信息的生成方法。为了制作地图信息,它是减少网络负载的主要问题(即,创建地图信息的收集数据的数量),并保持系统选择精度。为了减少保持准确性的网络负荷,我们提出了一种使用本文深入学习的地图生成方法。首先,在所提出的方法中,接收信号强度指示符(RSSI)的数据与高精度位置信息聚合到异构网络控制服务器(HCS)中。基于收集的数据,HCS创建一个深度神经网络(DNN)。生成的DNN被传送到每个终端。终端可以通过将位置信息输入到DNN来选择最佳网络。由于计算机模拟评估的结果,即使当收集的数据的数量小,也可以以更高的精度更精确地实现最佳网络选择。

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