Wyszukiwarka
Fast Fading Influence on the Deep Learning-Based LOS and NLOS Identificationin Wireless Body Area Networks
Abstrakt
In the article, the fast fading influence on the proposed DL (Deep Learning) approach for LOS (Line-of-Sight) and NLOS (Non-Line-of-Sight) conditions identification in Wireless Body Area Networks is investigated. The research was conducted on the basis of the off-body communication measurements using the developed mobile measurement stand, in an indoor environment for both static and dynamic scenarios. The measurements involved five different people with diverse body parameters. The proposed DL approach allows identifying the LOS and NLOS conditions with efficiency over 99% for selected scenarios, which include the fast fading component.
Autorzy (5)
Cytuj jako
Pełna treść
pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Aktywność konferencyjna
- Typ:
- publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
- Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2021
- Opis bibliograficzny:
- Cwalina K., Olejniczak A., Błaszkiewicz O., Rajchowski P., Sadowski J.: Fast Fading Influence on the Deep Learning-Based LOS and NLOS Identificationin Wireless Body Area Networks// / : , 2021,
- Źródła finansowania:
-
- Działalność statutowa/subwencja
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 125 razy
Publikacje, które mogą cię zainteresować
Characteristics of the polarised off-body channel in indoor environments
- K. Turbić,
- S. Ambroziak,
- L. M. Correia
2017