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检索条件"主题词=Multi-Level Autoencoder"

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Robust Path Loss Map Construction based on LDFF-Net 43

Robust Path Loss Map Construction based on LDFF-Net

引用

43rd Chinese Control Conference, CCC 2024

作者： Du, Wenhao Jin, Jian Gong, Wei Li, Li Jiao, Zhenzhen China Academy of Information and Communications Technology Beijing China Tongji University The Department of Control Science and Engineering Shanghai China Tongji University Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems Shanghai China Beijing Teleinfo Technology Co. Ltd. CAICT iF-Labs Beijing China

ISBN: (纸本)9789887581581

When transmitter characteristics are unknown, path loss inference model depend on electromagnetic signal samples to deduce signal propagation characteristics. Due to spatial discontinuities in sampling data, these models require advanced inferential techniques to address missing data and enhance accuracy, highlighting existing methods' need for improved precision in electromagnetic mapping. In response to the aforementioned requirement, this paper proposes a deep learning framework named LDFF-Net to generate continuous path loss values in geographic space, thereby creating path loss maps. This framework is characterized by a lightweight feature fusion strategy, a multi-level autoencoder structure, and a progressively enhanced dilated convolution structure. It learns the propagation characteristics of electromagnetic signals through measured electromagnetic data and the distribution of urban buildings. Experiments conducted on open-source datasets have demonstrated that this model achieves an accuracy that is 10 % higher than the most advanced methods in various scenarios and experimental setups, while also exhibiting superior robustness. © 2024 Technical Committee on Control Theory, Chinese Association of Automation.

关键词： Lightweight Feature Fusion Strategy multi-level autoencoder Path Loss Map

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Robust Path Loss Map Construction based on LDFF-Net

Robust Path Loss Map Construction based on LDFF-Net

引用

第43届中国控制会议

作者： Wenhao Du Jian Jin Wei Gong Li Li Zhenzhen Jiao The Department of Control Science and Engineering Tongji University China Academy of Information and Communications Technology Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems Tongji University

ISBN: (数字)9789887581581

ISBN: (纸本)9798350366907

When transmitter characteristics are unknown,path loss inference model depend on electromagnetic signal samples to deduce signal propagation *** to spatial discontinuities in sampling data,these models require advanced inferential techniques to address missing data and enhance accuracy,highlighting existing methods' need for improved precision in electromagnetic *** response to the aforementioned requirement,this paper proposes a deep learning framework named LDFF-Net to generate continuous path loss values in geographic space,thereby creating path loss *** framework is characterized by a lightweight feature fusion strategy,a multi-level autoencoder structure,and a progressively enhanced dilated convolution *** learns the propagation characteristics of electromagnetic signals through measured electromagnetic data and the distribution of urban *** conducted on open-source datasets have demonstrated that this model achieves an accuracy that is 10% higher than the most advanced methods in various scenarios and experimental setups,while also exhibiting superior robustness.

关键词： Path Loss Map Lightweight Feature Fusion Strategy multi-level autoencoder

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