Dasar Dasar Coding Rooms

Dasar Dasar Coding Rooms – Kebijakan Kelembagaan Terbuka Program Akses Terbuka Informasi Khusus Pedoman Administrasi Seri Riset dan Publikasi Contoh Seri Anggaran Sertifikat Bukti

Semua artikel yang diterbitkan oleh mereka segera tersedia di seluruh dunia di bawah lisensi akses terbuka. Tidak diperlukan izin khusus untuk mereproduksi semua atau sebagian artikel yang diterbitkan oleh , termasuk gambar dan tabel. Untuk artikel yang diterbitkan di bawah lisensi Creative Commons CC BY, bagian mana pun dari artikel tersebut dapat digunakan tanpa izin selama teks aslinya dikutip dengan jelas. . Untuk informasi lebih lanjut, silakan lihat https:///openaccess.

Dasar Dasar Coding Rooms

Dasar Dasar Coding Rooms

Makalah mewakili penelitian paling maju dan penting untuk dampak besar di lapangan. Makalah Konsep harus merupakan teks asli yang mencakup berbagai metode atau pendekatan, memberikan visi untuk arah penelitian di masa depan dan menjelaskan aplikasi penelitian.

Nd Road, Queens, Ny 11379

Makalah khusus diserahkan atas undangan pribadi atau atas rekomendasi editor ilmiah dan harus menerima komentar yang baik dari para peninjau.

Artikel Pilihan Editor didasarkan pada rekomendasi penulis ilmiah dari jurnal di seluruh dunia. Editor memilih sejumlah kecil artikel baru yang diterbitkan dalam jurnal yang mereka yakini paling menarik bagi pembaca, atau relevan dengan bidang penelitian masing-masing. Tujuannya adalah untuk memberikan contoh dari beberapa karya paling luar biasa yang diterbitkan di berbagai bidang penelitian jurnal.

Diterima: 22 Agustus 2019 / Direvisi: 9 September 2019 / Diterima: 11 September 2019 / Diterbitkan: 14 September 2019

Solusi pelacakan lokasi dalam ruangan berdasarkan Wi-Fi memiliki keunggulan integrasi yang mudah dengan ponsel dan biaya rendah untuk hotspot Wi-Fi berguna. Metode utama biasanya didasarkan pada konfirmasi kekuatan sinyal (RSSI), yang mengalami interferensi hebat di lingkungan dalam ruangan yang sulit. Dengan menganalisis masalah interferensi secara mendalam, metode RSSI-assisted time of arrival (TDoA) untuk mendeteksi kondisi di Wi-Fi diusulkan dalam pekerjaan ini. Ide utamanya adalah untuk mengkompensasi gangguan frekuensi pada sinyal yang diterima berdasarkan metode estimasi menggunakan RSSI dan TDoA. Prosedur eksperimental dilakukan untuk memvalidasi metode yang diusulkan. Hasil percobaan menunjukkan keefektifan dari metode yang diusulkan, terutama untuk pengelolaan masalah yang kompleks dengan perbedaan penundaan yang kecil. Hasil percobaan menunjukkan bahwa dengan menggunakan kondisi dalam ruangan dapat mencapai kesalahan persentil ke-90 sebesar 0,3 m. Metode eksperimental juga dapat mencapai kompleksitas komputasi yang sedang dan kinerja waktu nyata yang moderat dibandingkan dengan metode lain.

Okb 1 Hi Res Stock Photography And Images

Dalam beberapa tahun terakhir, dengan pesatnya perkembangan perangkat seluler pribadi, layanan berbasis lokasi menjadi semakin penting dalam kehidupan sehari-hari. Global Position System (GPS) [1] banyak digunakan di lingkungan luar ruangan untuk penentuan posisi dan navigasi. Namun, sinyal satelit sangat berkurang di dalam gedung, yang membuat GPS tidak dapat menentukan posisi di dalam gedung. Karena kebanyakan orang menghabiskan banyak waktu di dalam ruangan, penting untuk mengembangkan teknologi yang diatur di dalam rumah yang memerlukan pengetahuan sebelumnya tentang lingkungan.

Kebutuhan analisis situasi dalam ruangan telah mencapai berbagai aplikasi, seperti panduan manusia [2], keselamatan publik [3], komunikasi siaran [4], pemantauan objek penting [5], penyelamatan darurat [6]. ], parkir bawah tanah [ 7] dan banyak lagi. fakta [8]. Para peneliti telah mempelajari banyak sinyal nirkabel dengan properti atau data yang berbeda untuk deteksi lokasi dalam ruangan, termasuk sinyal inframerah [9], sinyal ultrasonik [10], dan sinyal radio seperti Bluetooth [11], identifikasi frekuensi radio (RFID) [12], ultra -wideband (UWB) [13], dan sinyal Wi-Fi. Dengan metode tersebut, Wi-Fi berbasis di laboratorium memiliki keunggulan biaya pengembangan yang rendah dan kehandalan yang tinggi, karena koneksi Wi-Fi kini tersedia di tempat-tempat perumahan, ruang kantor, dan kawasan komersial. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1, solusi deteksi lokasi berbasis Wi-Fi dapat memberikan layanan khusus di banyak area lingkungan dalam ruangan saat ini dengan menggunakan titik akses (AP) Wi-Fi yang ada. .

Prinsip menemukan kondisi dalam ruangan berdasarkan Wi-Fi dilakukan dalam tiga bagian. Pertama, bingkai Wi-Fi antara perangkat seluler target dan AP (yaitu stasiun pangkalan) dikumpulkan sebagai data mentah. Kedua, bagian utama untuk mendapatkan informasi mentah adalah informasi lokasi. Terakhir, informasi diproses menggunakan algoritma pemosisian untuk membandingkan posisi perangkat seluler. Berbeda dengan transmisi sinyal line-of-sight (LoS) dari GPS, pelacakan lokasi dalam ruangan berhubungan dengan situasi komunikasi yang kompleks. Tantangan utama meliputi perluasan jalan, kemacetan, kebisingan dan dampak lingkungan [14].

Dasar Dasar Coding Rooms

Banyak metode untuk mendeteksi lokasi dalam ruangan berdasarkan Wi-Fi telah dilaporkan dalam literatur. Secara umum, metode ini dapat diklasifikasikan menjadi dua kelompok, yaitu metode akuisisi sinyal dasar, dan metode time-series [15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26. , 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38]. Terima sidik jari kekuatan sinyal (RSSI) adalah fitur yang paling banyak digunakan untuk mengidentifikasi informasi lokasi karena kesederhanaan dan kegunaannya [15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25]. Umumnya, program sidik jari dilakukan dalam dua tahap, yakni tahap offline yang dilanjutkan dengan tahap online. Dalam mode langsung, vektor RSSI dari semua AP yang diketahui dikumpulkan pada titik referensi (RP). Saat semua RP pindah ke wilayah objek, kumpulan data sidik jari dibuat. Setelah memindai situs web, informasi peringkat disediakan oleh model kode. Dalam RP tertentu, nilai RSSI dibedakan berdasarkan nama AP atau alamat MAC-nya. Oleh karena itu, tidak perlu mengetahui posisi pasti dari semua AP, yang mengarah pada penggunaan penyesuaian yang baik. Di Internet, estimasi didasarkan pada perbandingan vektor RSSI saat ini dengan data sidik jari menggunakan algoritma adaptif seperti maximum of six [15] , k-nearest neighbor [16], support vector machine [17], random forest . [18], jaringan Bayesian [19], proses Gaussian [20] dan jaringan saraf komputasi [21]. Parameter kunci, seperti jumlah AP, kerapatan RP, dan waktu pengumpulan sinyal menentukan keakuratan konfigurasi. Duc V. Le et al. [22] menggunakan jaringan syaraf dalam untuk melatih model pembelajaran tanpa pengawasan, dan metode ini membantu mengurangi jumlah sidik jari. Di sebagian besar sistem sidik jari, nilai RSSI diterima dari lapisan MAC. Sebaliknya, [23, 24] mendapatkan informasi saluran (CSI) di antarmuka fisik (PHY), yang bagus untuk perutean. Wang dkk. [25] mengumpulkan amplitudo dan fase dari 30 subcarrier dari tiga antena untuk menetapkan data sidik jari. Bisio et al. [26, 27] mengusulkan metode sidik jari untuk membantu mengurangi kompleksitas komputasi dan konsumsi daya metode berbasis RSSI. Tetapi bagian langsung dari metode berdasarkan karakteristik sinyal yang diterima sulit dan memakan waktu, dan keakuratan posisi berarti perubahan terdekat.

Here’s Where To Find The Best Live Bluegrass Music In The Smoky Mountains This Summer

Metode time-of-arrival (ToA) dan time-of-difference-of-arrival (TDoA) sering menggunakan metode regresi berbasis waktu [28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38 ]. Waktu transmisi sinyal atau perbedaan waktu transmisi antara perangkat seluler dan AP diperoleh dari sinyal yang diterima oleh AP. Selanjutnya, algoritma perhitungan posisi mengubah informasi waktu menjadi informasi umum. Dalam metode ToA [28, 29] pemancar sinyal (perangkat seluler) dan semua penerima (AP) perlu disinkronkan dengan presisi nanodetik. Pada metode TDoA [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38] diukur selisih waktu transmisi untuk pemancar yang berbeda, kemudian ditentukan posisi pemancar. Sinkronisasi waktu diperlukan di antara penerima dalam proses TDoA. Metode peringkat umum termasuk metode solusi langsung [30], metode estimasi ketinggian yang tidak digunakan [31] dan deret Taylor [32]. K├Ânig et al. [33] menghitung TDoA dengan menggabungkan sinyal yang diterima dengan kode Barker yang bervariasi waktu. Excel dkk. [34] mengusulkan tanggapan terkoordinasi untuk secara akurat menemukan waktu kedatangan pada stempel waktu. Teknik khusus (SRT) juga telah digunakan untuk membandingkan komponen non-LoS, seperti metode ESPRIT [35], MUSIC [36], dan MinNorm [37], yang memisahkan ruang tampak dari ujung ke bawah noise. memfaktorkan nilai eigen dari matriks kovarians. Untuk mengurangi beban desain, algoritma Matrix Pencil (MP) diperkenalkan [38]. Untuk meningkatkan performa metode ToA atau TDoA di lingkungan dalam ruangan nyata, perhatian lebih harus diberikan pada efek peningkatan interferensi yang mengurangi keakuratan posisi.

Dalam karya ini, diusulkan suatu metode untuk menganalisis kondisi pada Wi-Fi dengan beberapa metode interferensi. Manfaat utama dari pekerjaan ini meliputi:

Pekerjaan ini menyediakan metode baru untuk menggabungkan metode RSSI dan TDoA tradisional untuk meningkatkan kinerja, dengan biaya pemrosesan sinyal tambahan dibandingkan dengan metode tradisional. Berbeda dengan metode TDoA dalam literatur, metode yang diusulkan dapat digunakan untuk menangani peningkatan efek dan perbedaan propagasi penundaan kecil antara sinyal LoS dan non-LoS. Kontribusi penting dari pekerjaan ini adalah penggunaan

Coding dasar java, contoh coding dasar, coding rooms, coding dasar, dasar coding untuk pemula, konsep dasar coding, belajar coding dasar untuk pemula, belajar coding dasar, coding pemrograman dasar, belajar coding dari dasar, coding dasar arduino, teknik dasar coding

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *