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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      실외 UWB NLOS 판별을 위한 멀티 헤드 어텐션 신경망 설계

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      https://www.riss.kr/link?id=A109008993

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      In this paper, we introduce a method of classifying UWB CIR data into LOS and NLOS environments by applying the multi-head attention algorithm. The 1016 UWB CIR values sampled at 100 ms intervals are divided into 100 segments. By comparing the classification time and accuracy of the LSTM-CNN algorithm and the multi-head attention algorithm, it is shown that the latter achieved a classification accuracy of 94.41% for LOS/NLOS environments, outperforming the LSTM-CNN model.
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      In this paper, we introduce a method of classifying UWB CIR data into LOS and NLOS environments by applying the multi-head attention algorithm. The 1016 UWB CIR values sampled at 100 ms intervals are divided into 100 segments. By comparing the classif...

      In this paper, we introduce a method of classifying UWB CIR data into LOS and NLOS environments by applying the multi-head attention algorithm. The 1016 UWB CIR values sampled at 100 ms intervals are divided into 100 segments. By comparing the classification time and accuracy of the LSTM-CNN algorithm and the multi-head attention algorithm, it is shown that the latter achieved a classification accuracy of 94.41% for LOS/NLOS environments, outperforming the LSTM-CNN model.

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