The accurate prediction of User Equipment (UE) paths in wireless networks is crucial for improving handover mechanisms and optimizing network performance, particularly in the context of Beyond 5G and 6G networks. This paper presents a comprehensive evaluation of unidirectional and bidirectional recurrent neural network (RNN) architectures for UE path prediction. The study employs a sequence-to-sequence model designed to forecast user paths in a wireless network environment, comparing the performance of unidirectional and bidirectional RNNs. Through extensive experimentation, the paper highlights the strengths and weaknesses of each RNN architecture in terms of prediction accuracy and computational efficiency. These insights contribute to the development of more effective predictive path-based mobility management strategies, capable of addressing the challenges posed by ultra-dense cell deployments and complex network dynamics.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.7
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pp.1038-1043
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2002
The demand for multimedia service using Ka-band satellite communication are growing rapi이y. So, in this paper, we have analyzed rain attenuation with typical model, and proposed prediction model of rain attenuation in high frequency(over 20[GHz]). Path loss model by rain attenuation is based upon rain rate of representative region(6 cities). Proposed prediction model of rain attenuation and parameter of satellite link can be available for the Ka-band satellite communication.
This paper was proposed a wave path loss prediction algorithm using multilayer perceptron (MLP) model and wave propagation characteristic parameters for Wireless LAN in indoor radio environments. Receiving power was predicted by calculating indoor path loss in a Wireless LAN that has transmission power of 100mW and frequency of 2.4GHz, and was compared with measured. In the result of measurement shows that there is a difference between predicted and measured receiving power which can be reduced by an accurate analysis of the various path loss factors. In order to fix the access point(AP) positions was used the proposed a wave path loss prediction algorithm, and designed the optimum cell for Wireless LAN.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.7B
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pp.659-667
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2009
Mobile Ad-hoc Network consists of mobile nodes without immobile base station. In mobile ad-hoc network, network cutting has occurred frequently in node because of energy restriction and frequent transfer of node. Therefore, it requires research for certain techniques that react softly in topology alteration in order to improve reliability of transmission path. This paper proposes path selection techniques to consider mobility of node that respond when search path using AOMDV routing protocol. As applying proposed techniques, We can improve reliability and reduce re-searching number of times caused by path cutting.
A SBR/Image ray-tracing technique using triangular ray tubes to predict the effects of walls. rooms. floors, and staircase is considered. Suggested technique is very efficient to estimate the path loss in three-dimensional buildings including the staircase. The model to predict the path loss through walls and floors in a multifloored building is presented. Measurements are made for three corridors having the staircase at 850 MHz, Measured data shows a close agreement with a simulated data.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.9
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pp.902-907
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2011
In this paper, we deal with performance evaluation of visual path following using 2D and 3D information. Visual path follow first teaches driving path by selecting milestone images then follows the same route by comparing the milestone image and current image. We follow the visual path following algorithm of [8] and [10]. In [8], a robot navigated with 2D image information only. But in [10], local 3D geometries are reconstructed between the milestone images in order to achieve fast feature prediction which allows the recovery from tracking failures. Experimental results including diverse indoor cases show performance of each algorithm.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.5
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pp.1013-1019
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2016
This paper describes a novel Context-awareness Markov Chain Prediction (CMCP) algorithm based on movement prediction using Markov chain in Delay Tolerant Network (DTN). The existing prediction models require additional information such as a node's schedule and delivery predictability. However, network reliability is lowered when additional information is unknown. To solve this problem, we propose a CMCP model based on node behaviour movement that can predict the mobility without requiring additional information such as a node's schedule or connectivity between nodes in periodic interval node behavior. The main contribution of this paper is the definition of approximate speed and direction for prediction scheme. The prediction of node movement forwarding path is made by manipulating the transition probability matrix based on Markov chain models including buffer availability and given interval time. We present simulation results indicating that such a scheme can be beneficial effects that increased the delivery ratio and decreased the transmission delay time of predicting movement path of the node in DTN.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.425-426
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2016
In this paper, we proposed an algorithm based on movement prediction using Markov chain in delay tolerant networks(DTNs). The existing prediction algorithms require additional information such as a node's schedule and connectivity between nodes. However, network reliability is lowered when additional information is unknown. To solve this problem, we proposed an algorithm for predicting a movement path of the node by using Markov chain. The proposed algorithm maps speed and direction for a node into state, and predict movement path of the node using transition probability matrix generated by Markov chain. As the result, proposed algorithm show that the proposed algorithms has competitive delivery ratio but with less average latency.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1993.10a
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pp.666-671
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1993
Fatigue life prediction under multi-axial variable load were performed for Aluminium 7075-T651 alloy using SAE Notched specimen & Torque tube shaft component specimen. When variable multiaxial load is applied to material, maximum damaged plane(critical plane) change. To clarify the situation, experiment is performed on two different changing load path. For multiaxial fatigue life prediction, miner rule is expanded to critical plane theory. Shear based parameter and Elliptical parameter give better correlation. This suggests that miner rule can be applicable on multi-axial variable load.
In this research, we propose a path-planning algorithm for an autonomous mobile robot using geographical information, under the condition that the robot moves in unknown environment. All image inputted by camera at every sampling time are analyzed and geographical elements are recognized, and the geographical information is embedded in environmental map. The geographical information was transformed into 1-dimensional evaluation value that expressed the difficulty of movement for the robot. The robot goes toward the goal searching for path that minimizes the evaluation value at every sampling time. Then, the path is updated by integrating the exploited information and the prediction on unexploited environment. We used a sensor fusion method for improving the mobile robot dead reckoning accuracy. The experiment results that confirm the effectiveness of the proposed algorithm on the robot's reaching the goal successfully using geographical information are presented.
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