Stammdaten

Titel: A Classifier for Aerial Users in 5G Networks
Beschreibung:

We propose a radio-based approach for height

classification of mobile devices in cellular networks for the

purpose of enabling the network infrastructure to distinguish

between ground users and aerial devices like drones. The

classifier is based on learning the properties of the reference

signal received power (RSRP) values that each device obtains

from base stations. Scenario-based simulations using the Vienna

5G System Level Simulator with adopted base station antenna

patterns demonstrate the feasibility of decision tree classifiers

with an average misclassification rate at about one percent with

three height levels. It is shown that decision trees outperform

other classification algorithms in this context.

Schlagworte: 5G, UAV, decision trees, drones, cellular net-works, system-level simulation, height classification
Typ: Angemeldeter Vortrag
Homepage: -
Veranstaltung: IEEE GLOBECOM 2023 (Kuala Lumpur)
Datum: 04.12.2023
Vortragsstatus: stattgefunden (Präsenz)

Zuordnung

Organisation Adresse
Fakultät für Technische Wissenschaften
 
Institut für Vernetzte und Eingebettete Systeme
Universitätsstraße 65-67
9020 Klagenfurt am Wörthersee
Österreich
  -993640
   kornelia.lienbacher@aau.at
https://nes.aau.at/
zur Organisation
Universitätsstraße 65-67
AT - 9020  Klagenfurt am Wörthersee

Kategorisierung

Sachgebiete
  • 202035 - Robotik
  • 202022 - Informationstechnik
Forschungscluster
  • Selbstorganisierende Systeme
Vortragsfokus
  • Science to Science (Qualitätsindikator: I)
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
TeilnehmerInnenkreis
  • Überwiegend international
Publiziert?
  • Ja
Arbeitsgruppen
  • Mobile Systems Group

Kooperationen

Organisation Adresse
Technology Innovation Inst.
Vereinigte arab. Emirate
AE