Method and Apparatus for Selecting Satellites Based on Deep learning

위성 선택 방법 및 장치를 개시한다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 위성 선택 방법에 있어서, 수신기와 가시선(Line of Sight) 상태에 있는 위성들에 대한 측정 행렬을 결정하는 단계, 상기 측정 행렬과 학습 모델에 기반하여 제1 행렬을 생성하는 단계, 상기 제1 행렬과 소프트맥스 함수에 기반하여, 제2 행렬을 생성하는 단계, 상기 제2 행렬과 원-핫 인코딩에 기반하여, 제3 행렬을 생성하는 단계, 크로스 엔트로피 함수와 상기 제3 행렬과 소정의 데이터에 기반하여, 제1 값을 생성하는 단계 및 상기 제1 값이 임계 값보다...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	BYUN IL MU, KO KYEONG JUN, AHN WOO JIN, YOON YONG KI, PARK SUNG SOO, KIM YOUNG JU, KIM JUNG TAI, JEONG RAG GYO
Format:	Patent
Sprache:	eng ; kor
Schlagworte:	ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES CALCULATING COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS COMPUTING COUNTING DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION ORRERADIATION OF RADIO WAVES MEASURING PHYSICS RADIO DIRECTION-FINDING RADIO NAVIGATION TESTING
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Beschreibung
Zusammenfassung:	위성 선택 방법 및 장치를 개시한다. 본 개시의 일 실시예에 의하면, 위성 선택 방법에 있어서, 수신기와 가시선(Line of Sight) 상태에 있는 위성들에 대한 측정 행렬을 결정하는 단계, 상기 측정 행렬과 학습 모델에 기반하여 제1 행렬을 생성하는 단계, 상기 제1 행렬과 소프트맥스 함수에 기반하여, 제2 행렬을 생성하는 단계, 상기 제2 행렬과 원-핫 인코딩에 기반하여, 제3 행렬을 생성하는 단계, 크로스 엔트로피 함수와 상기 제3 행렬과 소정의 데이터에 기반하여, 제1 값을 생성하는 단계 및 상기 제1 값이 임계 값보다 작은 경우, 제3 행렬을 이용하여 상기 수신기와 가시선 상태에 있는 위성들 중에서 하나 이상의 위성을 선택하는 단계를 포함하고, 상기 학습 모델은 딥러닝(deep learning) 모델 일 수 있다.