Naslov (srp)

Određivanje pozicije mobilnih korisnika u javnim mobilnim sistemima korišćenjem metoda zasnovanih na support vector machine algoritmima : doktorska disertacija

Autor

Petrić, Majda, 1986-

Doprinosi

Nešković, Aleksandar.
Nešković, Nataša, 1969-
Simić Pejović, Mirjana.
Tomašević, Nikola.
Đurović, Željko, 1964-

Opis (eng)

Over the last years, the necessity of providing the support for various Location Based Services (LBS) has led to the intensive development of the techniques for mobile user (objects) positioning in radio systems. At the same time, the requirements that need to be fulfilled by the positioning technique in terms of accuracy, latency, availability, complexity and implementation costs, are getting higher...

Opis (srp)

Tokom prethodnih godina, potreba za podrškom sve većeg broja LBS (Location Based Services) servisa dovela je do intezivnog razvoja tehnika za pozicioniranje mobilnih korisnika (objekata) u radio sistemima. Pri tom, zahtevi koje sistemi za pozicioniranje treba da ispune, prvenstveno po pitanju tačnosti, ali i po pitanju kašnjenja, dostupnosti servisa, kompleksnosti i cene implementacije, postaju sve strožiji...

Opis (srp)

Tehničke nauke, elektrotehnika - telekomunikacije / Technical sciences, electrical engineering - telecommunications Datum odbrane: 18.09.2018.

Jezik

srpski

Datum

2018

Licenca

Ovo delo je licencirano pod uslovima licence
Creative Commons CC BY-NC-ND 2.0 AT - Creative Commons Autorstvo - Nekomercijalno - Bez prerada 2.0 Austria License.

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/at/legalcode

Predmet

OSNO - Opšta sistematizacija naučnih oblasti, Elementi telekomunikacionih i elektronskih uređaja

Javni mobilni sistemi, tehnike pozicioniranja, mašinsko učenje,Support Vector Machines, fingerprinting, segmentacija prostora, nivo signala baznihstanica javnih mobilnih sistema, relevantni izvori radio signala za pozicioniranje.

OSNO - Opšta sistematizacija naučnih oblasti, Elementi telekomunikacionih i elektronskih uređaja

Public Land Mobile Networks (PLMN), positioning techniques,machine learning, Support Vector Machines, fingerprinting, space-partitioning, signallevels from PLMN base stations, relevant radio sources for positioning