Lower bounds on mobile terminal localisation in an urban area
Notice bibliographique
Résumé
Lower bounds on localisation errors serve as a performance indicator of how close a localisation system is to providing optimal performance. In this study, localisation of mobile terminals for urban areas is performed using received signal strength (RSS)-based techniques with maximum likelihood (ML) and linear kernel (LK) estimators. Simulations are performed with and without buildings in an urban area cell to illustrate the effect of discontinuities in the RSS profiles, on radio location accuracy. Results show that a localisation error is higher when buildings are absent as compared to the scenario when buildings are present. Buildings add extra features to the RSS measurement space which, if known to the localisation system, improve radio location accuracy. A comparison is made between the root mean-square error of the ML and LK estimators with the Cramer–Rao bound (CRB), the Bayesian Cramer–Rao bound (BCRB) and the Weiss–Weinstein bound (WWB). These comparisons show that the previously used CRB and BCRB do not provide realistic lowers bounds in the presence of buildings. In such cases bounds, such as WWB, which are capable of handling RSS discontinuities provide more realistic lower bounds on the accuracy of radio location.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».