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Enregistrement W1771727655 · doi:10.1002/navi.8

A Composite Model for Indoor GNSS Signals: Characterization, Experimental Validation and Simulation

2012· article· en· W1771727655 sur OpenAlexafffund
S. Satyanarayana, Daniele Borio, Gérard Lachapelle

Notice bibliographique

RevueNAVIGATION Journal of the Institute of Navigation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Communication Systems
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesWestern Economic Diversification CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Advanced Education, Government of Alberta
Mots-clésGNSS applicationsFadingComputer scienceAmplitudeSatellite systemSIGNAL (programming language)Filter (signal processing)Remote sensingElectronic engineeringReal-time computingGlobal Positioning SystemAlgorithmTelecommunicationsEngineeringPhysicsGeographyComputer vision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the problem of characterizing and simulating indoor Global Navigation Satellite Systems (GNSS) signals is addressed. A detailed methodology for characterizing the temporal/spatial behavior of indoor GNSS signal amplitude is first presented. The proposed methodology is then used to extract the signal amplitude and its empirical Probability Density Function is compared against several standard distributions. From the analysis, it emerges that the slow and fast fading components affecting received GNSS signals need to be modeled separately. In this respect, a composite Rice/Log-Normal model able to effectively capture the behavior of the indoor signal amplitude is considered. Several experiments have been conducted and the validity of the composite model has been validated against measurements.It is shown that the spectra of the slow and fast fading components can be effectively modeled using a fourth order low-pass Butterworth filter. A simulation scheme is finally suggested for the generation of indoor GNSS signals. Copyright © 2012 Institute of Navigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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