MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1974230855 · doi:10.1109/jsyst.2011.2173622

Robust Positioning Systems in the Presence of Outliers Under Weak GPS Signal Conditions

2011· article· en· W1974230855 sur OpenAlexaff
Kia Fallahi, Chi‐Tsun Cheng, M. Fattouche

Notice bibliographique

RevueIEEE Systems Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutlierGlobal Positioning SystemRobustness (evolution)RangingComputer scienceAnomaly detectionGPS signalsAlgorithmAssisted GPSReal-time computingData miningArtificial intelligenceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, two epoch-by-epoch robust positioning techniques for global positioning system (GPS) are proposed to deal with the problem of positioning in weak signal conditions in which the probability of outlier in signal acquisition is larger than zero. We propose to accept outliers into the positioning algorithm, however, in this case either robust estimation or outlier detection must be used to overcome the devastating effect of such outliers on traditional positioning algorithms. In order to improve the sensitivity of a GPS receiver, we propose to use novel methods that are able to deal with the problem of estimating the position of a receiver based on pseudo-ranging measurements that are contaminated by outliers. Simulations are carried out to demonstrate the robustness of the proposed techniques in terms of success rate of the algorithms in finding the correct solution, when there are a different number of outliers in ranging measurements from satellites.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,171 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations31
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Systems JournalMême sujetWater Systems and OptimizationTravaux en français237 207