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Enregistrement W2001856473 · doi:10.1117/12.918035

Distributed geolocation algorithm in mobile ad hoc networks using received signal strength differences

2012· article· en· W2001856473 sur OpenAlexaff
Shanzeng Guo, Helen Tang

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMobile ad hoc networkGeolocationComputer networkWireless ad hoc networkWirelessTelecommunicationsNetwork packet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Future military wireless communication in a battlefield will be mobile ad hoc in nature. The ability to geolocate and track both friendly forces and enemies is very important in military command and control operations. However, current mobile ad hoc networks (MANET) have no capabilities to geolocate radio emitters that belong to enemy mobile ad hoc networks. This paper presents a distributed geolocation algorithm using received signal strength differences to geolocate enemy radio emitters by leveraging friendly force MANET infrastructure, and proposes a communication protocol for radio emitter geolocation applications. An enemy's radio emitter signal is detected, and its signal strength is measured by the nodes in a friendly mobile ad hoc network. The identity of the enemy radio emitter is extracted from the decoded message header of the medium access control layer. By correlating and associating the enemy's radio emitter identity with its received signal strength, the enemy radio emitter is identified. The enemy's radio emitter identity and its received signal strength are distributed and shared among friendly mobile ad hoc nodes. Using received signal strength differences, a master friendly node can calculate the enemy's radio emitter geolocation, and build a recognized MANET picture (RMP). This MANET picture is then distributed to all friendly nodes for effective command and control operations. An advantage of this method is that mobile ad hoc nodes do not need special RF antennas to geolocate the enemy radio emitter as conventional electronic warfare techniques do. MATLAB-based simulations are presented to evaluate the accuracy and reliability of the proposed distributed geolocation algorithm under different MANET placements.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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