Alleviating Sensor Position Error in Source Localization Using Calibration Emitters at Inaccurate Locations
Notice bibliographique
Résumé
A previous study shows that the use of a calibration emitter whose position is known exactly can significantly reduce the loss in time differences of arrival (TDOA) based source localization accuracy when the available sensor positions have random errors. This paper extends the previous work to a more practical scenario where the exact position of a calibration emitter is not known. By modeling the calibration position error as additive Gaussian noise, the amount of reduction in localization accuracy due to calibration position error is derived through CramÉr–Rao lower bound (CRLB) analysis. In addition, the analysis also affirms the previous studies on Bayesian sensor network localization that it remains possible to improve the localization accuracy even if the calibration position is completely unknown. Next, a performance analysis illustrates that the penalty could be very high if one simply pretends the calibration position is accurate and ignores its error. A closed-form solution is then developed by accounting for the calibration position error and it is proved analytically to reach the CRLB accuracy when the sensor and calibration position errors are small relative to the distance between the calibration emitter and the sensor. Finally, the results are generalized to the case where multiple calibration emitters are available. When deploying multiple calibration emitters, although their positions may not be known exactly, we show that it is possible to completely eliminate the sensor position error and recover the best localization accuracy that is limited by the measurement noise in TDOAs only. All the theoretical developments are corroborated by simulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».