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Enregistrement W2129612498 · doi:10.1049/ip-map:20030546

GPS signal fading model for urban centres

2003· article· en· W2129612498 sur OpenAlexaffabout
Richard Klukas, Gérard Lachapelle, Changlin Ma, Gyu-In Jee

Notice bibliographique

RevueIEE Proceedings - Microwaves Antennas and Propagation · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndoor and Outdoor Localization Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSociety of Interventional Radiology Foundation
Mots-clésFadingGlobal Positioning SystemComputer scienceFadeDowntownHistogramSatelliteGeographyChannel (broadcasting)TelecommunicationsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of GPS receivers in wireless telephones has been proposed as a means of automatically identifying the position of wireless 911 callers. GPS simulators are an efficient means of testing the accuracy of such technology but require a channel model for GPS satellite signals. This paper presents a methodology for measuring and modelling the fading distribution of GPS satellite signals received in outdoor urban centres. GPS fading data, as collected in the downtown areas of Calgary and Vancouver, Canada, are used to generate fade histograms as a function of satellite elevation angle. These histograms are found to be sufficiently similar between the two cities and, therefore, lead to the conclusion that a generic fade distribution for urban centres is reasonable. Parameters for the Urban Three-state Fade Model are estimated from the empirical fading data collected in each city. Correlation between the model parameters derived for each city is significant and also suggests that a generic model may be derived. The parameters from the two cites are averaged to produce a generic Urban Three-state Fade Model, which adequately represents the fade histograms of each city. These averaged parameters generally agree with parameters derived from data collected in Tokyo, Japan.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations38
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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