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Enregistrement W2131797872 · doi:10.1109/icassp.2011.5947017

A near-optimal least squares solution to received signal strength difference based geolocation

2011· article· en· W2131797872 sur OpenAlexaff
Sichun Wang, Robert Inkol

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndoor and Outdoor Localization Technologies
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmitterNon-linear least squaresRSSIntersection (aeronautics)AlgorithmLeast-squares function approximationGeolocationNonlinear systemPath (computing)Computer scienceSIGNAL (programming language)Noise (video)Mathematical optimizationMathematicsTelecommunicationsEstimation theoryStatisticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple geometric interpretation for received signal strength (RSS) difference based geolocation can be illustrated by considering a plane containing a single pair of receivers and a transmitter. If the path loss follows a simple inverse power law, the RSS difference (in decibels) between the two receivers can be shown to define a circle on which the transmitter must lie. With additional receivers, the position of the transmitter can be solved by finding the common intersection of the circles corresponding to the different pairs of receivers. In practice, the solution of this problem is complicated by the errors contributed by environmental noise, measurement errors and the deviation of the actual path losses from the model. The optimal nonlinear least squares solution can be obtained by performing a search on a planar grid. However, the computational cost becomes an issue when the number of receivers is large. This paper presents an efficient least squares solution whose performance approaches that of the optimal nonlinear least squares solution.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil0,654

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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations31
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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