High-Accuracy Localization Platform Using Asynchronous Time Difference of Arrival Technology
Notice bibliographique
Résumé
Despite extensive research efforts on ranging and localization modeling and simulation, research on practical implementations is limited. For the first time, a complete prototype based on asynchronous time difference of arrival (A-TDOA) technique is implemented in hardware. The A-TDOA technique requires neither clock synchronization between a target and anchor nodes nor wired infrastructure among anchor nodes, both of which are necessary for time of arrival and TDOA systems, respectively. All subsystems, including transmitter, receiver, antenna, and baseband processing unit, are developed from scratch and undergone significant updates for improved reliability. The implemented system has been extensively tested in an outdoor and indoor line of sight radio environments, and the accuracies obtained are 20.7 and 15.2 cm in 8 m × 8 m and 6 m × 6 m areas, respectively. In nonline of sight indoor environment, the achieved accuracy is 21.3 cm in 5 m × 5 m area. The comparison with the literature published to date proves the excellent quality of these results. To better understand the localization accuracy, the error sources due to thermal noise, hardware limitation, and radio propagation channel are identified and investigated. Mitigation methods are proposed to reduce errors. The implemented prototype supports many unique applications including cargo tracking, tourist guiding, emergency evacuation, and so on.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».