Computation Reduction for Angle of Arrival Estimation Based on Interferometer Principle
Notice bibliographique
Résumé
Advancement in wireless technology and the oncoming of the Internet of Things (IoT) marked an incredible growth in the wireless connectivity, ultimately concluding to a major expansion in the mobile electronics industry. Today, around 3.1 billion users are reported being connected to the internet, along with 16.3 billion mobile electronic devices. The increasing connectivity has lead to an increase in demand for mobile services, consequently, increasing demand for location services and mobility analytics. The most common location tracking or direction finding devices are found in the form of Global Positioning System (GPS) which provides location data for a client device using satellites-based lateration techniques. However, the use of the GPS is fairly limited to large distances and often tend to fail when smaller distances are concerned. This thesis aims to dive into the study of different direction finding algorithms based on angle of arrival estimation specifically pertaining to the indoor location tracking and navigation, also known as hyperlocation. The thesis will go over the main elements used in direction finding systems while looking at some of the present research done in this respective field of interest. Afterwards, the thesis will focus on a specific angle of arrival estimation algorithm which is widely being used for hyerplocation solutions and propose an alteration in the algorithm in order to achieve a faster runtime performance on weaker processors. A comparison between the accuracies will be made between the original algorithm and the suggested solution, followed by a runtime comparison on different processing units.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».