Utilization of Wavelet Packet Sensor De-noising for Accurate Positioning in Intelligent Road Services
Notice bibliographique
Résumé
Recently, smart cities functionality and management have captured notable consideration. Owing to the rapid development in the information and communication technologies (ICT), various applications and services are highly engaged in the cities' operation. Specifically, intelligent road services as traffic management, driver behavior assessment and crowdsensing based road condition monitoring contribute towards better operability. To sustain decent performance of these applications, accurate and continuous positioning is an essential concern. Generally, Global Navigation Satellite System (GNSS) receivers are vulnerable to partial or complete outages due to multipath or signal blockage. Consequently, inertial navigation systems integrated with GNSS receivers are affected by inertial sensors noises and biases. In this paper, we apply wavelet packet de-nosing to eliminate noises of the Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) grade inertial sensors. Afterwards, we integrate the de-noised reduced inertial sensor system (RISS) with GNSS receivers in real road experiment to assess the system performance. In addition, we show the significance ofthe proposed integration over the conventional one during multiple GNSS outages under various driving scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».