Time delay estimation for UWB non coherent receiver in indoor environment, from theory to practice
Notice bibliographique
Résumé
Extracting parameter estimates from noisy observations of an underlying signal is a common problem in many fields. Time delay estimation (TDE) is essential for many areas, such as localization, array processing, and radar. The performance of any estimator is often evaluated via the mean square error (MSE) that can then be compared to analytical MSE lower bounds. In this paper, we first analyze a maximum likelihood (ML) estimator based on the knowledge of noisy second order statistics of the channel. We investigate lower bounds for the time delay estimation error for ultra-wideband ranging systems operating in realistic multipath environments. Based on the Cramer-Rao lower bound (CRLB), we derive analytically a lower bound of the time delay estimation calculated using the Karhunen–Loève decomposition of the estimated channel autocorrelation matrix. Also, we investigate the practical implementation (based on energy detection) of the time delay estimator. In the second part of the paper, we have analyzed the time delay estimation performances with the energy maximization receiver. Simulations are evaluated using a simulated UWB underground mine channel. This can be considered as the first step for a global positioning system for use mining industry.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».