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Enregistrement W2934971339 · doi:10.1109/jlt.2019.2907969

Optimal Optical Omnidirectional Angle-of-Arrival Estimator With Complementary Photodiodes

2019· article· en· W2934971339 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Lightwave Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAngle of arrivalEstimatorAlgorithmComputer scienceMathematicsTelecommunicationsStatisticsAntenna (radio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Angle-of-arrival (AOA) estimator is the core device in visible light positioning (VLP) systems with AOA algorithms. However, existing AOA estimators suffer from high computational complexity, narrow field-of-view (FOV), low accuracy, or high power consumption. In this work, we propose a novel AOA estimator based on an array of tilted complementary photodiodes (CPDs), where the estimator's FOV can be $2\pi$ rad, and the AOA estimation only requires the solution of a linear equation set. The orientations of the CPDs in the AOA estimator are optimized with respect to the average error power, resulting in closed-form optimal orientation expressions for an arbitrary number of CPDs. We also derive closed-form expressions for the probability density function and the cumulative distribution function (CDF) of the AOA estimation error. On the basis of CDF expression, we derive closed-form asymptotic bounds for the positioning outage probability of a fundamental VLP system. Analytical, simulation, and experimental results verify that the optimal AOA estimator can minimize the estimation error, and it can be employed in AOA positioning systems perusing high accuracy, low complexity, large FOV, low cost, low power consumption, and high response speed.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · 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