Optimal Optical Omnidirectional Angle-of-Arrival Estimator With Complementary Photodiodes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».