Performance Bounds on Passive Indoor Positioning Using Visible Light
Notice bibliographique
Résumé
In this article, a novel method for passive indoor localization using LED luminaires is proposed where explicit user participation is not required. This approach measures changes in the impulse response between sources and receivers and estimates a location based on optical channel sounding data. An exponential integrating-sphere model is used to represent object impulse response (OIR) from each luminaire source-receiver pair, which is obtained by subtracting impulse response (IR) of the room background (i.e., without an object) from IR when the object is present inside the room. This model is represented as a function of 3D position of the object and depends on both source and receiver parameters and the physical geometry of the room. An analytical expression of the Cramér-Rao lower bound (CRLB) on the proposed passive indoor localization method is derived. The position is also estimated by using a maximum likelihood (ML) estimator which gives the position estimate by maximizing the log-likelihood function of the received noisy OIR waveforms. The results show that the signal-to-noise ratio (SNR) and number of source-receiver pairs used in the estimation, play a crucial role in performance. Typical localization root-mean squared error is less than 10 cm over a broad range of light intensities and object locations.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».