Error Analysis of Localization Based on Minimum-Error Entropy With Fiducial Points
Notice bibliographique
Résumé
Localization has been a well-investigated problem in the past decade for several networks and is one of the most celebrated applications of adaptive signal processing. However, existing localization algorithms exhibit a significant degradation under non-line of sight (NLOS) conditions, especially in outdoor scenarios. Due to the inherent non-Gaussianity in the NLOS returns, generic mitigation of the degradations due to NLOS remains quite an open challenge. In this regard, information-theoretic learning (ITL) criteria are attractive due to their ability to adapt to arbitrary NLOS distributions and suppress NLOS-induced non-Gaussian processes. In this regard, this letter proposes the use of minimum error entropy with Fiducial points (MEE-FP) in the particular context of round-trip time of arrival (RTTOA) based localization. From the presented simulations, it is observed that the proposed MEE-FP based localization method delivers lower variance under severe NLOS conditions and is closer to the ideal maximum-likelihood solution than contemporary ITL based approaches. Lastly, analytical variance-expressions are derived for the proposed localization technique, which is validated by computer simulations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».