Rigid Body Localization and Environment Sensing with 5G Millimeter Wave MIMO
Notice bibliographique
Résumé
Accurately localizing a moving target (MT) assisted with 5G in indoor environment could enable a wide variety of new applications. However, an MT in 3-dimensional space is usually considered as a rigid body with six degrees of freedom for industrial applications. Furthermore, the radio-based localization suffers from the non-line-of-sight (NLOS) condition in indoor scenes due to the uncertain environments, which proves to be a main source of location error. To improve the rigid body localization accuracy as well as unravel useful environmental information from the received signals, a novel rigid body localization and environment sensing scheme is proposed in this paper. The angle of arrivals (AOAs) derived from 5G channel estimation combined with singular value decomposition (SVD) method is adopted to achieve rigid body position and orientation estimation. Also, we propose a reflection point estimation method by leveraging a hierarchical iterative maximum likelihood-DCS-SOMP (HIML-DCS-SOMP) algorithm to extract the angular information of the single-bounce specular reflections. Simulation results demonstrate that the proposed scheme can achieve high accuracy rigid body localization and sketch the environment information in indoor scene.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».