MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220745968 · doi:10.1061/9780784483961.037

Feasibility Assessment and Enhancement of TOF-Based UWB RTLS for Non-Line-of-Sight Conditions on Construction Sites

2022· article· en· W4220745968 sur OpenAlex
Tianshi Jin, Farnaz Sadeghpour

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

RevueConstruction Research Congress 2022 · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndoor and Outdoor Localization Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNon-line-of-sight propagationReal-time locating systemComputer scienceMultipath propagationResidualLine (geometry)Kalman filterMultilaterationUltra-widebandLine-of-sightReal-time computingEngineeringWirelessTelecommunicationsAlgorithmArtificial intelligenceMathematicsNode (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies in the past decades have shown that Real-Time Location Systems (RTLS) have strong potential in improving safety and enhancing productivity on construction sites. Ultra-Wide Band (UWB) RTLS in particular, has demonstrated high suitability for construction site conditions due to its higher accuracy, lower dependency on the Line-Of-Sight (LOS), and less signal attenuation and multipath effect. However, higher tolerance to Non-Line-Of-Sight (NLOS) is not equivalent to not having impacts on the accuracy of location estimation. To reduce the impact of NLOS, typically standardized residual analysis of Least Square or Kalman Filter are used (to detect and remove the outliers). However, these methods can only be functional with a minimum of five anchors. The objective of this study is to determine and mitigate the impact of NLOS on location estimation accuracy of TOF-based UWB RTLS when only four anchors are utilized. The proposed mitigation methodology provides an accuracy improvement of more than 60%, which is significant especially for applications such as safety where accuracy is paramount on construction sites.

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)0,001
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 enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,318 · 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