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Enregistrement W4225242773 · doi:10.1109/jphot.2022.3170693

Effect of Signal-Dependent Shot Noise on Visible Light Positioning

2022· article· en· W4225242773 sur OpenAlexaff
Ahmad Raza Cheema, Malek Alsmadi, Salama Ikki

Notice bibliographique

RevueIEEE photonics journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisible light communicationMultilaterationAsynchronous communicationComputer scienceTelecommunications linkRSSTime of arrivalNoise (video)SIGNAL (programming language)Position (finance)Bit error rateSignal-to-noise ratio (imaging)Degradation (telecommunications)AlgorithmReal-time computingTelecommunicationsElectronic engineeringWirelessArtificial intelligenceAcousticsOpticsPhysicsLight-emitting diodeDecoding methodsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the error bounds for position estimation in downlink visible light communication (VLC) systems. More precisely, we use Cramér-Rao lower bounds (CRLBs) to study the effect of signal-dependent shot noise (SDSN) on the error performance in visible light positioning. We consider synchronous, quasi-synchronous, and asynchronous visible light positioning (VLP) systems. The system performance is assessed based on the position estimation, and uses information from parameters relating to the time of arrival (TOA), time difference of arrival (TDOA), and received signal strength (RSS). The results demonstrate that SDSN has a negative impact on the error bounds in all considered scenarios. Moreover, the level of degradation observed is not uniform among all cases at higher SDSN levels.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,234 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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