Error Bounds for 3D Localization and Maximum Likelihood Estimation of mm-Wave MISO OFDM Systems in the Presence of Hardware Impairments
Notice bibliographique
Résumé
Millimeter-wave ($mm$-wave) multiple-input single-output (MISO) systems are expected to be extremely advantageous for the fifth generation (5G) cellular systems. In fact, these systems are considered key enablers of centimeter-level localization accuracy, even in the case of a single base station (BS). However, there are still fundamental issues that need to be addressed when applying$mm$-wave MISO systems to practical scenarios, namely the effects of hardware impairments (HWIs). In this study, the 3D localization accuracy of$mm$-wave MISO OFDM systems is investigated when there are HWIs at both the BS and the mobile station (MS). The localization is performed by estimating the downlink channel parameters of the line-of-sight (LOS) path using only a maximum likelihood (ML) estimator at the MS. We then transform these channel parameters into ones for localization. The Fisher information matrix (FIM) is employed to assess the accuracy of the estimation processes, considering also any non-LOS (NLOS) paths. The limit of localization is calculated in terms of the position error bound (PEB). Computer simulations demonstrate the destructive impacts of HWIs on the localization process. Moreover, it was proven that the effect of NLOS paths from unknown scatters on the localization process is related to the ratio between LOS and NLOS path gains.
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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 | 0,008 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».