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Enregistrement W4293812037 · doi:10.1109/ojcoms.2022.3203162

Error Analysis of the Joint Localization and Synchronization of RIS-Assisted <i>mm</i>-Wave MISO-OFDM Under the Effect of Hardware Impairments

2022· article· en· W4293812037 sur OpenAlexaff
Busra Ceniklioglu, Deeb Assad Tubail, Ayşe Elif Canbilen, İbrahim Develı, Salama Ikki

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of the Communications Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu
Mots-clésCramér–Rao boundSynchronization (alternating current)Telecommunications linkUpper and lower boundsOrthogonal frequency-division multiplexingBase stationComputer scienceAlgorithmJoint (building)Position (finance)MathematicsControl theory (sociology)Channel (broadcasting)EngineeringTelecommunicationsEstimation theoryArtificial intelligenceMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work investigates the theoretical bounds of the joint localization and synchronization processes in a reconfigurable intelligent surface (RIS)-assisted system. We address the case of millimeter-wave (mm-Wave) multiple-input single-output (MISO) orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) with non-ideal transceivers. Considering a single antenna mobile station MS aims to estimate the parameters of the downlinks from the base station (BS) and the RIS by observing a known sequence received by the MS directly from the BS and indirectly through the RIS. The theoretical bounds of the estimation process are assessed by using the Fisher information matrix (FIM). A transformation matrix is then used to convert the FIM of the downlink channel parameters to the FIM of the MS joint localization and synchronization parameters. Specifically, the transformation matrix is derived based on the geometric relationships that convert the estimated downlink channels’ parameters to the position coordinates and clock offset. Next, the Cramer-Rao lower bound (CRLB) matrix of the joint localization and synchronization process is obtained by using the pseudo-inverse of the FIM. Thus, the position error bound (PEB), as well as the synchronization error bound (SEB), are calculated. Computer simulation results are provided to illustrate the adverse effects of the HWIs on the accuracy of localization and synchronization. These results are given in proportion to the effective signal-to-noise ratio (SNR), the number of pilot transmissions, and the number of the RIS elements.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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