On Convexification of Range Measurement Based Sensor and Source\n Localization Problems
Notice bibliographique
Résumé
This manuscript is a preliminary pre-print version of a journal submission by\nthe authors, revisiting the problem of range measurement based localization of\na signal source or a sensor. The major geometric difficulty of the problem\ncomes from the non-convex structure of optimization tasks associated with range\nmeasurements, noting that the set of source locations corresponding to a\ncertain distance measurement by a fixed point sensor is non-convex both in two\nand three dimensions. Differently from various recent approaches to this\nlocalization problem, all starting with a non-convex geometric minimization\nproblem and attempting to devise methods to compensate the non-convexity\neffects, we suggest a geometric strategy to compose a convex minimization\nproblem first, that is equivalent to the initial non-convex problem, at least\nin noise-free measurement cases. Once the convex equivalent problem is formed,\na wide variety of convex minimization algorithms can be applied. The paper also\nsuggests a gradient based localization algorithm utilizing the introduced\nconvex cost function for localization. Furthermore, the effects of measurement\nnoises are briefly discussed. The design, analysis, and discussions are\nsupported by a set of numerical simulations.\n
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».