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Enregistrement W4306252504 · doi:10.1088/1361-6501/ac9a64

Position estimation and calibration for high precision human positioning and tracking using millimeter-wave radar

2022· article· en· W4306252504 sur OpenAlexaff
Zhimeng Xu, Zhenbin Wu, Dan Li, Liangqin Chen, Shanshan Zhang, Zhizhang Chen

Notice bibliographique

RevueMeasurement Science and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndoor and Outdoor Localization Technologies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Fujian ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceRadarExtremely high frequencyPosition (finance)CalibrationTracking (education)Context (archaeology)Precise Point PositioningPositioning systemMillimeterRemote sensingComputer visionPoint (geometry)Global Positioning SystemTelecommunicationsOpticsMathematicsPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, a context-based human target detection and position estimation algorithm, as well as a position calibration algorithm based on radar irradiation angle are proposed to improve the positioning accuracy, which is limited by the sparse and easily submerged characteristics of the point cloud generated by millimeter-wave radar, which leads to difficulty in achieving high-precision positioning. Furthermore, an indoor target positioning and tracking system is built using 77 GHz millimeter-wave radar to verify the proposed algorithms. The experimental results indicate that the proposed algorithms can improve the positioning accuracy both in single-person and multi-person positioning scenarios, with median positioning errors 8.7 cm (36.7% decrease) and 12.95 cm (average) respectively. Therefore, the proposed sensing method is considered as a very promising technique for designing a high precision human trajectory tracking and positioning radar system.

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 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,843

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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