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Enregistrement W4380765912 · doi:10.1109/jas.2023.123282

Fundamental Limits of Doppler Shift-Based, ToA-Based, and TDoA-Based Underwater Localization

2023· article· en· W4380765912 sur OpenAlexafffund
Zijun Gong, Cheng Li, Ruoyu Su

Notice bibliographique

RevueIEEE/CAA Journal of Automatica Sinica · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesHong Kong University of Science and TechnologyGovernment of Jiangsu ProvinceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMultilaterationDoppler effectFocus (optics)Computer scienceFDOAUnderwaterTime of arrivalAcousticsAngle of arrivalSIGNAL (programming language)Real-time computingTelecommunicationsWirelessPhysicsGeologyOpticsAntenna (radio)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dear Editor, This paper is concerned with the underwater localization based on acoustic signals. Specifically, we will focus on the search of an underwater target that can constantly broadcast a beacon signal, such as a black box. Common measurements for localization are Doppler shift [1], time of arrival (ToA) [2]–[4], time difference of arrival (TDoA) [5], [6], angle of arrival (AoA) [7], etc. In this paper we will investigate the fundamental limits of Doppler shift-Based, ToA-Based, TDoA-based underwater localization. Note that AoA is not covered, because Doppler shift can be viewed as one type of AoA. The discussion will focus on short-baseline positioning with a mobile anchor, i.e., an autonomous underwater vehicle (AUV). Due to the large distance and the limited battery life of the AUV, the target is quite likely to lie outside the convex hull of the AUV's trajectory. In such cases, we will show that accurate localization is almost impossible by exclusively dependent on a single type of measurements. However, system performance will be significantly improved by combing Doppler shift with ToA or TDoA measurements. The reason for such improvement will be unveiled theoretically and numerically in this letter.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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