Cramér-Rao Lower Bound Analysis of Positioning With Planar Large Intelligent Surfaces Under Rician Channel
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we derive the Fisher information matrix (FIM) and Cramér-Rao lower bound (CRLB) for positioning a terminal with a planar large intelligent surface (LIS), under Rician channel. For a disk-shaped continuous LIS and a terminal located on the central perpendicular line (CPL) of the LIS, we obtain expressions for the CRLBs in the form of a single integration. For the situation that the terminal is far from the LIS compared to the LIS radius and the situation with an asymptotically large LIS, closed-form approximations of the CRLBs are derived, based on which scalings and properties of the positioning precision with respect to different system parameters are obtained. For positioning a terminal with arbitrary location, we derive closed-form expressions of the CRLBs when the terminal is far from the LIS and the wavelength is small. When the surface area is small and the path-loss exponent is not larger than 5, the CRLBs of a CPL-terminal are smaller than those of a non-CPL terminal for all three dimensions, while the reverse may occur when the surface area grows large enough. We also carry out a comparative study of the continuous and discrete models of the LIS. Numerical results are presented to validate the precision of our theoretical analysis and approximated performance.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».