Multipath Identification, User Localization, and Environment Mapping in Radio SLAM
Notice bibliographique
Résumé
Radio simultaneous localization and mapping (SLAM) is challenging due to multipath propagation. While line-of-sight (LoS) and first-order non-LoS (NLoS) paths, referred to as NLoS-1 paths, play a critical role in SLAM, no existing techniques can effectively separate them from high-order NLoS paths, i.e., NLoS- <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">n</i> paths ( <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">n</i> ≥ 2). This paper presents a new framework to accurately identify the LoS/NLoS-1 paths and conduct SLAM. The key idea is to define the virtual user equipment (UE) of a NLoS- <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">n</i> path as the <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">n</i> -th order reflection of the UE. We discover that the centers of the circles encompassing the UE, a virtual UE associated with a LoS/NLoS-1 path, and each of some other virtual UEs are aligned in a line, if and only if those virtual UEs are all associated with NLoS-1 paths. Accordingly, we propose to identify the LoS/NLoS-1 paths using Hough transform-based line detection, and estimate the UE’s location and the environments with the identified LoS/NLoS-1 paths using maximum likelihood estimation and mean-shift clustering. We analytically confirm that the localization error asymptotically approaches the Cramér-Rao Lower Bound. Simulations show that our approach outperforms the state of the art in localization accuracy by up to 91.93%, even when the latter assumed all NLoS-1 paths are perfectly identified <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">a-priori</i> .
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 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 | 0,001 |
| 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 ».