Enhancing and Generalizing Position-Velocity Tracking in Imperfect <i>mm</i>Wave Systems Using a Low-Complexity Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
This work aims to enhance and generalize the joint position-velocity tracking process in millimeter wave (mmWave) systems that suffer from hardware impairments (HWIs), all while considering computational complexity. Initially, we investigate the performance of two widely used traditional trackers: the extended Kalman filter (EKF) and the unscented Kalman filter (UKF). Through this investigation, we identify the strengths and limitations of these trackers. Besides, we evaluate the gap between traditional tracking performance and the theoretical optimum by deriving the Bayesian Cramér-Rao Bound (BCRB) as a benchmark. Our findings reveal a significant disparity between the performance of traditional trackers and the benchmark, with performance being influenced by noise characteristics, initial conditions, and the accuracy of prior knowledge about the transition model. To address these challenges, we propose a neural network (NN)-based approach to achieve accurate and generalized tracking without relying on prior knowledge of the transition model, initial conditions, or noise characteristics. Specifically, our method trains a NN that performs effectively under any noise conditions, without needing to recognize the transition model or initial state. To manage the computational demands of the training phase, we employ a low-complexity algorithm, the Extreme Learning Machine (ELM), which calculates weights and biases through closed-form solution, avoiding complex optimization processes. Finally, we validate the accuracy and generality of the ELM tracker through computer simulations, testing it under various scenarios, including Gaussian and non-Gaussian HWI distortions, as well as systems with known transition models and those involving uncharacterized inputs.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».