Reflection Map Construction: Enhancing and Speeding Up Indoor Localization
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces an indoor localization method that utilizes fixed reflector objects within the environment, leveraging a base station (BS) or users equipped with Angle of Arrival (AoA) and Time of Arrival (ToA) measurement capabilities. The localization process consists of two phases. In the offline phase, using specific strategy effective reflector points within a specific region are identified. In the online phase, a maximization problem is solved to locate users based on BS measurements and information gathered during the offline phase. Through analysis and simulation results, we demonstrate that with the same number of training points, the performance of the proposed localization technique surpasses that of fingerprint-based techniques. Additionally, we show that localizing an unknown user does not require a large number of training points throughout the entire environment; it is sufficient to place these training points on the boundary of the environment. We introduce the reflectivity parameter ($n_{r}$), which quantifies the average number of first-order reflection paths from the transmitter to the receiver, and demonstrate its impact on localization accuracy. The log-scale accuracy ratio ($R_{a}$) is defined as the logarithmic function of the localization area divided by the localization ambiguity area, serving as an indicator of accuracy. We show that in scenarios where the Signal-to-Noise Ratio (SNR) approaches infinity, and without a line of sight (LoS) link,$R_{a}$is upper-bounded by$n_{r} \log _{2}\left ({{1 + \frac {\mathrm {Vol}({\mathcal {S}}_{A})}{\mathrm {Vol}({\mathcal {S}}_{\epsilon }({\mathcal {M}}_{s}))}}}\right)$, where$\mathrm {Vol}({\mathcal {S}}_{A})$and$\mathrm {Vol}({\mathcal {S}}_{\epsilon }({\mathcal {M}}_{s}))$represent the areas of the localization region and the area containing all reflector points with a probability of at least$1 - \epsilon $, respectively.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».