Tracking Cell Phones for 5G mmWave Beam Placement Using Advanced Kalman Filtering
Notice bibliographique
Résumé
Achieving more reliable communication necessitates precise beam management, a process often challenged by the dynamic and unpredictable nature of mobile environments. This study proposes an advanced prediction methodology that integrates a beam sweeping technique to acquire user prototype trajectory information. The method leverages received signal strength (RSS) and interference signal to noise ratio (SINR) metrics collected over a defined period to construct a prototype trajectory that reflects the behavior of user equipment (UE) over time. To enhance the accuracy of user movement predictions, two distinct Kalman filter approaches-the Extended Kalman Filter (EKF) and the Unscented Kalman Filter (UKF) are applied to the prototype trajectory and data from proximity sensors. These filters are used to predict the user’s position and derive an average path representing the movement from one point to another. This comparative analysis enables the evaluation of prediction accuracy and its implications for adaptive beam steering in future. The findings demonstrate the potential of this approach that enable us to dynamically direct beams toward the user, thereby enhancing connectivity and overall network performance in mmWave-based systems. Such advancements are instrumental in addressing the challenges posed by high mobility and intermittent connectivity in nextgeneration wireless communication networks.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».