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Enregistrement W7139632524

Cooperative Positioning with the Aid of Reconfigurable Intelligent Surface

2025· dissertation· W7139632524 sur OpenAlexaff
Mustafa Kh M Ammous

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Communication Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelecommunications linkWirelessKey (lock)Channel (broadcasting)Coordinate descentBlock (permutation group theory)Cramér–Rao boundPower (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis investigates the integration of reconfigurable intelligent surfaces (RISs) with cooperative positioning (CP) techniques to enhance localization accuracy and enable robust positioning in challenging wireless environments. The research addresses scenarios both with and without access points (APs), presenting novel frameworks and algorithms. Initially, the work establishes foundational channel models for RIS-aided Device-to-Device (D2D) communications in two-dimensional and three-dimensional settings. For AP-present scenarios, a key contribution is an innovative uplink CP framework featuring a resource-efficient model that allows simultaneous multi-user pilot transmissions on orthogonal subcarriers, thereby reducing overhead. This includes a joint optimization of user equipment (UE) scheduling, power allocation, and RIS phase shifts, solved iteratively via block coordinate descent (BCD), to minimize the Cramér-Rao lower bound (CRLB). A two-stage localization algorithm, combining a one-dimensional (1D) search with multidimensional scaling (MDS) for refinement using D2D channel parameters, demonstrates significant performance gains, achieving a 65% improvement over non-cooperative methods. Subsequently, the thesis pioneers AP-free CP, demonstrating its feasibility using only a single RIS and D2D communications, provided a minimum of three half-duplex UEs cooperate. This approach contrasts with prior works, which often require full-duplex UEs or multiple RISs. Practical RIS phase shift designs, including directional codebooks based on estimated spatial frequencies rather than absolute angles, alongside an optimized power allocation strategy, are proposed for this AP-free context. An AP-free localization algorithm, employing a 1D coarse search followed by maximum likelihood estimation (MLE) for refinement, achieves sub-meter accuracy even under multi-path conditions. Finally, the AP-free paradigm is extended to tracking multiple moving UEs using multiple RISs as anchors, where an extended Kalman filter (EKF) maintains high tracking accuracy in the sub-meter range. Overall, this thesis underscores the significant potential of integrating RIS technology with D2D communications to revolutionize wireless positioning systems for 6G and beyond.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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