Zobrazeno 1 - 10
of 23
pro vyhledávání: '"ranging error mitigation"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Klemen Bregar, Mihael Mohorcic
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 6, Pp 17429-17441 (2018)
Indoor localization is one of the key enablers for various application and service areas that rely on precise locations of people, goods, and assets, ranging from home automation and assisted living to increased automation of production and logistic
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b53f46b5c6304d2b9c0b0e62e3b300a2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Radio frequency (RF)-based techniques are widely adopted for indoor localization despite the challenges in extracting sufficient information from measurements. Soft range information (SRI) offers a promising alternative for highly accurate localizati
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::e013101bfe921017e632afc7acceb206
https://doi.org/10.1109/gcwkshps52748.2021.9681832
https://doi.org/10.1109/gcwkshps52748.2021.9681832
Ultra-wideband (UWB)-based techniques, while becoming mainstream approaches for high-accurate positioning, tend to be challenged by ranging bias in harsh environments. The emerging learning-based methods for error mitigation have shown great performa
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0f1bb2a41c740b9b18581fcbe0960dac
https://doi.org/10.1109/milcom52596.2021.9653015
https://doi.org/10.1109/milcom52596.2021.9653015
Localization systems based on ultra-wide band (UWB) measurements can have unsatisfactory performance in harsh environments due to the presence of non-line-of-sight (NLOS) errors. Learning-based methods for error mitigation have shown great performanc
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::81022af2a2b6fe7ac2bcd2824182cf24
https://doi.org/10.1109/milcom52596.2021.9653043
https://doi.org/10.1109/milcom52596.2021.9653043
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.