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Simultaneous context inference and mapping using mm-Wave for indoor scenarios

机译：在室内场景中使用mm-Wave同时进行上下文推断和映射

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We introduce in this paper two main approaches, Triangulateration (TL) and Angle-Difference-of-Arrival (ADoA) for indoor localization and mapping using single-anchor and millimeter wave (MMW) propagation characteristics. Then, we perform context inference through obstacle localization. To do so, we first include and estimate the positions of virtual anchor nodes (VANs), known as mirrors of the real anchor with respect to obstacle. Then, it is followed by estimating the obstacle position and its dimensions. We assess the performance of each technique via cumulative distribution function (CDF) for the location estimation root mean square error (RMSE). Simulations confirm that localization of the receiver relying on a single anchor and the localization of obstacles in MMW achieves a few centimeters accuracy.
机译：我们在本文中介绍了两种主要方法，即利用单锚和毫米波（MMW）传播特性进行室内定位和制图的三角测量（TL）和到达角差（ADoA）。然后，我们通过障碍物定位执行上下文推断。为此，我们首先要包括并估算虚拟锚节点（VAN）的位置，该位置称为真正锚相对于障碍物的镜像。然后，估计障碍物的位置及其尺寸。我们通过累积分布函数（CDF）评估位置估计的均方根误差（RMSE）的每种技术的性能。仿真证实，依赖单个锚的接收器定位和MMW中障碍物的定位都可以达到几厘米的精度。

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