Proactive handover can save a millimeter-wave (mmWave) link before a passing body blocks it, but only if the network knows where the user is. We ask whether the radio units that serve a user can localize it accurately enough from its uplink sounding reference signals. We derive position error bounds that include synchronization and array calibration errors, with and without reflected paths known from a digital twin, and test two estimators in a ray-traced street canyon on held-out scenarios. Three findings stand out. First, with line of sight to both radio units, array calibration, not bandwidth, limits the bound. Second, blockage degrades the line-of-sight-only bound sharply, whereas known reflections keep the map-aided bound low. Third, a simple dominant-path estimator fails where it matters most: its errors grow sharply around blockage, and proactive handover becomes worse than the 3GPP baseline. A map-aided multipath tracker cuts the median error from 12 to 3.7 cm and removes this significant penalty at link margins of 15 dB and above, but does not yet beat the baseline.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

战术边缘指挥控制:防务面临的核心挑战
专知会员服务
31+阅读 · 2025年8月25日
MM-REACT:提示ChatGPT进行多模态推理和行动
专知会员服务
35+阅读 · 2023年3月26日
视觉底层任务优秀开源工作:MMEditing 库使用方法
MMDetection v2.0 训练自己的数据集
CVer
30+阅读 · 2020年8月9日
SQN算法效果及代码: Breakout-ram-v4 打砖块
CreateAMind
12+阅读 · 2019年1月21日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
【干货】Lossless Triplet Loss: 一种高效的Siamese网络损失函数
机器学习研究会
29+阅读 · 2018年2月21日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
VIP会员
最新内容
《美空军2026条令文件:对海压制作战》
专知会员服务
20+阅读 · 11月9日
人工智能与战争的未来
专知会员服务
8+阅读 · 11月8日
《Agent Mosaic:识别智能体LLM系统中的机密泄露》
专知会员服务
10+阅读 · 11月8日
人工智能在军事教育中的应用:若干视角与经验
专知会员服务
11+阅读 · 11月6日
“星链”减速与不断适应的乌克兰
专知会员服务
9+阅读 · 11月6日
美国中期选举之后:帕兰提尔面临不确定性?
专知会员服务
6+阅读 · 11月6日
相关资讯
视觉底层任务优秀开源工作:MMEditing 库使用方法
MMDetection v2.0 训练自己的数据集
CVer
30+阅读 · 2020年8月9日
SQN算法效果及代码: Breakout-ram-v4 打砖块
CreateAMind
12+阅读 · 2019年1月21日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
【干货】Lossless Triplet Loss: 一种高效的Siamese网络损失函数
机器学习研究会
29+阅读 · 2018年2月21日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员