Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
140
Lista 2024
Status:
Autorzy: Wójcik Dariusz, Styła Michał, Kulisz Monika, Skowron Łukasz, Kłosowski Grzegorz, Rymarczyk Tomasz, Adamkiewicz Przemysław, Golec Ewa, Gauda Konrad
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2026
Wersja dokumentu: Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 21
Wolumen/Tom: 19
Numer artykułu: 5090
Strony: 1 - 23
Impact Factor: 3,9
Scopus® Cytowania: 0
Bazy: Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 26 października 2026
Abstrakty: angielski
Industrial ultra-wideband (UWB) tags can share a limited ranging-update budget through gateway-side admission control. We evaluate an artificial intelligence (AI)-assisted priority rule that combines predictive uncertainty, nonlinear age of information (AoI), and a cold-start indicator, using dimensionally explicit coefficients. The dataset contains 166,142 cleaned range events from seven tags and eight anchors. Forecasting is evaluated on sessions held out in chronological order within each device. Replay draws 16 paired synthetic fleets of 100 virtual tags from 598 overlapping 80 s windows of three test sessions of one physical tag. Two state-update assumptions are compared. Under causal state updates using only recorded observations, the proposed priority rule does not outperform periodic scheduling at any evaluated budget from 5% to 40%; at a 20% evaluation budget, its mean absolute raw-range reconstruction error is 10.23% higher. At the same budget, retrospective replay with linearly interpolated state updates yields lower error (0.361 m versus 0.366 m) and an estimated matched-quality reduction of 2.49% in admitted evaluation cycles (95% paired-replay interval: 1.58–3.46%). This reduction is conditional on the interpolated retrospective replay assumptions, which use subsequent observations to reconstruct controller state non-causally. Admitted-cycle count serves only as a proxy for relative tag energy under an equal per-cycle cost assumption; electrical energy consumption was not directly measured. The replay evidence is limited to three physical sessions from a single device, so these findings do not establish generalizability to independent devices, environments, or simultaneous physical fleets.