一种基于 Sigma 点的数值低复杂度 MIMO 系统中多径基于 SLAM 的算法
信号处理
2025-05-27 v2
摘要
多径基于同时定位与地图构建（MP-SLAM）是无线网络中获取发射器/接收器位置信息和传播环境信息的有前景的方法。MP-SLAM 将平坦表面的镜面反射建模为虚拟锚点（VAs），即基站的镜像图像。基于粒子的方法具有高度的灵活性，可以用复杂形状近似移动代理状态和地图特征状态（即 VA 状态）的后验概率密度函数。然而，它们需要大量粒子来抵消高维参数空间中的退化，导致高计算复杂度。相反，使用不足够的粒子会导致估计精度下降。本文引入一种基于 sigma 点（SP）实现的低复杂度 MP-SLAM算法，用于实现 sum-product 算法（SPA）。我们将代理和 VAs 的连续状态消息建模为高斯分布，并通过 SP 变换来近似非线性。这种方法在不降低精度的同时大大降低了计算复杂度。由于概率数据关联会为代理和 VA 状态生成高斯混合，我们使用矩匹配将每个混合物合并为单个高斯分布。使用合成数据和真实数据的数值结果表明，我们的方法在计算运行时间上显著低于基于粒子的方案，同时展现出与之相当乃至更好的定位和地图构建性能。
引用
@article{arxiv.2503.15286,
title = {A Sigma Point-based Low Complexity Algorithm for Multipath-based SLAM in MIMO Systems},
author = {Anna Masiero and Alexander Venus and Erik Leitinger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.15286},
year = {2025}
}
备注
10 pages