基于获取感知路径规划的主动干扰器定位
机器学习
2025-10-17 v1
摘要
我们提出了一个结合贝叶斯优化与获取感知路径规划的主动干扰器定位框架。与被动众包方法不同，我们的方法自适应地引导移动代理收集高效能的接收信号强度测量，同时考虑城市障碍物和移动约束。为此，我们修改了 A* 算法，引入获取值以整合到轨迹成本中，形成高获取率规划路径。在真实城市场景的仿真中，所提出的方法比无信息基线方法在测量次数上更少即可实现精准定位，显示出在不同环境下的一致性能。
引用
@article{arxiv.2510.14790,
title = {Active Jammer Localization via Acquisition-Aware Path Planning},
author = {Luis González-Gudiño and Mariona Jaramillo-Civill and Pau Closas and Tales Imbiriba},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.14790},
year = {2025}
}
备注
5 pages, 3 figures