基于时延测量的移动源定位智能预测系统
网络与互联网体系结构
2020-08-13 v1 信号处理
摘要
本文介绍了一种用于工业物联网中移动源定位的智能预测系统。在该智能系统中，利用时延（Time Delay, TD）测量联合预测移动源的位置与速度。为预测位置与速度，首先通过舍弃秩一约束设计了松弛半定规划（Relaxed Semi-Definite Programming, RSDP）算法。然而，舍弃秩一约束会导致产生次优解。为提升性能，我们进一步提出惩罚函数半定规划（Penalty Function Semi-Definite Programming, PF-SDP）方法，通过引入惩罚项获得优化问题的秩一解。随后还提出了自适应惩罚函数半定规划（Adaptive Penalty Function Semi-Definite Programming, APF-SDP）算法，通过自适应选择惩罚系数以避免过度惩罚。我们在仿真环境与真实系统中进行实验以证明所提方法的有效性。结果表明，无论噪声水平大小，所提出的智能 APF-SDP 算法在位置与速度估计方面均优于 PF-SDP。
引用
@article{arxiv.2008.05043,
title = {An Intelligent Prediction System for Mobile Source Localization Using Time Delay Measurements},
author = {Hengnian Qi and Xiaoping Wu and Naixue Xiong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.05043},
year = {2020}
}
备注
12 pages,9 figures