移动多径环境中的协同高精度定位
网络与互联网体系结构
2012-11-09 v2 信息论
机器人学
math.IT
摘要
我们研究在需要亚米级精度的多径丰富环境中移动节点的高精度定位问题。我们采用对等网络框架，其中车辆/节点可以在局部邻域内获得成对的多径退化测距估计，以及固定数量的锚节点。面临的挑战是利用冗余克服多径障碍，以提供所需的精度，特别是在接收信号中被多径破坏的比例占主导地位的严重多径条件下。我们引入一种基于粒子滤波的分析图模型框架，并通过仿真揭示了其高精度定位的潜力。我们还解决了诸如“需要多少个锚节点以及多大比例的视距（LOS）测量才能达到指定的目标精度？”等设计问题，方法是通过解析方法表征定位精度的性能提升作为网络中节点数量和 LOS 测量比例的函数。特别地，对于静态节点放置，我们表明 Cramer-Rao 下界（CRLB）——定位精度的一个基本下界——可以表示为两个因子的乘积：一个仅依赖于噪声分布参数的标量函数，和一个仅依赖于节点位置几何结构与底层连通图的矩阵。此外，我们获得了 CRLB 的简化表达式，有助于推导估计误差的标度行为作为网络中智能体和锚节点数量的函数。该下界表明，即使是小比例的 LOS 测量也能提供显著的改善。反之，小比例的非视距（NLOS）测量会显著降低性能。该分析被扩展至移动场景，并将性能与推导出的 CRLB 进行了比较。
引用
@article{arxiv.1206.2959,
title = {Collaborative High Accuracy Localization in Mobile Multipath Environments},
author = {Venkatesan. N. Ekambaram and Kannan Ramchandran and Raja Sengupta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1206.2959},
year = {2012}
}