FLORIS 与 CLORIS：基于距离与视频的混合源与网络定位
最优化与控制
2018-01-26 v1 系统与控制
摘要
我们提出了无线传感器网络中的混合定位方法，将含噪距离测量与角度信息（从视频中提取）相融合。相较于依赖单一传感变量的传统方法，这有望提升定位精度与鲁棒性。我们同时处理单源与网络（即协作多源）定位范式，通过优化凸代理来求解。混合定位的公式具有统一性：我们提出单一非线性最小二乘代价函数，融合角度与距离测量。随后我们松弛该问题以获得最优位置的估计。这不同于其他混合方法——后者交替执行针对各类测量的独立定位算法以逐步精化位置估计。单源定位使用半定松弛从一次性矩阵解导出源位置（通过分解）。网络定位采用不同方法：将传感器坐标保留为优化变量，并利用基于 Nesterov 最优方法的快速迭代高效最小化松弛代价函数。此外，我们开发了自动标定流程，以在单一一致坐标系中表示由不同设备（可能部署于不同位置）获得的距离与角度信息。这极大减少了手动标定的需求，否则将负面影响其实际可用性。我们在仿真与实验中开发并测试了新混合定位算法，其不仅克服了先前融合方法的局限，且优于 SOTA 方法，在某些场景中表现更优。
引用
@article{arxiv.1801.08155,
title = {FLORIS and CLORIS: Hybrid Source and Network Localization Based on Ranges and Video},
author = {Beatriz Quintino Ferreira and João Gomes and Cláudia Soares and João P. Costeira},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.08155},
year = {2018}
}