基于地理时空信息的视距/非视距混合环境下三维协同定位
信号处理
2023-05-25 v1
摘要
我们提出了一种基于地理与时空信息的分布式协同定位（GSTICP）算法，用于需要三维（3D）坐标且工作在视距（LOS）与非视距（NLOS）混合环境中的无线网络。首先，通过对位置矢量估计的后验分布进行因子分解，并将节点的空间域与时间域操作映射到因子图（FG）上，构建因子图。接着，我们利用基于地理信息的NLOS识别方案来降低由NLOS测量引起的性能退化。此外，我们采用基于有限对称采样的缩放无迹变换（SUT）方法，仅使用少量样本即可高精度地近似FG上传递消息的非线性项。最后，我们提出一种增强型锚点升级（EAU）机制以避免冗余迭代。我们的GSTICP算法支持任何能够确定节点间距离的距离测量类型。仿真结果与分析表明，相较于基于置信传播（BP）的现有最优定位器，我们的GSTICP具有更低的计算复杂度，同时实现了更具竞争力的定位性能。
引用
@article{arxiv.2209.00824,
title = {Geo-Spatio-Temporal Information Based 3D Cooperative Positioning in LOS/NLOS Mixed Environments},
author = {Yue Cao and Shaoshi Yang and Zhiyong Feng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.00824},
year = {2023}
}
备注
6 pages, 5 figures, accepted to appear on IEEE Globecom, Aug. 2022. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2208.11854