基于消息传递的嵌入式粒子流 9 维协同定位与导航
信号处理
2024-01-12 v1
摘要
协同定位（CL）是位置感知通信网络、现代便利和公共安全等创新服务的一项重要技术。我们考虑具有移动智能体的无线网络，其目标是通过智能体间进行成对测量并交换位置信息来实现自我定位。置信传播（BP）是一种最先进的 CL 贝叶斯方法。在 CL 中，常采用基于粒子的 BP 实现，以应对非线性测量模型和状态动态。然而，基于粒子的 BP 算法在具有高层状态维度的大型密集移动智能体网络中已知会出现粒子退化问题。本文通过粒子流推导 CL 的 BP 消息，从而开发了一种避免粒子退化的分布式基于粒子的消息传递算法。我们这种结合的粒子流 BP 方法能够以最少数量的粒子计算出智能体状态的高度准确提议分布。其在精度和运行时间上优于传统的基于粒子的 BP 算法。此外，我们将所提方法与已知的集中式粒子流实现（即精确 Daum-Huang 滤波器）以及 sigma point BP 就位置精度、运行时间和内存需求随网络规模的变化进行比较。我们还将所有方法与由后验 Cramér-Rao 下界（PCRLB）给出的理论性能极限进行对比。基于三种不同场景，我们证明了所提方法的优越性。
引用
@article{arxiv.2301.01173,
title = {Message Passing-Based 9-D Cooperative Localization and Navigation with Embedded Particle Flow},
author = {Lukas Wielandner and Erik Leitinger and Florian Meyer and Klaus Witrisal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.01173},
year = {2024}
}
备注
14 pages (two column), 7 figures