基于约束平方根无迹卡尔曼滤波的非视距移动定位
应用统计
2016-11-17 v1 信息论
math.IT
摘要
本文研究了基于到达时间 (TOA) 测量的非视距 (NLOS) 场景中移动节点 (MN) 的定位与跟踪问题。为此，我们开发了一种约束形式的平方根无迹卡尔曼滤波 (SRUKF)，其中无迹变换的 Sigma 点通过求解约束优化问题被投影到可行域上。该可行域是由 NLOS 测量形成的多个圆盘的交集。我们展示了如何减小优化问题的规模，并将其表述为凸二次约束二次规划 (QCQP) 问题，该问题依赖于 SRUKF 的后验误差协方差矩阵的 Cholesky 因子。由于这些改进，所提出的约束 SRUKF (CSRUKF) 比约束 UKF 更高效且具有更好的数值稳定性。通过仿真，我们还表明 CSRUKF 相比其他技术实现了更小的定位误差，并且其性能在不同的 NLOS 条件下具有鲁棒性。
引用
@article{arxiv.1405.0212,
title = {Mobile Localization in Non-Line-of-Sight Using Constrained Square-Root Unscented Kalman Filter},
author = {Siamak Yousefi and Xiao-Wen Chang and Benoit Champagne},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.0212},
year = {2016}
}
备注
Under review by IEEE Trans. on Vehicular Technology