基于最大相关熵准则与神经动力学优化的 NLOS 抑制 TDOA 定位
信号处理
2021-11-10 v5
摘要
本文利用最大相关熵准则(MCC)在传统到达时间差(TDOA)定位估计器中引入鲁棒性，以应对非视距(NLOS)传播条件。出于统计效率考虑，基于相关熵的鲁棒损失通过联合估计源位置与起始时间施加于底层到达时间构成上，而非施加于传感器采集时间戳后处理中生成的 TDOA 量。随后，我们采用神经动力学优化方法处理高度非凸的 MCC 公式。此外，我们考察了相应投影型神经网络模型的平衡局部稳定性。在代表性 NLOS 传播场景中的仿真研究表明，我们的神经动力学鲁棒 TDOA 定位方案在定位精度上优于若干现有方案。
引用
@article{arxiv.2009.06281,
title = {Neurodynamic TDOA localization with NLOS mitigation via maximum correntropy criterion},
author = {Wenxin Xiong and Christian Schindelhauer and Hing Cheung So and Junli Liang and Zhi Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.06281},
year = {2021}
}
备注
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