基于融合TOA-RSS-AOA测量的混合源定位最优传感器布置
信号处理
2022-04-14 v1
摘要
结合混合测量的源定位技术提高了位置估计的可靠性和精度。给定一组能够采集到达时间(TOA)、接收信号强度(RSS)和到达角(AOA)融合测量的混合传感器，通过优化设计混合传感器的布置可进一步增强定位精度。本文提出了一种基于极大极小化(MM)原理的混合定位最优传感器布置方法。我们首先推导了混合测量模型的克拉美罗下界(CRLB)，并利用A最优准则构建设计问题。接着，引入辅助变量将设计问题重构为等价的鞍点问题，并针对原变量和对偶变量构造具有闭式解的简单代理函数。本文中MM的应用不同于传统MM(通常仅针对原变量发展)，我们认为本文发展的MM框架可用于求解许多优化问题。与现有大多数最先进算法(本质上多为解析方法)相比，本方法的主要优势在于能够同时处理测量中相关与无关噪声。我们还讨论了所提算法基于D最优和E最优准则的最优布置设计的扩展。最后，在不同噪声条件和不同设计参数下研究了所提方法的性能。
引用
@article{arxiv.2204.06198,
title = {Optimal Sensor Placement for Hybrid Source Localization Using Fused TOA-RSS-AOA Measurements},
author = {Kuntal Panwar and Ghania Fatima and Prabhu Babu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.06198},
year = {2022}
}