RAIL：面向无人机的鲁棒声学室内定位
信号处理
2021-11-09 v1
摘要
在 GPS 信号不可用、微弱、被有意阻断或欺骗的环境中导航，已对广泛应用变得至关重要。一个典型例子是无人机在室内环境中的自主导航：为了完全或部分自主飞行，无人机需要准确且频繁的位置更新。本文提出一种专为 GPS 拒止环境设计的无人机鲁棒声学室内定位（RAIL）方案。RAIL 不依赖 GPS，而是利用超声声学信号，通过一种新颖的混合跳频码分多址（FH-CDMA）技术实现精确定位。与以往方法不同，RAIL 既能克服多径衰落效应，又能在接收端提供精确的信号分离。基于原型实现的综合仿真与实验表明，RAIL 提供高精度的三维定位，平均误差小于 1.5 cm。
引用
@article{arxiv.2111.03764,
title = {RAIL: Robust Acoustic Indoor Localization for Drones},
author = {Alireza Famili and Angelos Stavrou and Haining Wang and Jung-Min and Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.03764},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 4 figures