用于精确凸网络定位的距离与方位数据融合
信号处理
2021-10-08 v1 信息论
math.IT
最优化与控制
摘要
在 GNSS 受限环境中利用测得距离与角度进行混合定位正日益流行，尤其是随着多模态通信系统的出现。在此，我们利用距离与方位解决混合网络定位问题，通过一个单一的最大似然（ML）优化问题联合确定若干智能体的位置，该问题无缝融合所有可用的成对距离与角度测量值。我们提出了 ML 估计量的一种紧凸代理，考察了松弛精度方面的实用度量，并在仿真中全面刻画其行为。我们发现，就定位误差而言，我们的松弛比最先进的 SDP 松弛优一个数量级，且更适用于轻量级得多的求解算法。
引用
@article{arxiv.2110.03523,
title = {Range and Bearing Data Fusion for Precise Convex Network Localization},
author = {Claudia Soares and Filipa Valdeira and Joao Gomes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.03523},
year = {2021}
}