动态复杂环境中利用波指纹的鲁棒位置感知

具有复杂散射效应的不规则传播环境对传统的基于光线追踪的定位提出了挑战。然而，环境的复杂性使得基于波指纹 (WFPs) 的解决方案成为可能。但是，由于 WFPs 依赖于混沌波场对几何细节的极端敏感性，目前尚不清楚 WFP 技术在现实动态演化环境中的可行性如何。在此，我们揭示环境扰动会同时降低 WFP 字典的多样性和有效信噪比 (SNR)，从而减少每次测量可获取的信息量。然而，这种不利影响可以通过进行更多测量来完全补偿。我们在仿真和使用低成本软件定义无线电的实验中表明，即使环境扰动的散射强度显著超过待定位物体的散射强度，对非合作物体的 WFP 定位也是可能的。我们的结果强调，多样性只是实现压缩感知高感知精度的一个重要要素，另外两个是 SNR 和解码方法的选择。我们发现为 SNR 牺牲多样性可能是值得的，并观察到人工神经网络在实现的感知精度方面优于传统解码方法，尤其是在低 SNR 下。