基于 RSSI 且锚节点位置受扰的自定位
信息论
2017-11-07 v1 math.IT
摘要
我们考虑在给定受扰锚节点位置信息和到锚节点的距离估计时，由资源受限移动节点进行自定位的问题。我们考虑锚节点位置信息中的正态分布噪声。距离估计基于 RSSI 测量的对数正态阴影路径损耗模型。该问题的现有解基于复杂且迭代的优化技术，如半定规划或二阶锥规划，它们不适用于资源受限环境。在本文中，我们提出一种闭式加权最小二乘解。我们通过考虑 RSSI 和锚节点位置信息中扰动的统计特性来计算权重。我们还估计了所提解的偏差，并从所提解中减去它。我们考虑一组任意网络拓扑，将所提算法的性能与基于类似方法但仅考虑 RSSI 测量中扰动的现有算法进行比较来评估。我们还将结果与相应的 Cramer-Rao 下界进行比较。我们的实验评估表明，所提算法在均方根误差和偏差两方面都能大幅改善定位性能。
引用
@article{arxiv.1711.01399,
title = {RSSI-Based Self-Localization with Perturbed Anchor Positions},
author = {Vikram Kumar and Reza Arablouei and Raja Jurdak and Branislav Kusy and Neil W. Bergmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.01399},
year = {2017}
}
备注
Accepted for publication in 28th Annual IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (IEEE PIMRC 2017)