基于因子图上信念传播的不精确接收器多目标TOA被动定位
信息论
2015-11-24 v1 math.IT
摘要
位置感知现在已成为许多实际应用的基本要求。在本文中，我们考虑基于到达时间(TOA)测量的单发射机多接收机被动定位。现有研究假设接收机位置精确已知。然而，在实践中，接收机位置可能不精确，从而导致目标定位误差。我们提出基于因子图(FG)的信念传播(BP)算法，以定位被动目标并同时提高接收机的位置精度。由于似然函数的非线性，FG上的消息无法以闭合形式推导。我们提出了基于采样和参数两种方法来解决此问题。在基于采样的BP算法中，采用粒子群优化来减少表示消息所需的粒子数量。在参数BP算法中，消息中的非线性项被线性化，从而在FG上产生闭合形式的高斯消息传递。推导了不确定接收机条件下被动目标定位的贝叶斯Cramer-Rao界(BCRB)，以评估所提算法的性能。仿真结果表明，基于采样和参数的BP算法均优于传统方法并达到所提出的BCRB。通过所提出的BP算法，接收机位置也可以得到改善。尽管参数BP算法的性能略逊于基于采样的BP方法，但由于计算复杂度显著更低，它在实践中更具吸引力。
引用
@article{arxiv.1511.06117,
title = {TOA-based passive localization of multiple targets with inaccurate receivers based on belief propagation on factor graph},
author = {Nan Wu and Weijie Yuan and Hua Wang and Jingming Kuang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.06117},
year = {2015}
}
备注
37 pages, 11 figures, accepted by Digital Signal Processing