Abstract-Detta arbete tar hänsyn till problemet med att lokalisera en enda källa från bullriga avstånd mätningar till en uppsättning noder i ett trådlöst sensornätverk. Vi föreslår två nya tekniker som vi betecknar som Source Localization med Nuclear Norm (SLNN) och Source Localization med 1 -norm (SL-1 ), som sträcker sig till godtyckliga reella dimensioner vårt tidigare arbete på 2D-källa lokalisering formulerade i det komplexa planet. Vårt tillvägagångssätt är baserat på att formulera en Maximum-Likelihood (ML) estimering problem, och sedan använda konvex avslappning tekniker för att få en semidefinite program (SDP) som kan vara globalt och effektivt löst. SLNN approximerar direkt Gaussian ML lösning, och avslappningen visas vara hårdare än i andra metoder i samma klass. Vi presenterar en analys av konvexitetsegenskaperna hos begränsningen för den 2D komplexa versionen av SLNN (SLCP) för att motivera den observerade tätheten i avslappningen. Vi föreslår SL-1-algoritmen för att ta itu med Laplacians bullerfall, som modellerar förekomsten av avvikelser i avståndsmätningar. Vi övervann den icke-differentierbara Laplacian sannolikhetsfunktionen genom att skriva om ML-problemet som en exakt viktad version av Gaussian fallet. När det gäller noggrannheten av lokalisering, de föreslagna algoritmerna globalt överträffar state-of-the-art optimering-baserade metoder i olika bullerscenarier, samtidigt som de uppvisar måttlig beräknings komplexitet. Index Terms-Centraliserad metod, konvext skrov, konvex avkoppling, avståndsbaserad källlokalisering, semidefinit programmering.
Det tillvägagångssätt som används här för fallet med en enda hybridkälla bygger på algoritmen Source Localization with Nuclear Norm (SLNN) för avståndsmätningar REF, som ger toppmoderna prestanda bland SDP-metoder.
An Angular Approach for Range-Based Approximate Maximum Likelihood Source Localization Through Convex Relaxation
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}