Trådlös lokalisering genom tid-av-arrival (TOA) mätningar är typiskt korrumperad av non-line-of-sight (NLOS) villkor, orsakar partiska avstånd mätningar som kan försämra den övergripande positionering prestanda i systemet. I den här artikeln föreslår vi en lokaliseringsalgoritm som kan minska effekterna av NLOS observationer genom att använda en tung-tailed buller statistikmodell. Genom att modellera observationsbullret genom en skew t-distribution kan vi å ena sidan använda en beräkningsmässigt lätt sigma-punkt Kalman-filtreringsmetod samtidigt som vi å andra sidan effektivt kan karakterisera den positiva skev icke-gaussiska karaktären hos TOA-observationer under LOS/NLOS-förhållanden. Numeriska resultat visar den förbättrade prestandan för ett sådant tillvägagångssätt.
Om observationsbuller antas följa en skev t-fördelning, kan en lätt sigma-punkt Kalman filtreringsmetod effektivt behandla LOS/NLOS tillstånd av TOA REF.
NLOS mitigation in TOA-based indoor localization by nonlinear filtering under skew t-distributed measurement noise
{'venue': '2016 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP)', 'journal': '2016 IEEE Statistical Signal Processing Workshop (SSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}