Abstract-Sensor nätverk kan dra stor nytta av lokaliseringsmedvetenhet, eftersom det gör det möjligt för information som samlats in av sensorerna att bindas till sina fysiska platser. Ultrabred bandbredd (UWB) överföring är en lovande teknik för platsmedvetna sensornätverk, på grund av dess effekteffektivitet, fin fördröjningsupplösning och robust drift i tuffa miljöer. Förekomsten av väggar och andra hinder utgör dock en betydande utmaning när det gäller lokalisering, eftersom de kan resultera i positivt partiska avståndsberäkningar. Vi har genomfört en omfattande inomhusmätningskampanj med FCC-kompatibla UWB-radior för att kvantifiera effekten av non-line-of-sight (NLOS) spridning. Från dessa pulsreaktioner extraherar vi egenskaper som är representativa för förökningsförhållandena. Därefter utvecklar vi klassificerings- och regressionsalgoritmer baserade på maskininlärningsmetoder, som kan: (i) bedöma om en signal överfördes i LOS- eller NLOS-förhållanden, och (ii) minska varierande fel orsakade av NLOS-förhållanden. Vi utvärderar den resulterande prestandan genom Monte Carlo simuleringar och jämför med befintliga tekniker. I motsats till vanliga probabilistiska metoder som kräver statistiska modeller av funktionerna, är den föreslagna optimeringsbaserade metoden mer robust mot modellering fel.
Effekten av icke-sight-utbredning (NLOS) på lokalisering diskuteras i REF, där författarna föreslår regressionsalgoritmer för att på ett robust sätt identifiera och mildra den i ultrabredbandsnätet (UWB).
NLOS identification and mitigation for localization based on UWB experimental data
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}