En av de största utmaningarna i inomhustid-av-arrival (TOA)-baserade trådlösa lokaliseringssystem är att minska non-line-of-sight (NLOS) spridningsförhållanden, som försämrar den övergripande positioneringsprestandan. Den positiva skev icke-gaussiska karaktären hos TOO-observationer under LOS/NLOS-förhållanden kan modelleras som en tungstjärtad skev t-distribuerad mätbuller. Det huvudsakliga målet med denna artikel är att ge en robust Bayesian inference ram för att hantera mål lokalisering under NLOS villkor. En viktig punkt är att dra nytta av den villkorligt Gaussiska formuleringen av skew t-distributionen, vilket gör det möjligt att använda beräkningsmässigt ljus Gaussiska filtrerings- och utjämningsmetoder som kärnan i den nya metoden. De okända icke-gaussiska buller latenta variabler marginaliseras med hjälp av Monte Carlo provtagning. Numeriska resultat tillhandahålls för att visa prestandaförbättringar av det föreslagna tillvägagångssättet.
Jordi och Pau REF ger en robust Bayesian inference ram för att hantera mål lokalisering under NLOS villkor.
NLOS mitigation in indoor localization by marginalized Monte Carlo Gaussian smoothing
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}