Abstract-Cooperative localization (även känd som sensor nätverk lokalisering) med hjälp av mottagna signalstyrka (RSS) mätningar när källan överför krafter är olika och okänd undersöks. Tidigare studier baserades på antagandet att överföringskrafterna hos källnoder är desamma och fullständigt kända, vilket inte är praktiskt. I detta dokument betraktas källöverföringsbefogenheterna som störande parametrar och uppskattas tillsammans med källplatserna. Motsvarande Cramér-Rao nedre gräns (CRRB) av problemet härleds. För att hitta den maximala sannolikheten (ML) estimator, är det nödvändigt att lösa en icke-linjär och icke konvex optimering problem, vilket är computationally komplex. För att undvika svårigheten att lösa ML estimator, härleder vi en ny semidefinit programmering (SDP) avslappningsteknik genom att omvandla ML minimering problem till ett konvext problem som kan lösas effektivt. Algoritmen kräver endast en uppskattning av banförlustexponenten (PLE). Vi utgår från att perfekt kunskap om PLE finns tillgänglig, men sedan undersöker vi effekten av ofullständig kunskap om PLE på den föreslagna SDP-algoritmen. De komplexa analyserna av de föreslagna algoritmerna studeras också i detalj. Datorsimuleringar som visar den föreslagna SDP-algoritmens anmärkningsvärda prestanda presenteras.
I REF, semidefinite programmering (SDP) avslappning teknik antogs för att uppskatta den överförda kraften hos källan.
Cooperative Received Signal Strength-Based Sensor Localization With Unknown Transmit Powers
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}